图像分类的MATLAB代码

%-------------------------------------------------------- % 特征提取 %-------------------------------------------------------- % img: 待分类的图像 % feature1: 幅度波谱向量 % n: 提取特征的目标点数 function [feature1,n] = featuredraw(img) % 图像格式转换 ima=im2double(img); imb=rgb2gray(img); imb=im2double(imb); % 获取图像尺寸 [x y z]=size(ima); row=x; clu=y; % -----------------初始化窗口尺寸与特征存储矩阵 ---------------- % 设定窗口尺寸 a=3; b=3; %窗口尺寸为 2a+1 * 2b+1 z=double(zeros(1,256)); m=double(zeros(1,256)); sum=zeros([x-2*a y-2*b 5]); % 建立特征存储矩阵 feature=zeros([3 7]); % RGB三波段数据分离 RT=ima(:,:,1); GT=ima(:,:,2); BT=ima(:,:,3); % ----------------遍历样本区，统计目标特征 ---------------- for i=(a+1):(x-a) for j=(b+1):(y-b) % 建立窗口 win=zeros([x y]); win((i-a):(i+a),(j-b):(j+b))=1; % 加窗 W=win.*imb; WINR1=W((i-a):(i+a),(j-b):(j+b)); WINR1= uint8(WINR1*255); %将像素值变为0－255之内，以便计算该图像的 %特征值。 % R通道加窗 WR=win.*RT; WINR=WR((i-a):(i+a),(j-b):(j+b)); % G通道加窗 WG=win.*GT; WING=WG((i-a):(i+a),(j-b):(j+b)); % B通道加窗 WB=win.*BT; WINB=WB((i-a):(i+a),(j-b):(j+b)); % 幅度特征提取 FFTR=fft2(WINR);FFTG=fft2(WING);FFTB=fft2(WINB); FR=mean2(FFTR);FG=mean2(FFTG);FB=mean2(FFTB); RER=real(FR);IMR=imag(FR);REG=real(FG);IMG=imag(FG);REB=real(FB);IMB=imag(FB); fuduR=sqrt(RER^2+IMR^2);fuduG=sqrt(REG^2+IMG^2);fuduB=sqrt(REB^2+IMB^2); feature1(i-a,j-b,1)=fuduR; feature1(i-a,j-b,2)=fuduG;feature1(i-a,j-b,3)=fuduB; % 纹理特征提取 for c=1:(2*a+1) for d=1:(2*b+1) k=WINR1(c,d); z(k+1)=z(k+1)+1; end end for k=1:256 z(k)=z(k)/((2*a+1)*(2*b+1)); m((i-a),(j-b))=k*z(k); sum((i-a),(j-b),1)=sum((i-a),(j-b),1)+m((i-a),(j-b)); u1=(k-sum((i-a),(j-b),1))*z(k); sum((i-a),(j-b),2)=sum((i-a),(j-b),2)+u1; feature1(i-a,j-b,4)=sum((i-a),(j-b),2); u2=(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*z(k); sum((i-a),(j-b),3)=sum((i-a),(j-b),3)+u2; feature1(i-a,j-b,5)=sum((i-a),(j-b),3); u3=(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*z(k); sum((i-a),(j-b),4)=sum((i-a),(j-b),4)+u3; feature1(i-a,j-b,6)=sum((i-a),(j-b),4); u4=(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*(k-sum((i-a),(j-b),1))*z(k); sum((i-a),(j-b),5)=sum((i-a),(j-b),5)+u4; feature1(i-a,j-b,7)=sum((i-a),(j-b),5); end end end %-------------------- 记录特征点数 ------------------------ n=(x-2*a)*(y-2*b);