基于MATLAB彩色图像的特征提取的设计与实现.docx

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1、本科生毕业论文（设计）题 目：基于MATLAB的彩色图像特征提取的研究学生姓名：王昊东学 号：201016020225专业班级：通信工程10102班指导教师：杨智完成时间：成14年5月12日摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。本文以普通的彩色图像为例，介绍了对彩色图像特征提取的原理。其具体过程分为原图像的预处理、图像信息分析、图像的特征提取，然后用MATLAB实现具体的过程，最后获得需要的颜色特征、纹理特征、轮廓特征等

2、。测试结果表明，本课题充分利用MATLAB中已有的函数库，使整个研究简单易行。可以有效的掌握彩色图像特征信息提取的方法和知识点。从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Prewitt算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，这种方法对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成

3、新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。关键词：彩色图像；特征提取；图像处理；图像分割;AbstractFeature extraction is a concept in computer vision and image processing. It refers to usethe computer to extract image information, to determine whether each image point belongs toan image characteristic. Feature extraction is the result of t

4、he points on the image is dividedinto different subsets of these subsets are often belong to the isolated points, continuous curveor continuous area. In the case of ordinary color images, this paper introduces the principle ofthe color image feature extraction. The specific process is divided into o

5、riginal imagepreprocessing, image analysis, image feature extraction, and then used MATLAB to realizethe process of concrete, finally get the need to color features and texture features, outline, etc.lb general color images through the image preprocessing and image analysis, can extract theimage fea

6、ture, such as color, shape, texture feature, for image retrieval, and cofor imageprocessing technology has a lot of help. Test results show that this topic make full use ofMATLAB in the library, make whole study is simple. This article analyses the applicationeffect to the classics image segmentatio

7、n method like the edge examination, territory valuedivision technology, and the region growth and so on. For comparing the Roberts operator,Prewitt operator ,Canny operator in gradient algorithm, the way and the standard of the imagesegmentation, we can find out the three standard of Canny edge oper

8、ator the edge detectionresult of reaching most satisfy- And the key point of threshold segmentation lie in fixing thethreshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective todivide object and background, but this kind of method is good to those gray scales, th

9、e bigdifference image effect between the background and object. The basic idea of area is to formthe new region from similar nature. And also, this paper analyses the research direction ofimage segmentation technology at the same time.Key words: Colored image; Feature extraction; Image processing; I

10、magesegmentation operator;摘要1Abstract 2第一章绪论51. 1课题背景及意义51. 2分割算法与提取技术综述51.3 图像分割发展和现状61.4 程序简介61.5 本文的主要工作8第早方案论证选择102. 1图像分割的概念102.2图像分割算法分类112. 3方案一边缘检测方法122.4方案二 阈值分割法172. 5方案三区域分割22第三章方案设计243. 1图像的预处理243. 1. 1图像的直方图修正243. 1.2图像的平滑与锐化253. 2图像类型转换263.3图像的分析273. 3. 1像素值统计273. 3. 2区域属性273.4基于阈值的图像分

11、割技术273. 4. 1阈值分割原理273. 4.2图像分割方法283. 4. 3图像二值化283. 4. 4双峰法283. 4.5最大方差自动取闭法29322.322第四章软件设计与仿真4.1图像分割预处理.4. 2图像平滑处理374.3图像的阈值分割及特征提取394.4小结32参考文献42致谢44第一章绪论1.1 课题背景及意义21世纪人类也进入到了信息化时代，在这个飞速发展的信息化社会中，计算机在信息处理中发挥着巨大的作用。尤其是在图像处理领域，计算机的加入使得数字图像处理技术得到了飞速的发展，并在国民经济的各个领域也都有了相对比较广泛的应用。在实际图像处理中，一般情况下我们只是注意到图

12、像中那些我们感兴趣的目标，因为只有这部分也就是我们注意到的有用的目标物才能为我们提供高效、有用的信息。而这些目标一般又都对应着图像中某些特定的、具有独特性质的区域。为了把这些有用的区域提取出来供我们人类使用，图像分割这门技术也就应运而生了。我们通常情况下所说的图像分割就是指把图像划分成若干个有意义的区域的过程，每个区域都是具有相近特性的像素的连通集合，一般情况下我们所关注到的那些有用的目标物就存在与这些区域中。研究者们为了识别和分析图像中的那部分我们感兴趣的目标，例如进行特征提取或者测量，就需要将这些相关的区域从图像背景中提取出来。图像分割就能够把图像中的这些有用的区域分割出来，从而把一幅图像

13、分成一系列的有意义的、各具特征的目标或者区域。随着计算机视觉研究的不断进步、多媒体技术和虚拟现实技术的不断完善、彩色成像设备的不断改进，彩色图像的应用越来越广泛，然而，图像处理研究仍然集中在灰度图像上。对灰度图像的技术通常不能用到彩色图像，因为彩色图像更复杂，对计算机的计算速度与存储容量更高。彩色图像处理己经成为当前图像处理领域重要的研究课题。图像的特征有颜色、形状、纹理等。颜色是物体表面的属性，因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。1.2 分割算法与提取技术综述从上个世纪六十年代初算起，图像分割算法的研究工作就已经起步，算起来也已经有了几十年的历史，但是虽然提出来的分割算法

14、及其繁多，在图像分割算法上也做了大量的工作，但是分割算法至今仍然没有得到一个相对通用的算法，即使是这样多年来从事图像分割算法研究的学者们的工作热情还是没有减弱，他们仍然鞠躬尽瘁的奋斗在实验台前，为了研究出一种通用的分割算法而努力着。上面的事实说明虽然现在存在的图像分割算法种类很多，但是还是没有一种通用的算法供不同地域，有不同目的的人使用。究其根本原因是因为来自不同的国家不同的领域的人们他们研究出来的分割算法有很大的差异，而不同的人对于同一幅图像感兴趣的地方也不尽相同，因此没能够设计出一个通用的算法也是可以理解的。上面我们对图像分割算法的现状做了一个初步的了解，下面我们来进一步的研究图像分割的发

15、展现状。1.3 图像分割发展和现状计算机视觉技术在现代生活中已获得了广泛的应用，高效的图像处理算法是计算机视觉技术能否获得成功应用的关键，近年来，随着计算机视觉研究的不断进步、多媒体技术和虚拟现实技术的不断完善、彩色成像设备的不断改进，彩色图像的应用越来越广泛，然而，图像处理研究仍然集中在灰度图像上。对灰度图像的技术通常不能用到彩色图像，因为彩色图像更复杂，对计算机的计算速度与存储容量更高。彩色图像处理己经成为当前图像处理领域重要的研究课题。图像的特征有颜色、形状、纹理等。颜色是物体表面的属性，因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。颜色在计算机视觉中应用也在不断进步;另一方面，纹理是物体表面结构的模式，可以认为是颜色（灰度）在空间以一定的变化形式而产生的图案（模式），是图像的一种区域性质。1.4 程序简介Mat lab是由美国Maths Works公司推出的用于数值计算和图形处理的系统环境，它的名字是由矩阵（Matrix）和实验室（Laboratory）这两个词的英文头三个字母组成的。Matlab除了具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业的符号计算、文字