【正文】 菱形39。 b=min(khoangcach{k})。dt = regionprops(L, 39。canny39。amp。 (thoi ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。 chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。)。a=rgb2gray(S)。se = strel(39。}, 39。 ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1})。s Tools menu. Choose GUI allows only one% instance to run (singleton).%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help chuongtrinhnhandang% Last Modified by GUIDE 16May2008 22:19:38% Begin initialization code DO NOT EDITgui_Singleton = 1。首先感謝導(dǎo)師楊斐老師從始至終的關(guān)心、指導(dǎo)和教誨。 (chunhat )) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。c=dt(k).Area。判斷程序代碼如下：a=max(khoangcach{k})。三角形39。 thoi= (c*( a^2 b^2 )^) / (2*a^2*b) if dolech 10 text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。39。它把邊緣檢測(cè)的問(wèn)題轉(zhuǎn)換為檢測(cè)函數(shù)極大值的問(wèn)題。對(duì)于連續(xù)圖像二維函數(shù)f(x,y)，其(p+q)階矩定義為如下黎曼積分形式： (35)式中p,q=0,1,2,L。R的大小能反映目標(biāo)物體和矩形的接近程度。圖像特征選擇的原則特征提取是對(duì)模式所包含的輸入信息進(jìn)行處理和分析，將不易受隨機(jī)因素干擾的信息作為該模式的特征提取出來(lái)。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來(lái)組成區(qū)域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點(diǎn)—線(xiàn)的對(duì)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。在0255的值對(duì)應(yīng)于白黑的時(shí)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(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問(wèn)題。從另一個(gè)角度講，二進(jìn)制圖像可以看成為一個(gè)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。針對(duì)二值圖像，Matlab 提供了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；腐蝕(Erode)、膨脹(Dilate)算子，以及在此基礎(chǔ)上的開(kāi) (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(yùn)算。數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。圖21 數(shù)字圖像常見(jiàn)的數(shù)字圖像格式有以下幾種：（1）PCX（Windows Paintbrush）格式。當(dāng)人注意物體的形狀時(shí)，傾向于固定的看某一些區(qū)域；而當(dāng)人注意輪廓時(shí)，則把輪廓看成一條要追蹤的路線(xiàn)，所以從輪廓到形狀的知覺(jué)有一個(gè)“形狀構(gòu)成”的過(guò)程。第三章 介紹了圖像形狀的基本特征及其分類(lèi)識(shí)別。典型框架是：對(duì)圖像的形狀進(jìn)行人工標(biāo)注分類(lèi)。數(shù)字圖像處理是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)采用一定的算法對(duì)圖形圖像進(jìn)行處理的技術(shù)。在浩如煙海的信息中，尋找感興趣的資料是極其耗時(shí)的，人們對(duì)信息檢索和系統(tǒng)的依賴(lài)日益加強(qiáng)。 本課題研究工作與結(jié)構(gòu)安排本文主要以MATLAB為工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像形狀方面的研究與分類(lèi)。當(dāng)我們看到一個(gè)物體的形狀時(shí)，就是看見(jiàn)了一個(gè)輪廓，這個(gè)輪廓把該物體與視野中的其它部分區(qū)分開(kāi)來(lái)。 數(shù)字圖像的預(yù)處理 數(shù)字圖像所謂數(shù)字圖像就是把傳統(tǒng)圖像的畫(huà)面分割成如圖21所示的被成為像素（picture element, 簡(jiǎn)稱(chēng)pixel。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。（4） 圖像的分析和增強(qiáng)。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級(jí)。像素的值，是指白色灰色黑色的濃淡值，有時(shí)候也指光的強(qiáng)度（亮度）值或灰度值。此外輪廓匹配方法還有幾何參數(shù)法、邊界方向直方圖法、小波重要系數(shù)法和小波輪廓表示法等。圖像中物體的性質(zhì)不能因?yàn)閳D像的平移、旋轉(zhuǎn)、比例尺度的改變而發(fā)生變化。在一個(gè)識(shí)別系統(tǒng)中，特征的可區(qū)別性、可靠性和獨(dú)立性都是針對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的組成而言。矩特征是建立在對(duì)一個(gè)區(qū)域內(nèi)部灰度值分布的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的，是一種統(tǒng)計(jì)平均的描述，可以從全局觀點(diǎn)描述對(duì)象的整體特征。我們需要精確的檢測(cè)出圖像的邊緣點(diǎn)，意味著以下三點(diǎn)：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(cè)出的邊緣應(yīng)在真正的邊緣位置上；對(duì)每個(gè)邊緣有唯一的響應(yīng)，得到的邊緣為單邊緣。而Canny算子提取的邊緣很好的克服了以上的缺點(diǎn)，不僅能很好的檢測(cè)邊緣，而且能抑制點(diǎn)狀噪聲。 vuong = c/(4*b^2) chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。長(zhǎng)方形39。 (elip ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。)24天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)2012屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)圖38 基于sobel算法邊緣提取及識(shí)別分類(lèi)的結(jié)果對(duì)菱形進(jìn)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。