本项目利用MATLAB实现傅里叶描述子技术，专注于图像分割及特征提取，涵盖理论基础、算法实现、案例分析和应用展望四大部分。
MATLAB傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction是一个包含四个任务的项目，在MATLAB环境中实现图像分割与特征提取技术。
**任务1：全局阈值**
该项目的第一个目标是编写一个迭代阈值算法程序，用于分割给定的图像。具体步骤如下：
- 选择T（初始估计）。
- 使用选定的T对图像进行分割。
- 计算G1和G2区域内的平均灰度值m1和m2。
- 根据公式计算新的阈值：\( T_{new} = \frac{0.5 \times (m_1 + m_2)} \)。
- 重复步骤二至四，直到T的改变足够小为止。
**任务2：大津算法**
该项目的第二个目标是实现Otsu的最佳阈值选择方法。具体步骤包括：
- 计算输入图像标准化直方图。
- 累积和P(k)计算。
- 累积均值m(k)计算。
- 总体强度平均值mg计算。
- 类间方差σ(k)的计算，以评估不同阈值下的对比度情况。
- 选择具有最大类间方差的k作为最佳分割阈值。
**任务3：链码**
在这一部分中提供了带有镜面噪声干扰的手绘圆形图像。目标是提取Freeman链码，并确定对象的最大外边界及其第一差，以及该编码序列中的最小整数值表示形式。
**任务4：傅里叶描述子**
该项目的最后一项内容涉及使用傅里叶变换来表征和分析形状特征，通过计算一系列复数系数（即傅立叶描述符）以对图像内的轮廓进行紧凑且旋转不变的表示。
5星
