MATLAB特征提取代码.pdf

该文档是关于MATLAB图像处理的，主要涉及特征提取的过程，包括图像的预处理、直方图均衡化、边缘检测、二值法锐化、中值滤波以及形状特征值的计算。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **图像预处理**： - **归一化大小**：通过`imresize`函数将图像调整到指定尺寸，这里为300x300像素，使用双线性插值保持图像质量。 - **灰度转换**：使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。 2. **直方图均衡化**： - 目的是改善图像的对比度，通过计算每个灰度级在图像中的概率，并进行映射，使图像的灰度分布更加均匀。 - 计算每级灰度出现的概率，存储在`GP`向量中，然后通过`S1`和`S2`实现灰度值的归一化。 3. **边缘检测**： - 使用Canny算法进行边缘检测，参数`0.25`是阈值，可以调整以适应不同图像的边缘检测需求。 4. **二值法锐化**： - 应用梯度算子`gradient`计算图像的梯度，然后通过设定阈值`0.5`将图像二值化，增强图像的边缘。 5. **中值滤波**： - `medfilt2`函数执行中值滤波，可以去除图像噪声，特别是椒盐噪声，同时保留边缘信息。 - `dither`函数可能用于颜色抖动，使得灰度图像在有限的灰度级别上看起来更平滑。 6. **形状特征值计算**： - 计算周长：使用`bwperim`函数检测图像的边缘，通过追踪边缘像素来计算周长。 - 连续周长像素点的检测：分别在垂直和水平方向上统计连续的周长像素点，以辅助后续特征计算。 - 面积、矩形度、圆形度和拉伸度的计算： - 面积：通过`bwarea`函数获取二值图像的连通区域面积。 - 矩形度：面积与高度和宽度乘积的比值。 - 伸长度：最小边与最大边的比值。 - 不变矩计算：通过累加像素的坐标与像素值的乘积来计算，如`m00`、`m10`等，这些矩在旋转或缩放等变换下保持不变，可用于形状识别。 以上就是MATLAB代码中涉及的图像处理和特征提取的关键步骤。这些技术广泛应用于图像分析、模式识别和计算机视觉等领域。通过这样的处理，可以从原始图像中提取出有用的信息，以便于后续的分析和决策。