【数字图像处理matlab】(边界跟踪-光栅扫描法)

调用Matlab自带图像测试，光栅扫描法实现边界跟踪。

function coor = edge_search(I)
%边缘跟踪
%输入：灰度图矩阵，用Matlab自带图像 rice.png 进行测试
%输出：米粒边缘坐标（顺时针）
%调用------------------------------------
%I=imread('rice.png');edge_search(I);
%----------------------------------------%转化为标记矩阵
%L=bwlabel(BW,n) 返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个联通区域的类别标签，n的值为4/8，默认为8（连通寻找）
I = I >130;   %得到logical型矩阵
L = bwlabel(I);%标记连通图像
[row,col] = size(L);
connected = zeros(row,col);
labeled = [];
coor = {};
curr_coor = [];%8邻域坐标
offsets = [0 -1; -1 -1; -1 0; -1 1; 0 1; 1 1; 1 0; 1 -1; 0 -1];
flag = true;for i = 1:rowfor j = 1:col%判断L(i,j)为前景 且 未被标记 且 该区域未被标记%[ismember(a,b),返回与a大小相同的逻辑数组如果a中元素属于b,a中相应位置返回1，否则返回0]if L(i,j) ~= 0 && connected(i,j) == 0 && ~ismember(L(i,j),labeled)%初始方向dir = 2;%保存当前区域标签labeled = [labeled L(i,j)];pix = [i,j];curr_coor = [curr_coor; i j];%坐标入队flag = true;while flagflag = false;%循环到每圈初始时将方向初始化if pix(1,1) == i && pix(1,2)== jdir = 2;end%邻域搜索for k = dir:dir+7tmp = mod(k,8);if tmp == 0tmp = 8;endn_pix = bsxfun(@plus,pix, offsets(tmp,:));%每圈终止if pix(1,1) == i && pix(1,2)== j && length(curr_coor) > 2 && n_pix(1,1) == curr_coor(2,1) && n_pix(1,2) == curr_coor(2,2)flag = false;break;end%判断坐标在范围内if n_pix(1) >= 1 && n_pix(1) <= row && n_pix(2) >= 1 && n_pix(2) <= colif L(n_pix(1),n_pix(2)) ~= 0%标记（画图connected(n_pix(1),n_pix(2)) = 255;                            %保存坐标值curr_coor = [curr_coor; n_pix(1) n_pix(2)];                                               %更新坐标pix = [n_pix(1),n_pix(2)];flag = true;%更新反方向的下一方向dir = mod(tmp + 5,8);if dir == 0dir = 8;endbreak;endendendend%保存一圈坐标coor = [coor; curr_coor];curr_coor = [];endend
end%输出显示
subplot(1,2,1);imshow(I);
title('原图像');
subplot(1,2,2);imshow(connected,[]);
title('边界跟踪(光栅扫描法)');
end

测试：

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