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基于matlab的图像形状与分类.doc
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天津职业技术师范大学本科生毕业设计
基于 matlab 的图像形状与分类
Image shape and classification based on
Matlab
2012 年 6 月
摘 要
数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已
经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更
好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处
理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的
信息量很大,对处理速度的要求也比较高。MATLAB 强大的运算和图形展示功能,
使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了 MATLAB 语言的特点,基于
MATLAB 的数字图像处理环境,介绍了如何利用 MATLAB 及其图像处理工具箱进
行数字图像形状的边缘提取和识别分类。论文主要论述了利用 MATLAB 实现对图像
中的三角形,正方形,圆,椭圆,菱形的边缘提取和自动识别分类。
关键词:MATLAB;数字图像处理;图像形状;图像分类
ABSTRACT
Digital image processing is an emerging technology, with the development of
computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital
image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better
for People services. Digital image processing is used by some algorithms computer
graphics image processing technology. Digital image processing technology has been in
various areas have a relatively wide range of applications. Image processing large amount
of information on the processing speed requirement is relatively high. MATLAB powerful
computing and graphics display capabilities, so that image processing becomes more
simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB language and this
digital image processing environment based on MATLAB, describes how to use the
MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, The edge of the
digital image shape extraction and recognition of classification. This paper mainly
discusses the use of MATLAB to achieve the edge of the image triangle,square,circle,
oval diamond extraction and classification of automatic identification.
Key Words:MATLAB;Digital Image Processing; Image shape; Image Classification
目 录
1 引言............................................................................................................................1
1.1 课题研究目的及意义.........................................................................................1
1.2 国内外研究现状.................................................................................................1
1.3 本课题研究工作与结构安排.............................................................................2
2 数字图像形状及预处理............................................................................................3
2.1 概述.....................................................................................................................3
2.2 数字图像的预处理............................................................................................4
2.2.1 数字图像∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙4
2.2.2 采样∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙6
2.2.3 量化∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙7
2.2.4 采样、量化和图像细节的关系∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙7
2.3 几种典型的形状特征描述方法.........................................................................8
3 形状特征及提取分类.................................................................................................9
3.1 矩形度..............................................................................................................10
3.2 圆形度..............................................................................................................10
3.3 矩......................................................................................................................11
3.4 不变矩..............................................................................................................11
3.5 基于不变矩的形状特征提取...........................................................................12
3.5.1 特征提取步骤∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12
3.5.2 边缘提取算子的确定∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12
3.5.3 边缘提取常用算子∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12
3.5.4 Canny 算子 ∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙13
3.6 边缘提取实验结果及分析..............................................................................15
3.6.1 边缘提取算法分析∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙15
3.6.2 图像形状识别结果∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙15
结 论......................................................................................................................25
参考文献......................................................................................................................26
致 谢......................................................................................................................27
附录:..........................................................................................................................28
天津职业技术师范大学 2012 届本科生毕业设计
1
1 引言
本章简略介绍课题的研究目的及意义,该课题国内外研究现状以及论文内容安排
等。
1.1 课题研究目的及意义
随着信息化多媒体时代的到来及世界范围内 Internet 的风行,人们在工作和生活
中越来越多的接触到大量的各种各样的图像信息。图像作为一种重要的信息载体,具
有直观、内容丰富、无语言限制和便于国际交流等特点,是组成多媒体信息的重要内
容。图像处理技术已经广泛深入的应用于各行各业中。设计制造、医疗卫生、艺术文
化、建筑工程、地理、公安等领域相继建立了各种图像库。
在浩如烟海的信息中,寻找感兴趣的资料是极其耗时的,人们对信息检索和系统
的依赖日益加强。图像的特征提取是基于内容的图像检索系统部分的核心内容。
本文研究的重点就是如何从静态图像中提取出图像的形状特征。
典型框架是:对图像的形状进行人工标注分类。这种方法当图像数量不大时,不
失为一种简单易行的方法。然而,当图像数据量非常庞大时,基于文本的图像检索存
在着诸多困难,此时图像形状的自动识别就派上用场了。
1.2 国内外研究现状
因为图像特征提取及识别具有很强的实用性,国内外测绘界、计算机视觉、模式
识别与人工智能等领域都对其进行了深入研究。国外如美国的 Mckeown 实验室、英
国的 VGG 实验室、德国的波恩大学、奥地利的格拉茨大学等,国内如清华大学、北
京大学、中科院等,在这方面都做了许多工作,取得了很大的成绩,有的成果己具备
初步的实用价值。在上述研究的基础上,近年来国内外推出了一系列图形图像软件,
它们具备了较强的图像特征提取和识别的功能。国外流行的图像特征提取及识别的软
件,例如:德国 softelec 公司的 VPStudio,日本日立公司的 Imageseries,美国 GTX
公司的 GTXRaster series,挪威 Rasterex 公司的 RxAutoImage Pro 2000 等。国内图像
特征提取及识别软件,例如:东大阿尔派的 SEAS 系统,华中理工大学的 EDIS 工程
图信息系统,西工大 CAD 中心的 NPPU-EDRS 工程图智能输入与识别系统,清华紫
光的 TH-DAIMS 图纸处理系统等。
从上面特征提取和识别的研究现状来看,由于特征提取及识别问题本身的多样性
和复杂性,现有的理论和方法离实际要求还有相当距离,一些根本的问题还有待进一
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