c=dt(k).Area。we. MATLAB und SIMULINK . Chemische Reaktionstechnik,2009, 10(1002):524.[16]陳桂明，張明照，《應(yīng)用MATLAB語(yǔ)言處理信號(hào)與數(shù)字圖像》，科學(xué)出版社，.[17]:（碩士學(xué)位論文）.太原:太原理工大學(xué),2008.．致謝致 謝 在論文完成之際，我心情無(wú)法平靜。,39。, [])。*.gif39。a=rgb2gray(S)。S = 。)。 c=dt(k).Area。橢圓39。) returns contents of edit1 as text% str2double(get(hObject,39。imshow(i)。s = regionprops(L, 39。hold on。橢圓39。長(zhǎng)方形39。 vuong = c/(4*b^2) chunhat=c/(4*b*(a^2b^2)^)。cv = regionprops(L, 39。bw = bwareaopen(bw,30)。), get(0,39。 elseif ((chunhat ) amp。 thoi= (c*( a^2 b^2 )^) / (2*a^2*b)。holes39。se = strel(39。bw = imclose(bw,se)。S = imread([pathname,filename])。end% End initialization code DO NOT EDIT% Executes just before chuongtrinhnhandang is made visible.function chuongtrinhnhandang_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputF.% hObject handle to figure% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin mand line arguments to chuongtrinhnhandang (see VARARGIN)% Choose default mand line output for chuongtrinhnhandang = hObject。, mfilename, ... 39。特別是楊斐老師不厭其煩的指出設(shè)計(jì)中的不足及問(wèn)題的解決方向，使我感受到楊斐老師的淵博學(xué)識(shí)、敏銳思維和民主嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)。結(jié) 論結(jié) 論圖像的形狀特征相對(duì)于其它特征是比較難以精確提取，同時(shí)也是難以匹配的，尋找符合人眼感知特性的形狀特征不是一個(gè)簡(jiǎn)單的工作。菱形39。tamgiacdeu=(c*3^)/((a+b)^2)。本程序允許有5%的誤差。 (vuong ) text(s(k).Centroid(1)20,s(k).Centroid(2),39。a=rgb2gray(i)。信噪比數(shù)值越大，提取的邊緣質(zhì)量越高；（2）定位精度準(zhǔn)則檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)位置距實(shí)際邊緣點(diǎn)的位置最近，使得輸出的圖像定位精度高；（3）單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則每個(gè)邊緣點(diǎn)的響應(yīng)是唯一的。將上述矩特征量進(jìn)行位置歸一化，得到圖像f(x,y)的中心矩：對(duì)于數(shù)字圖像f(x,y)，用雙重求和的形式代替上述積分，點(diǎn)(x,y)處的(p+q)階矩定義為： (36)由此可見(jiàn)該中心幾何矩也符合尺度不變性的特性?；谶@個(gè)原因，一般采用圓形度來(lái)衡量圖形偏向圓形狀的程度。不同類(lèi)別的某一特征值相差越大，則以這個(gè)特征區(qū)分不同類(lèi)別的能力越強(qiáng)，特征的可區(qū)別性可以用類(lèi)間距離來(lái)度量。（3）幾何參數(shù)法形狀的表達(dá)和匹配采用更為簡(jiǎn)單的區(qū)域特征描述方法，例如采用有關(guān)形狀定量測(cè)度（如矩、面積、周長(zhǎng)等）的形狀參數(shù)法（shape factor）。 采樣、量化和圖像細(xì)節(jié)的關(guān)系上面的數(shù)字化過(guò)程，需要確定數(shù)值N和灰度級(jí)的級(jí)數(shù)K。（4）RGB圖像與索引圖像一樣，RGB圖像分別用紅，綠，藍(lán)三個(gè)亮度值為一組，代表每個(gè)像素的顏色。圖像邊緣對(duì)圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)分析十分有用，在Matlab中，函數(shù) edge()用于灰度圖像邊緣的提取，它支持六種不同的邊緣提取方法，即Sobel方法、Prewitt 方法、Robert 方法，Laplacian2Gaussian方法、過(guò)零點(diǎn)方法和Canny方法。圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。（2）BMP（Windows Bitmap）格式。Matlab是由美國(guó)MathWorks 公司開(kāi)發(fā)的集數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算和圖形可視化三大基本功能于一體的，功能強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。圖像分類(lèi)（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類(lèi)。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀因?yàn)閳D像特征提取及識(shí)別具有很強(qiáng)的實(shí)用性，國(guó)內(nèi)外測(cè)繪界、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別與人工智能等領(lǐng)域都對(duì)其進(jìn)行了深入研究。MATLAB強(qiáng)大的運(yùn)算和圖形展示功能，使圖像處理變得更加的簡(jiǎn)單和直觀。圖像作為一種重要的信息載體，具有直觀、內(nèi)容豐富、無(wú)語(yǔ)言限制和便于國(guó)際交流等特點(diǎn)，是組成多媒體信息的重要內(nèi)容。所有這些應(yīng)用都是和問(wèn)題的性質(zhì)密不可分的，至今還沒(méi)有發(fā)展成統(tǒng)一、有效的可應(yīng)用于所有模式識(shí)別的理論。圖像目標(biāo)的邊緣稱(chēng)為輪廓。開(kāi)放性使Matlab廣受用戶(hù)歡迎。處理1，4，8，24位非壓縮圖像，1，4，8，24位packbit壓縮圖像，一位CCITT壓縮圖像等。例如，conv2(I，J)實(shí)現(xiàn)了I，J兩幅圖像的卷積。如果圖像矩陣是uint8，有一個(gè)偏移量，第0點(diǎn)值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行，第一點(diǎn)對(duì)應(yīng)于第二行，依次類(lèi)推；uint8長(zhǎng)用于圖形文件格式，它支持256色。對(duì)于運(yùn)動(dòng)圖像除進(jìn)行水平，垂直兩個(gè)方向的掃描以外，還有進(jìn)行時(shí)間軸上的掃描。通常來(lái)說(shuō)，形狀特征表示方法可以分為兩類(lèi)：基于邊界的和基于