MATLAB课程设计：无库函数的二值图像特征计算

本课程设计专注于图像二值特征的求取，使用MATLAB编程实现，目的是在不依赖库函数的情况下，对给定的二值图像进行深入分析。二值图像的特点是所有像素只有两种状态，0代表背景，1代表前景，这有助于突出图像的结构特征，但不适合表现复杂的灰度细节。 设计的核心步骤包括： 1. 图像读取与预处理：用户可以输入一个自定义的矩形区域，通过`roipoly`函数交互式地选择图像区域，形成所需的二值图像。这个过程使程序具有灵活性，能够处理不同形状和大小的图像。 2. 特征提取：二值图像被转换成一个二维数组，方便后续的数值计算。这个过程涉及到像素计数，因为面积可以通过像素数量直接得到，而周长则需要找到图像边缘并计算边缘像素加上四个角落像素的数量。 3. 参数计算：面积的计算直接基于像素的数量，通过统计图像中1（前景）像素的数量来得到。周长的计算则更为复杂，需要检测和累加边缘像素，考虑到每个角落额外贡献一个像素，因此周长 = 边缘像素数 + 4。 4. 无库函数挑战：本设计刻意避免使用MATLAB自带的库函数，旨在锻炼学生的编程基础和理解图像处理核心算法的能力。这要求设计者具备扎实的数学和编程基础，如二值图像的形态学操作（如腐蚀、膨胀）虽然未提及，但可能在实际应用中有所涉及。 5. 总结与应用：通过这个课程设计，学生不仅能掌握二值图像的基本特征提取，还能提升编程实践能力，理解如何通过编程逻辑解决实际问题。这对于未来在图像处理、计算机视觉等领域的工作都是有益的。 在整个过程中，关键词包括图像特征、二值图像、像素点、MATLAB编程，以及面积、周长、质心等基本参数的计算。这个项目不仅限于理论教学，还强调了实际操作和编程技能的培养。