《轮廓抽取与拼接》一书聚焦于图像处理技术中的关键环节——边缘检测及形状分析。书中详细介绍了多种轮廓识别算法及其在图像拼接、目标跟踪等领域的应用，为计算机视觉研究者和开发者提供宝贵的理论指导和技术支持。
### 轮廓提取与拼接技术在MATLAB中的实现
#### 一、概述
轮廓提取是计算机视觉和图像处理领域的重要环节之一，其目的是从图像中分离出对象的边界信息以便进一步分析或处理。而拼接技术则是将多张相关的图像合并成一张更大的全景图或其他形式的大尺寸图片。本段落详细介绍如何利用MATLAB实现这两种关键技术。
#### 二、轮廓提取原理及实现
**1. 基本概念**
轮廓提取是从原始图像中分离出边缘像素的过程，这些边缘通常代表物体的边界或区域间的显著变化。这一过程有助于后续的任务如目标识别和分类等。
**2. 实现方法**
- **灰度化处理：** 首先需要将彩色图像转换为灰度图以提高轮廓提取算法的效果。
- **二值化处理：** 将灰度图转化为黑白图，简化后续步骤的复杂性。
- **边缘检测：** 使用如Canny或Sobel算子等技术确定图像中的边界位置。
- **轮廓提取：** 通过连通组件分析从边缘图中提取出完整的轮廓。
**3. MATLAB代码实现**
给定代码首先读取一系列BMP格式的图像，并存储在`m1`细胞数组中。然后，对每张图像进行二值化处理，将非白色部分设为0，白色部分设为1，得到新的细胞数组`m2`用于后续操作。
```matlab
m1 = cell(1);
for i = 1:10
m1{1, i} = imread([D:fujian1, num2str(i - 1), .bmp]);
end
for i = 11:19
m1{1, i} = imread([D:fujian1, num2str(i - 1), .bmp]);
end
m2 = cell(1);
for temp = 1:size(m1, 2)
for i = 745:-30:680 % 假设这些是有效像素的范围
for j = 950:950
if m1{temp}(i, j) ~= 255
m2{temp}(i - (j-950)*3 + i, j) = 0;
else
m2{temp}(i - (j-950)*3 + i, j) = 1;
end
end
for k = 874:-1:680 % 假设这些是有效像素的范围
if m1{temp}(k, j) ~= 255
m2{temp}(i - (j-950)*3 + i, j) = 0;
else
m2{temp}(i - (j-950)*3 + i, j) = 1;
end
end
end
```
接下来的代码用于找到图像序列中轮廓的起始位置，并按照一定的顺序排列这些图像，以便进行后续拼接操作。
#### 三、图像拼接原理及实现
**1. 原理简介**
图像拼接技术涉及将多个重叠或相邻的图片合并成一个更大的单一图。这一过程包括特征匹配、变换矩阵估计和图像融合等步骤。
**2. MATLAB代码实现**
给定代码通过循环遍历二值化后的图像，寻找符合特定条件的起始点，并根据这些图像之间的相似度构建有序列表以进行拼接操作。
```matlab
start = 0;
for i = 1:size(m2, 2)
n = 0;
for j = 1:size(m2{i}, 1)
if m2{i}(j, 1) == 1
n = n + 1;
end
end
if n == size(m2{i}, 1)
start = i;
break;
end
end
start1 = start;
f = zeros(size(m2, 2), 1);
f(start) = 1;
order(1) = start1;
for t = 1:size(m2, 2) - 1
for i = 1:size(m2, 2)
if f(i) ~= 1
temp(i) = 0;
for j = 745:-30:680 % 假设这些是有效像素的范围
temp(i) = temp(i) + abs(m2{start}(j, size(m2{start}, 2)) - m2{i}(j, 1));
end
else
temp(i) = 1000000;
end
end
[~, order(t + 1)] = min(temp);
f(order(t + 1)) = 1;
start = order(t + 1
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