【正文】 圓 39。 c=dt(k).Area。 boundaries = bwboundaries(BW_filled)。)。,2)。 S = 。holes39。 a=rgb2gray(S)。 imshow(S)。*.gif39。 % UIWAIT makes chuongtrinhnhandang wait for user response (see UIRESUME) % uiwait()。, [])。, gui_Singleton, ... 39。,39。這里再次對楊斐老師的無私付出表示深深的謝意。we. MATLAB und SIMULINK . Chemische Reaktionstechnik,2020, 10(1002):524. [16]陳桂明，張明照，《應(yīng)用 MATLAB 語言處理信號與數(shù)字圖像》，科學(xué)出版社，. [17]程俊鑫 .基于灰度圖像的邊緣檢測方法研究 :（碩士學(xué)位論文） .太原 :太原理工大學(xué) ,2020. ．致謝 27 致 謝 在論文完成之際，我心情無法平靜。另外，圖像的形狀特征往往會因圖像的尺寸、圖像的旋轉(zhuǎn)及平移而發(fā)生變化，因而這些因素都制約了基于形狀特征的圖像檢索系統(tǒng)的發(fā)展。 c=dt(k).Area。 判斷程序代碼如下： b=min(khoangcach{k})。) 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020 屆本科生畢業(yè)設(shè)計 21 圖 38 基于 sobel 算法邊緣提取及識別分類的結(jié)果 對 菱形 進行邊緣提取，并根據(jù)求出的圓形度和矩判斷出該圖形為 菱形 。 (tamgiacdeu ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。 (elip ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。 如橢圓的面積為 s ab?? 。長方形 39。) elseif (elip ) amp。 vuong = c/(4*b^2) 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 17 chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。canny39。而 Canny 算子提取的邊緣很好的克服了以上的缺點，不僅能很好的檢測邊緣，而且能抑制點狀噪聲。以上面的準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，利用泛函求導(dǎo)的方法導(dǎo)出一個由邊緣定位精度和信噪比乘積組成的表達式，這個表達式近似于 Gauss 函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，此即為該函數(shù)的最好近似。我們需要精確的檢測出圖像的邊緣點，意味著以下三點： 圖像庫 邊緣圖像 圖像外輪廓 連續(xù)外輪廓 連續(xù)、單值、二值化輪廓 目標(biāo)區(qū)域 不變矩特征 特征庫 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 13 低失誤率，既要少將真正的邊緣丟失，也要少將非邊緣判為邊緣； 高定位精度，檢測出的邊緣應(yīng)在真正的邊緣位置上； 對每個邊緣有唯一的響應(yīng)，得到的邊緣為單邊緣。最后得到清晰的連續(xù) 平滑、單像素、二值化的外輪廓圖像； ，得到圖像的外輪廓線所包圍的目標(biāo)區(qū)域； ， 構(gòu)成這幅圖像的形狀特征向量； ，將特征值存入圖像特征庫。矩特征是建立在對一個區(qū)域內(nèi)部灰度值分布的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上的，是一種統(tǒng)計平均的描述，可以從全局觀點描述對象的整體特征。A 為區(qū)域最小外接圓面積。 矩形度 用目標(biāo)圖像的面積和包圍該圖像的最小的矩形面積之比作為目標(biāo)矩形度的一種度量參數(shù)，記 為 0RAR A? (31) 其中 0A 表示目標(biāo)圖像的面積， RA 表示包圍該圖像的最小矩形的面積。類內(nèi)特征值越接近，表明用這個特征值來識別這類對象的可靠性越高。不但如 此，選擇的描述符還應(yīng)該能夠刻畫形狀的本質(zhì)特點，使得該描述符具有良好的可分辨能力。 （ 5） 其它方法 近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（ Finite Element Method 或 FEM）、旋轉(zhuǎn)函數(shù)（ Turning Function）和小波描述符（ Wavelet Descriptor）等方法。其中 Hough 變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經(jīng)典方法。 