最新彩色圖像特征信息提取設(shè)計-wenkub.com
2025-06-27 03:52 本頁面
【正文】 相信我們的明天會更好！ 參考文獻(xiàn)[1]余成波. 數(shù)字圖像處理及MATLAB實(shí)現(xiàn). 重慶大學(xué)出版社. 在論文的寫作過程中,感謝老師的精心的指導(dǎo)，使我的畢業(yè)設(shè)計能夠更完整，更充實(shí)。從這次設(shè)計中學(xué)會了彩色圖像特征信息提取的方法和步驟，了解了其中的原理的意義。但是本次課題還存在很多的不足，比如在顏色特征提取部分，還有更多的算法有待更深入的研究。如果顏色k的像素數(shù)目小于給定的某個閥值,該顏色將被忽略。局部顏色特征區(qū)域顏色直方圖和區(qū)域顏色分布特征,后者包括區(qū)域顏色矩(主要是均值和方差)、區(qū)域顏色極大、極小值等。顏色直方圖的定義如下:設(shè)圖像I大小為w*h的圖像，其中圖像I中的顏色量化值分別為C1，C2，…C n。L v分別表示三個量化級數(shù),把3個顏色分量合成為一維特征矢量,即L=H Ls L v+ SL v +V其中Ls和L v分別是S和V的量化級數(shù),取Ls=2,Lv=3因此上式可表示為:L=6H+3S+V這樣H,S,V三個分量就在一維矢量上分布開來。v=15。v= 11,如果h∈(255,275]。v= 9,如果h∈(190,220]。s= 6，如果h∈(108,140]。s=3,如果h∈(45,55]。h=h39。r=max(r，g，b)且g=min(r，g，b)。/255,s=(v39。min(r，g，b)) b39。r)/(v39。g39。對于復(fù)雜背景圖像,顏色特征具有相對良好的魯棒(robust)性,并且不受圖像尺寸和方向的影響。第六節(jié) 顏色特征提取特征提取的主要任務(wù)是把圖像的顏色特征提取出來存入圖像特征數(shù)據(jù)庫,以此特征作圖像檢索的主要依據(jù),主要步驟為:(1)將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為適合肉眼分辨的HSV顏色空間?？紤]到原點(diǎn)為r的圓上的能量為功率譜F(u，v)反映了整個的性質(zhì)。 x，y=0,1…N1}集合像素個數(shù)，L是灰度級數(shù)目?；叶裙采仃嚤欢x為從灰度值為i的像素點(diǎn)離開某個位置關(guān)系δ=（⊿X，⊿Y）上點(diǎn)的灰度值為j的距離，兩像素的位置關(guān)系如圖2所示，即k（i，j）={(x，y)|f(x，y)=I 且f(x+⊿X，y+⊿Y)=j，x，y=0,1,…,N1}集合的像素個數(shù)。盡管人們在圖像分割方面做了許多研究工作，但由于沒有通用的分割理論，現(xiàn)己提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一種適合所有圖像的通用分割算法[7]。于是，當(dāng)所有邊緣點(diǎn)都經(jīng)過這種處理后，包含（ρ0，θ0）的方格將具有局部最大值，通過對參數(shù)空間的直方圖進(jìn)行局部最大值搜索就可以獲得邊界直線的參數(shù)。而連接方法選用Hough變換，它的主要優(yōu)點(diǎn)是受噪聲和曲線間斷的影響小，利用Hough變換出來可以進(jìn)行邊界連接之外，還可以用來直接檢測某些一直的形狀的目標(biāo)。所以需要通過領(lǐng)域端點(diǎn)搜索、曲線擬合和Hough變換等方法將邊緣連接起來。第二節(jié) 彩色圖像的輪廓提取邊緣、輪廓特征是可以直觀觀測的特征之一，也是描述物體外形的形態(tài)特征。有關(guān)他們的用法不再細(xì)講。 第三章 圖像的分析第一節(jié) 像素值統(tǒng)計像素值在彩色圖像中表示為顏色值的信息，用于彩色圖像的顏色特征提取。為此，需要采用高頻加強(qiáng)濾波來彌補(bǔ)。隨著D0的增大，圖像的能量將迅速流失，如果D0=22，那么98%的能量將會通過該濾波器流失。取整計算：T k=I n t[(N1) t k +k /N]確定映射關(guān)系S k →t k。統(tǒng)計原始圖像各灰度級的像素n k。另外還有一些非可見光成像的工業(yè)無損檢測（如射線成像、紅外成像等），軍事圖像通常有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化兩大類。特征提?。翰噬珗D像的輪廓特征，顏色值特征，紋理特征等。→→隨著MATLAB版本的不斷升級，其所含的工具箱的功能也越來越豐富，因此，應(yīng)用范圍也越來越廣泛，成為涉及數(shù)值分析的各類工程師不可不用的工具。其次MATLAB有代碼短小高效的特點(diǎn)，由于MATLAB已經(jīng)將數(shù)學(xué)問題的具體算法編成了現(xiàn)成的函數(shù)，我們只要熟悉算法的特點(diǎn)、使用場合、函數(shù)的調(diào)用格式和參數(shù)意義等，通過調(diào)用函數(shù)就可以很快地解決問題。顏色在計算機(jī)視覺中應(yīng)用也在不斷進(jìn)步。對灰度圖像的技術(shù)通常不能用到彩色圖像，因?yàn)椴噬珗D像更復(fù)雜，對計算機(jī)的計算速度與存儲容量更高?？梢杂行У恼莆詹噬珗D像特征信息提取的方法和知識點(diǎn)。 摘要以普通的彩色圖像為例，介紹了對彩色圖像特征提取的原理。其具體過程分為原圖像的預(yù)處理、圖像信息分析、圖像的特征提取，然后用MATLAB實(shí)現(xiàn)具體的過程，最后獲得需要的顏色特征、紋理特征、輪廓特征等。關(guān)鍵詞：彩色圖像 圖像預(yù)處理 特征提取 目錄第一章 引言 ………………………………………………………………………………1第1節(jié) 選題背景…………………………………………………………………… 1第2節(jié) 程序簡介 ……………………………………………………………………1 第三節(jié) 課程流程………………………………………………………………………2第二章 圖像的預(yù)處理………………………………………………………………………3第一節(jié) 直方圖修正……………………………………………………………………3 第二節(jié) 圖像的平滑與銳化……………………………………………………
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