在图像处理过程中，追踪图像边界是一种十分基础而且常见的操作。而在MATLAB中，我们可以使用“bwtraceboundary”函数来完成此项任务。下面将为大家介绍如何使用此函数来实现追踪图像边界的操作。

一、函数介绍

“bwtraceboundary”函数是MATLAB中的一个二值图像处理函数，其主要功能是追踪二值图像中的边界。该函数的语法格式为：

[B,L] = bwtraceboundary(BW,xy,start_pos,direction)

其中，“BW”表示输入的二值图像矩阵，“xy”表示在该图像中起点的坐标，即“start_pos”的位置，“direction”表示边界的追踪方向（默认为“cw”，即顺时针方向）。“B”表示边界的坐标（此处数据类型是double），“L”表示边界的长度。

该函数实际上是对C语言中的追踪边界算法的MATLAB实现。而追踪边界算法主要分为两种，即Moore邻域算法和Freeman链码算法。在该函数中，默认采用的是Moore邻域算法。

也就是说，“bwtraceboundary”函数可以追踪一个对象的边界，并把坐标存在一个数组B中，还能得到边界的长度L。

二、追踪边界的实现

在使用该函数之前，需要初始化MATLAB的工作目录，并将需要处理的图像保存在该目录下。当然，在使用该函数之前，用户还需要对于该函数的输入进行合理的处理。

1.读取图像

对于二值图像而言，一般的图片格式（比如JPEG、PNG等）都不直接支持，因此我们需要将图片进行处理，将其转换成二值图像。

bw ＝ imread（‘picture.bmp’）;

注：如果图片是单通道灰度图，并且想要得到二值化的图片，可以直接使用图像阈值化函数“im2bw”来实现，语法格式如下：

bw ＝ im2bw（I,th）;

其中，“I”表示输入的灰度图像，“th”表示设定的阈值，0<=th<=1。

2.确定起始点

“bwtraceboundary”函数的第三个参数“start_pos”表示的是起始点的坐标位置。在选取起始点时，注意起始点必须在图像的最外层边缘上，而选择的方向决定了边缘追踪的路径是否正确。不过，在默认情况下，该函数采用的是“cw ”即顺时针方向来追踪边缘。

在实现代码中，我们一般会使用鼠标单击进行操作（可视化操作），这里的代码如下。

imshow（bw）;

[BW,xi,yi] = roipoly；

x0 = xi（1）；y0=yi（1）； %获取起始点的坐标

3.追踪边界

在确定好起始点后，我们就可以调用“bwtraceboundary”函数来实现边缘的追踪。同时，在使用该函数时，还可以指定边缘的追踪方向“clockwise”（顺时针）或者“counterclockwise”（逆时针）。

[B,L] = bwtraceboundary(bw，[y0 x0]，‘cw’）；

一旦执行成功，函数将会返回边界的坐标位置以及边界的封闭程度。

4.绘制边框

在得到边框坐标值之后，为了观察边框的情况，我们需要在原始图片上绘制边框。

imshow（bw）；

hold on；

plot（B（：，2），B（：，1）， ‘g’， ‘LineWidth’，2）；

hold off；

在实现绘制边框的代码中，“hold on”指令的作用是保持坐标轴当前状态，而“hold off”指令的作用是恢复坐标轴到初始状态。另外，绘制出的边框的颜色（‘green’）、线宽度（2）也可以进行调节。

三、完整代码实现

下面是一个完整的使用“bwtraceboundary”函数来追踪二值图像边界的实现代码。

% 读取二值图像

bw = imread('picture.bmp');

% 选取起始点

imshow(bw);

[BW,xi,yi] = roipoly;

x0 = xi(1);

y0 = yi(1);

% 追踪边框

[B,L] = bwtraceboundary(bw, [y0 x0], 'cw');

% 绘制边框

imshow(bw);

hold on;

plot(B(:,2), B(:,1), 'g', 'LineWidth', 2);

hold off;

% 展示边框坐标

B

L

以上的代码就可以实现获取二值化图片中的边界坐标，并且可以在图片上绘制边框，可以方便用户进行数据处理分析。

四、小结

在图像处理中，追踪二值化图像的边界是一个经常被使用的基础操作。而MATLAB中提供的“bwtraceboundary”函数可以实现边界的自动追踪，并且节省了开发人员自己写代码的时间和精力。在实际中，我们可以将其应用在图像分析、目标检测等方面，从而提高程序的自动化程度。