這種近似的程度主要取決于采樣樣本的大小和數(shù)量 (N 值 )以及量化的級數(shù) K(或 m 值 )。 如果把這些連續(xù)變化的值（灰度值）量化為 8bit，則灰度值被分成 0255 的 256個級別，分別對應(yīng)于各個灰度值的濃淡程度，叫做灰度等級或灰度標(biāo)度。 圖像基本上是在二維平面上連續(xù)分布的信息形式要把它輸入到計算機中，首先要把二維信號變成一維信號，因此要進行掃描（ scanning）。二進制圖像保存在一個由二維的由 0（關(guān)）和 1（開）組成的矩陣中。 Colormap=[R， G， B]， R， G， B 為值域為 [0， 1]的實數(shù)值。 （ 5） 圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。 Matlab 提供了圖像文件讀入函數(shù) imread()，用來讀取如 :bmp、 tif、 tiffpcx 、 jpg 、 gpeg 、 hdf、 xwd 等格式圖像文；圖像寫出函數(shù) imwrite() ，還有圖像顯示函數(shù) image()、 imshow()等等。 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 5 為了從一般的照片，景物等模擬圖像中得到數(shù)字圖像，需要對傳統(tǒng)的模擬圖像進行采樣與量化兩種操作（二者統(tǒng)稱為數(shù)字化）。有 8 位， 24 位光柵數(shù)據(jù)集。數(shù)字圖像（ digital imagine）和傳統(tǒng)的圖像即模擬圖像(picture)是有差別的。 工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包 。輪廓的構(gòu)成用數(shù)學(xué)語言來說是輪廓對應(yīng)亮度的二階導(dǎo)數(shù)，僅僅有亮度的線性變化并不產(chǎn)生輪廓。形狀是刻畫物體的本質(zhì)特征之一，也是描述圖像內(nèi)容的一個重要特征。 第二章 介紹了 對數(shù)字圖像進行預(yù)處理的基本步驟 。國內(nèi)圖像特征提取及識別軟件，例如：東大阿爾派的 SEAS 系統(tǒng)，華中理工大學(xué)的 EDIS 工程圖信息系統(tǒng)，西工大 CAD 中心的 NPPUEDRS 工程圖智能輸入與識別系統(tǒng)，清華紫光的 THDAIMS 圖紙?zhí)幚硐到y(tǒng)等。 本文研究的重點就是如何從靜態(tài)圖像中提取出圖像的形狀特征。 15 圖像形狀識別結(jié)果 7 采樣、量化和圖像細節(jié)的關(guān)系 圖像處理的信息量很大，對處理速度的要求也比較高。 MATLAB 強大的運算和圖形展示功能，使圖像處理變得更加的簡單和直觀。 15 結(jié) 論 ..................................................................................................................... 25 參考文獻 ..................................................................................................................... 26 致 謝 ..................................................................................................................... 27 附錄： ......................................................................................................................... 28 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 1 1 引言 本章簡略介紹課題的研究目的及意義，該課題國內(nèi)外研究現(xiàn) 狀以及論文內(nèi)容安排等。 典型框架是：對圖像的形狀進行人工標(biāo)注分類。 從上面特征提取和識別的研究現(xiàn)狀來看 ， 由于特征提取及識別問題本身的多樣性和復(fù)雜性，現(xiàn)有的理論和方法離實際要求還有相當(dāng)距離，一些根本的問題還有待進一天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 2 步深入研究。 第三章 介紹了圖像形狀的基本特征及其 分類識別。對圖像的形狀描述是一個非常復(fù)雜的問題，在二維情況下，形狀可以定義為二維范圍內(nèi)一條簡單連接曲線位置和方向的函數(shù)。