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基于matlab的图像形状与分类_.pdf
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基于matlab的图像形状与分类_.pdf
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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
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:..........................................................................................................................27
江西理工大学应用科学学院
2014
届本科生毕业设计(论文)
2
步深入研究。现有的特征提取和识别算法基本上还是处于实验阶段,其实用性、通用
性、准确性等方面离大规模实际应用的要求还有一定差距。所有这些应用都是和问题
的性质密不可分的,至今还没有发展成统一、有效的可应用于所有模式识别的理论。
虽然各特征提取与识别算法的处理能力、特征提取能力、特征识别能力的效果方面各
有所长,但是仍然在算法的性能、通用性、自动化程度、准确率方面存在很多不足。
因此,为了弥补这些不足,对于图像特征提取及识别技术的研究需要更多的关注,付
出更多的努力。
1.3
本课题研究工作与结构安排
本文主要以
MATLAB
为工具来实现数字图像形状方面的研究与分类。全文共分
3 章,结构安排如下:
第一章 引言,介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。
第二章 介绍了对数字图像进行预处理的基本步骤。
第三章 介绍了图像形状的基本特征及其分类识别。
江西理工大学应用科学学院
2014
届本科生毕业设计(论文)
4
开放性使 Matlab 广受用户欢迎。除内部函数外,所有 Matlab 主包文件和各种工
具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的
专用工具包。
本文正是要使用 Matlab 从“轮廓”这个局部中找出特征来判断“形状”这个总
体。
2.2 数字图像的预处理
2.2.1 数字图像
所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成如图
2-1
所示的被成为像素(
picture
element,
简称
pixel
。有时候也用
pel
这一简写词)的小的离散点,各像素的灰度值也
是用离散值即整数值来表示的。数字图像(digital imagine)和传统的图像即模拟图像
(picture)
是有差别的。
图 2-1 数字图像
常见的数字图像格式有以下几种:
(
1
)
PCX
(
Windows Paintbrush
)格式。可处理
1
,
4
,
8
,
16
,
24
位等图像数据。
文件内容包括:文件头(
128
字节),图像数据、扩展颜色映射表数据。
(2)BMP(Windows Bitmap)格式。有 1,4,8,24 位非压缩图像,8 位 RLE
(
Run-length Encoded
)图像。文件内容包括:文件头(一个
BITMAP FILEHEADER
数据结构),位图信息数据块(位图信息头
BITMAP INFOHEADER
和一个颜色表)
和图像数据。
(3)
HDF
(
Hierarchical Data Format
)格式。有
8
位,
24
位光栅数据集。
(4)
JPEG
(
Joint Photographic Experts Group
)格式,是一种成为联合图像专家组
的图像压缩格式。
(
5
)
TIFF
(
Tagged Image File Format
)格式。处理
1
,
4
,
8
,
24
位非压缩图像,
1
,
4
,
8
,
24
位
packbit
压缩图像,一位
CCITT
压缩图像等。文件内容包括:文件头,
参数指针表与参数域,参数数据表和图像数据四部分。
(6)
XWD(X Windows Dump)
格式。
1
,
8
位
Zpixmaps
,
Xybitmaps
,
1
位
Xypixmaps
。
(7)
PNG
(
Portable Network Graphics
)格式。
江西理工大学应用科学学院
2014
届本科生毕业设计(论文)
6
图为 m*3 双精度值矩阵,各行分别指定红绿蓝(RGB)单色值。Colormap=[R,G,
B]
,
R
,
G
,
B
为值域为
[0
,
1]
的实数值。
图像矩阵与颜色图的关系依赖于图像矩阵是双精度型还是
uint8
(无符号
8
位整
型)类型。如果图像矩阵为双精度类型,第一点的值对应于颜色图的第一行,第二点
对应于颜色图的第二行,依次类推。如果图像矩阵是
uint8
,有一个偏移量,第
0
点
值对应于颜色图的第一行,第一点对应于第二行,依次类推;
uint8
长用于图形文件
格式,它支持 256 色。
(
2
)灰度图像
在
MATLAB
中,灰度图像是保存在一个矩阵中的,矩阵中的每一个元素代表一
个像素点。矩阵可以是双精度类型,其值域为[0,1];也可以为 uint8 类型,其数据
范围为
[0
,
255]
。矩阵的每个元素代表不同的亮度或灰度级。
(
3
)二进制图像
二进制图像中,每个点为两离散值中的一个,这两个值代表开或关。二进制图像
保存在一个由二维的由
0
(关)和
1
(开)组成的矩阵中。从另一个角度讲,二进制
图像可以看成为一个仅包括黑与白的灰度图像,也可以看作只有两种颜色的索引图
像。
二进制图像可以保存为双精度或
uint8
类型的双精度数组,显然使用
uint8
类型更
节省空间。在图像处理工具箱中,任何一个返回二进制图像的函数都是以
uint8
类型
逻辑数组来返回的。
(
4
)
RGB
图像
与索引图像一样,
RGB
图像分别用红,绿,蓝三个亮度值为一组,代表每个像
素的颜色。与索引图像不同的是,这些亮度值直接存在图像数组中,而不是存放在颜
色图中。图像数组为
M*N*3
,
M
,
N
表示图像像素的行列数。
2.2.2 采样
采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像变成离散点(采样点,即
像素)的集合的一种操作。
图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中,首先要
把二维信号变成一维信号,因此要进行扫描(scanning)。最常用的扫描方法是在二
维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线(扫描线)扫描,从而取
出浓淡值(灰度值)的线扫描(
Laster
扫描)。对于由此得到的一维信号,通过求出
每一特定间隔的值,可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平,垂直两个方向
的扫描以外,还有进行时间轴上的扫描。
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oligaga
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