一、曲率和数字图像边缘曲率检测常用方法简介
边缘曲率作为图像边缘特征的重要参数，不仅反映了边缘的几何形状信息，还对于图像识别、图像分割、目标跟踪等任务具有显著影响。
曲线的曲率（curvature）就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，曲线的弯曲程度越大。曲率的倒数就是曲率半径。
曲率K的计算公式如下：
在二维情况下，其标量形式为：
在数字图像处理中，由于图像数据本质上是离散的（即像素值是在二维网格上的离散点），我们不能直接应用连续域中的微积分理论。因此，为了分析图像的局部变化（如边缘检测、纹理分析等），我们通常采用差分来近似连续域中的微分操作。
目前，数字图像边缘曲率检测的常用方法主要有基于微分几何的方法、基于图像处理的方法以及基于机器学习的方法等。这些方法各有优缺点，如基于微分几何的方法计算精度高但计算复杂度高，基于图像处理的方法实现简单但易受噪声干扰，基于机器学习的方法则依赖于大量训练数据且模型泛化能力有限。
二、数字图像曲率计算和特殊点检测思路
主要算法思路：1.读入彩色图像 2.彩色图像转灰度图像 3.获取边界点4.通过简化计算曲率（如差分代替微分）5.对特殊点（曲率突变点）进行标记。
三、程序代码
%曲率计算和曲率突变点检测
clear all;
close all;
clc;
% 读取图像
I = imread('FC0.png');
m n d\]=size(I); % 显示原始图像 imshow(I); title('原始图像'); % 转换为灰度图像 Igray = rgb2gray(I); BW=imbinarize(Igray);%图像二值化 BW=\~BW; figure,imshow(BW); \[B, L\] = bwboundaries(BW, 'noholes'); % 轮廓提取 boundary = B{1}; % 假设我们只处理最大的轮廓（或根据需要选择其他轮廓） size(B{1}) %1079行2列 % 轮廓点坐标 x = boundary(:, 2); %对应boundary矩阵的列 y = boundary(:, 1); %对应boundary矩阵的行 plot(x,y),title('轮廓点边界曲线'); % 计算轮廓点的差分（用于近似导数） dx = diff(x); dy = diff(y); % 计算曲率（使用简单的差分近似） % 注意：这里的R和k计算都是近似的 R = sqrt(dx.\^2 + dy.\^2); % 近似"半径"（实际上是轮廓点之间的局部距离） % 由于dx和dy已经是差分，所以这里不再对dy和dx使用diff k = abs(dx(1:end-1) .\* dy(2:end) - dy(1:end-1) .\* dx(2:end)) ./ (R(1:end-1).\^3); %计算曲率 % 在k向量首尾添加NaN（或选择其他方式处理边界），因为首尾没有有效的曲率值k size(k); k = \[NaN; k; NaN\]; max(k); %找到曲率最大值 % 通过设置曲率阈值以识别特殊点 threshold = 0.05; % 这个值需要根据实际情况调整 special_points = find(k \> threshold \& \~isnan(k)); % 排除NaN值并找到曲率突变点 % 显示结果 figure; imshow(I); hold on; %保持当前图形 plot(x(special_points), y(special_points), 'go', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 1); % 绘制曲率突变点 title('曲率突变点检测'); hold off; % 注意：此代码中的曲率计算进行了简化，在实际应用中，可能需要使用更精确的数值方法%%或基于几何的曲率估计 * ### 四、测试图像 *  * ### 五、部分运行结果 *  *  * 如果大家觉得本文对大家有帮助，请关注、收藏和点赞，谢谢大家支持！