在数字图像处理中，边界跟踪（Boundary Tracing）是一项非常重要的功能，其可以用来识别和定位图像中的物体边缘。在MATLAB中，可以使用bwtraceboundary函数来实现此功能。

bwtraceboundary函数是MATLAB自带的一个边缘追踪函数，其可以在二值图像中找到物体的边缘，并返回一个由边缘像素坐标组成的链表。

在使用bwtraceboundary函数之前，首先需要对原始图像进行二值化处理，使其变成一个对比明显的黑白二值图像。可以使用MATLAB自带的im2bw函数将图像转换为二值图像，其函数原型为：

BW = im2bw(I,threshold)

其中，I为原始图像，threshold为阈值，将图像中所有灰度值大于阈值的像素都设为白色（1），其余像素设为黑色（0）。

二值化后的图像就可以传递给bwtraceboundary函数进行边缘追踪了。bwtraceboundary函数的函数原型为：

B = bwtraceboundary(BW, [r,c], direction, conn, length)

其中，BW为输入的二值图像，[r,c]是其起点（通常为物体的左上角或右上角像素），direction是边缘追踪的方向（当给出起点时，需要指定“逆时针”或“顺时针”两种方向），conn为相邻像素的连接方式（默认为8连通），length表示最长边缘的长度（通常为inf，即不限制长度）。

bwtraceboundary函数将返回一个Nx2的矩阵B，其中每行包含一个边缘像素的坐标，以(x,y)的形式表示。返回的像素坐标不一定按照顺序排列，需要在后续处理中进行排序。

下面举一个示例来说明如何使用bwtraceboundary函数进行图像边缘追踪。首先，我们准备一张二值图像，如下图所示：


该图像中存在两个物体，我们分别对其进行边缘追踪。首先，我们以(1,1)为起点对第一个物体进行逆时针边缘追踪，代码如下：

```matlab

% 读入二值图像

I = imread('binary.png');

% 对图像进行边缘追踪

B1 = bwtraceboundary(I, [1,1], 'N');

% 将返回的边缘像素坐标进行排序

B1 = sortrows(B1);

% 可视化结果

imshow(I);

hold on;

plot(B1(:,2),B1(:,1),'r','LineWidth',2);

```

运行代码后，得到的结果如下图所示：


结果图中，红色线表示物体的边缘轮廓。

接下来，我们对第二个物体进行边缘追踪。此时，我们以(51,51)为起点，按照顺时针方向进行边缘追踪，代码如下：

```matlab

% 对图像进行边缘追踪

B2 = bwtraceboundary(I, [51,51], 'E', 8, inf, 'clockwise');

% 将返回的边缘像素坐标进行排序

B2 = sortrows(B2);

% 可视化结果

imshow(I);

hold on;

plot(B2(:,2),B2(:,1),'b','LineWidth',2);

```

运行代码后，得到的结果如下图所示：


结果图中，蓝色线表示物体的边缘轮廓。

从以上两个示例可以看出，bwtraceboundary函数非常方便易用，可以快速地实现图像边缘追踪。在实际的应用中，我们可以将其应用于图像分割、物体识别、目标跟踪等领域。

总结：

本文围绕MATLAB的bwtraceboundary函数展开，介绍了如何使用该函数进行图像边缘追踪。在使用bwtraceboundary函数时，需要注意输入的图像必须是二值化的，且需要给出起点和边缘追踪方向。由于返回值是一个不按顺序排列的边缘像素坐标链表，我们需要在后续处理中进行排序。通过本文的介绍，相信读者已经掌握了bwtraceboundary函数的基本用法和注意事项，可以在实际的应用中灵活使用该函数实现图像边缘追踪。