四邻域规则和八邻域的规则边界跟踪的源程序

function g=boundary_trace2(f) %g=boundary_trace(f)跟踪目标的外边界，f为输入的二值图像，g为输出的二值图像 %此处f g都是认为是二维矩阵 【列 行】==【x y】 %此算法只适用于梯度图像 cell_cp={[0 1],[-1 1],[-1 0],[-1 -1],[0 -1],[1 -1],[1 0],[1 1]}; cell_n={[-1 1],[1 1],[0 1];[-1 0],[0 1],[-1 1];[-1 -1],[-1 1],[-1 0];... [0 -1],[-1 0],[-1 -1];[1 -1],[-1 -1],[0 -1];[1 0],[0 -1],... [1 -1];[1 1],[1 -1],[1 0];[0 1],[1 0],[1 1]}; f=padarray(f,[1 1],0,'both'); boundaryval=-1000; %找出起始点 maxval=max(f(:)); %如下是自动选择起始点代码 [rv,cv]=find(f==maxval); S=[rv(1) cv(1)]; % %人工交互选取起始点代码 % S=[103 34]; p=S; minval=min(f(:)); %设定阈值 T=(maxval+minval)/2; f(S(1),S(2))=boundaryval; %在起始点的8邻域内找出最大值点作为第二个边缘点 g=f(S(1)-1:S(1)+1,S(2)-1:S(2)+1); maxval=max(g(:)); [rv,cv]=find(g==maxval); C=p+[rv(1)-2,cv(1)-2]; done=f(C(1),C(2))<T; %用于保证在 if(maxval<f(N2(1),N2(2)))语句中选中起始点 f(S(1),S(2))=-boundaryval; while ~done f(C(1),C(2))=boundaryval; c_p=C-p; for dir=1:length(cell_cp) if cell_cp{dir}==c_p break; end end %在候选点中选出梯度值最大的作为下一个边缘点 maxval=boundaryval; for i=1:size(cell_n,2) %i=1:3 N2=C+cell_n{dir,i}; if(maxval<f(N2(1),N2(2))) maxval=f(N2(1),N2(2)); N=N2; end end if(f(N(1),N(2))<T)|(N==S) done=true; break; end %把前一边缘点P作为当前点C，把新找到的边缘点N设为当前点C p=C; C=N; end %while bi=find(f==boundaryval); f(:)=0; f(bi)=1; f(S(1),S(2))=1; f=f(2:end-1,2:end-1); g=im2bw(f); imwrite(g,'F:\边界跟踪\test1\border2.bmp');