MATLAB轮廓匹配：物体识别系统编程与应用

在基于Matlab的物体识别系统中，本文主要探讨了利用轮廓匹配技术进行物体识别的过程。首先，系统从图像获取与预处理开始，通过MATLAB读取两个待识别的物体图像（例如"2.PNG"和"1.JPEG"），并将它们转换为灰度图像，以便后续处理。中值滤波被应用到灰度图像上，以去除噪声并提高图像质量。接着，使用灰度阈值法将滤波后的图像转化为二值图像，这一步骤有助于突出图像中的边缘和关键特征。 二值化的目的是为了进一步提取图像的轮廓信息。通过`bwperim`函数，系统提取了每个图像的边界轮廓，这些轮廓代表了物体的边缘轮廓线，这对于形状匹配至关重要。在MATLAB中，选择合适的边界像素数量（例如26）确保了轮廓的稳定性和准确性。 接下来，系统的核心步骤——轮廓匹配开始了。作者利用几何HU不变矩（一种描述图像形状不变性的特征量）作为特征向量，将轮廓数据转换为数值表示。这种转换使得不同大小或位置的物体可以通过其内部结构的不变特性进行比较。通过计算两个轮廓之间的欧氏距离，系统能够衡量它们的相似性。欧氏距离反映了两个轮廓在空间上的差异，距离越小，说明两个轮廓越相似。 在MATLAB的编程实现中，这部分包括了轮廓特征的提取、距离计算以及匹配决策。当两个轮廓的欧氏距离低于预设的阈值时，系统认为它们代表的是同一物体，从而实现物体的识别。整个过程通过图形显示每一步的结果，便于理解和验证算法的执行效果。 计算机模拟结果显示，这种方法在实际应用中具有较高的有效性和可行性，能够适应各种物体图像的识别需求。这证明了轮廓匹配结合MATLAB的强大功能，对于物体识别任务具有很好的实用性。此外，该系统提供了一个基础框架，可以扩展至更复杂的图像处理任务，如多目标跟踪、物体检测等领域。