matlab练习程序(二值图像内外边界跟踪)

matlab练习程序（二值图像内外边界跟踪）目标内边界的像素全都在目标里面，目标外边界的像素全都不在目标上，是包围着目标的。二值图像内外边界的计算都是有两种方法的，所以一共是4种算法，不过实际用到跟踪的只有一个而已。首先是内边界跟踪：第一种方法不是跟踪方法。步骤是先对原图像腐蚀，然后用原图像减去腐蚀后的图像就得到边界了。第二种方法是跟踪方法。步骤如下：1.遍历图像。2.标记第一个遇见像素块的前景像素（i,j）。3.对这个像素周围八邻域逆时针搜索，如果搜索到周围有前景像素，那么更新坐标（i,j）为（i',j'），并标记。4.不断执行第3步直到再次遇见此像素块第一次标记的像素。5.继续执行第1步。然后是外边界跟踪：第一种方法和求内边界第一种方法类似。先对原图像进行膨胀，然后用膨胀后的图像减去原图像即可。第二种也不算跟踪方法，只是标记算法而已。就是将图像中前景像素周围的非前景像素标记一下就行了。效果如下：原图：内边界：外边界：matlab程序如下：内边界：复制代码clearall;closeall;clc;img=imread('rice.png');img=img128;imshow(img);[mn]=size(img);imgn=zeros(m,n);%边界标记图像ed=[-1-1;0-1;1-1;10;11;01;-11;-10];%从左上角像素，逆时针搜索fori=2:m-1forj=2:n-1ifimg(i,j)==1&&imgn(i,j)==0%当前是没标记的白色像素ifsum(sum(img(i-1:i+1,j-1:j+1)))~=9%块内部的白像素不标记ii=i;%像素块内部搜寻使用的坐标jj=j;imgn(i,j)=2;%本像素块第一个标记的边界，第一个边界像素为2whileimgn(ii,jj)~=2%是否沿着像素块搜寻一圈了。fork=1:8%逆时针八邻域搜索tmpi=ii+ed(k,1);%八邻域临时坐标tmpj=jj+ed(k,2);ifimg(tmpi,tmpj)==1&&imgn(tmpi,tmpj)~=2%搜索到新边界，并且没有搜索一圈ii=tmpi;%更新内部搜寻坐标，继续搜索jj=tmpj;imgn(ii,jj)=1;%边界标记图像该像素标记，普通边界为1break;endendendendendendendfigure;imgn=imgn=1;imshow(imgn,[]);%不过要是真取二值图像内边界，通常是原图减去其腐蚀图就行了se=strel('square',3);imgn=img-imerode(img,se);figure;imshow(imgn)复制代码外边界：复制代码clearall;closeall;clc;img=imread('rice.png');img=img128;imshow(img);[mn]=size(img);imgn=zeros(m,n);%边界标记图像ed=[-1-1;0-1;1-1;10;11;01;-11;-10];%从左上角像素判断fori=2:m-1forj=2:n-1ifimg(i,j)==1%如果当前像素是前景像素fork=1:8ii=i+ed(k,1);jj=j+ed(k,2);ifimg(ii,jj)==0%当前像素周围如果是背景，边界标记图像相应像素标记imgn(ii,jj)=1;endendendendendfigure;imshow(imgn,[]);%不过要是真取二值图像外边界，通常是原图膨胀图减去原图就行了se=strel('square',3);imgn=imdilate(img,se)-img;figure;imshow(imgn)