matlab 获取图像轮廓两种方法

在图像的视觉特征研究领域，形状特征因更接近人的视觉特点，一直是人们的研究重点，而形状的边缘又反映出很多信息，所以在研究图像的特征时有必要提取其边缘轮廓以便以后的深入分析。
matlab中有很多集成的边缘函数，可以很方便的提取图像的边缘。今天小沙就为大家介绍一下。

使用beperim方法

（01）matlab中有提取图形轮廓的函数bwperim。但其只针对二值图像，所以需要先对灰度图像进行二值化，选定合适的阈值进行二值化。I = imread('1.jpg');BW = im2bw(I,0.4);BW2 = bwperim(BW,8);显示图像：subplot(1,2,1);imshow(I);title('original iamge');subplot(1,2,2), imshow(BW2);title('bwperim');

（02）由上图可以看出，这个函数的局限性在于, 它不仅提取外轮廓, 对图形区域内部的孔洞所围成的内部边缘也提取出来。如果想只得到外形轮廓，则需要先进行填洞操作，后进行膨胀操作，去除孔、洞。填洞为imfill。IBW = ~BW;F1 = imfill(IBW,'holes');SE = ones(3);F2 = imdilate(F1,SE,'same');BW3 = bwperim(F2);显示图像：subplot(1,2,1);imshow(I);title('original iamge');subplot(1,2,2), imshow(BW3);title('operated bwperim');

（03）这种方法具有一定局限性和优点，可根据个人的具体需要合理使用。下面介绍一下另一种方法，也是较为常用的方法：edge。

使用edge方法

（01）edge方法适用于灰度图像。edge的语法较为简单。Bw = edge（I，‘methodname’）。第一个参数为要提取轮廓的图像，第二个参数为使用的算子。不同算子提取出来的效果略有不同。第一种：SOBEL算子。I=imread('lena.bmp');%  提取图像BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子进行边缘检测显示图像：figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW1);title('sobel');

（02）第二种：Roberts算子。I=imread('lena.bmp');%  提取图像BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测显示图像：figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW2);title('roberts');

（03）第三种：prewitt算子。I=imread('lena.bmp');%  提取图像BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子进行边缘检测显示图像：figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW3);title('prewitt');

（04）第四种：log算子。I=imread('lena.bmp');%  提取图像BW4=edge(I,'log'); %用log算子进行边缘检测显示图像:figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW4);title('log');

（05）第五种：canny算子。I=imread('lena.bmp');%  提取图像BW5=edge(I,'canny'); %用canny算子进行边缘检测显示图像：figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW5);title('canny');

（06）我们也可以将图像加上噪音然后进行提取，加了噪声之后的图像的轮廓要更加杂乱。第六种：加噪音提取。I=imread('lena.bmp');%  提取图像h=fspecial('gaussian',5);BW6=edge(I,'canny');显示图像：figure;subplot(1,2,1), imshow(I);title('original image');subplot(1,2,2), imshow(BW6);title('gasussian&canny');

总结

（01）以上就是提取图像轮廓常用的方法，根据需要选择合适的方法才能有更好的效果。