當(dāng)人注意物體的形狀時，傾向于固定的看某一些區(qū)域；而當(dāng)人注意輪廓時，則把輪廓看成一條要追蹤的路線，所以從輪廓到形狀的知覺有一個“形狀構(gòu)成”的過程。 功能工具包用來擴充 Matlab 的符號計算 ， 可視化建模仿真 ， 文字處理及實時控制等功能 。 圖 21 數(shù)字圖像 常見的數(shù)字圖像格式有以下幾種： （ 1） PCX（ Windows Paintbrush）格式。 （ 4） JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一種成為聯(lián)合圖像專家組的圖像壓縮格式。 數(shù)字圖像處理 (Digital Image Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的 方法和技術(shù)。 （ 2） 圖像處理的基本運算。針對二值圖像， Matlab 提供了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算函數(shù)；腐蝕 (Erode)、膨脹 (Dilate)算子，以及在此基礎(chǔ)上的開 (Open)、閉 (Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等豐富的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算。 圖像矩陣與顏色圖的關(guān)系依賴于圖像矩陣是雙精度型還是 uint8（無符號 8 位整型）類型。從另一個角度講 ，二進制圖像可以看成為一個僅包括黑與白的灰度圖像，也可以看作只有兩種顏色的索引圖像。最常用的掃描方法是在二維平面上按一定間隔順序地從上方順序地沿水平方向的直線（掃描線）掃描，從而取出濃淡值（灰度值）的線掃描（ Laster 掃描）。 在 0255 的值對應(yīng)于 白 黑的時候，有以 0 為白， 255 為黑的方法，也有以 0 為黑，255 為白的方法，這取決于圖像的輸入方法以及用什么樣的觀點對圖像進行處理等，這是在編程時應(yīng)特別注意的問題。 N 和 K 的值越大，圖像越清晰。 Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點 — 線的對偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然后，做出關(guān)于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構(gòu)造圖像灰度梯 度方向矩陣 。 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計 9 3 形狀 特征 及提取分類 本文主要采用的 是幾何參數(shù)法來判斷給出的的圖像是什么形狀。 圖像特征選擇的原則 特征提取是對模式所包含的輸入信息進行處理和分析，將不易受隨機因素干擾的信息作為該模式的特征提取出來。 如一組不同大小的圓，若選擇特征“面積” 作為將其和其他類別相區(qū)分的依據(jù)，其可靠性較低，同一圓類內(nèi)的不同樣本的面積相差較大，而選擇特征“形狀指 數(shù)”作為分類的依據(jù)，其可靠性就很高，同一圓類內(nèi)各個個樣本的形狀指數(shù)基本相同。 R 的大小能反映目標(biāo)物體和矩形的接近程度。該指標(biāo)同樣認為圓形區(qū)域最緊湊，其緊湊度為 1。矩是一種線性特征，矩特征對于圖像的旋轉(zhuǎn)、比例尺度、平移具有不變性，因此可以用來描述圖像中區(qū)域的形狀特性。 邊緣提取算子的確定 圖像邊緣蘊含了豐富的信息，是抽取圖像形狀特征的重要屬性。 Canny 算子 Canny 算子是一類具有優(yōu)良性能的邊緣檢測算子，它在許多圖像處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 Canny 算子的算法實現(xiàn)主要包括 5 個部分：圖像濾波、計算圖像梯度、抑制梯度非最大 點、搜索邊界的起點、跟蹤邊界。 圖像形狀識別結(jié)果 圖 33 原始圖像的邊緣提取結(jié)果 采用 canny 邊緣提取算法 隊員圖像進行邊緣提取 。)。 tamgiacdeu=(c*3^)/((a+b)^2)。 (elip ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。) elseif (tamgiacdeu ) amp。 程序先把圖像的邊緣提取出來，然后分別計算這幾個參數(shù)，然后和預(yù)設(shè)的 值逐個進行比較，直到判斷出圖像是什么形狀。橢圓 39。三角形 39。 判斷程序代碼如下： a=max(khoangcach{k})。 c=dt(k).Area。 chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。形狀特征的表達必須以對圖像中物體或區(qū)域的分割為基礎(chǔ)，這是計算機視覺的困難問題之一，至今沒有很好的解決。