Matlab特征提取代码.doc

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.48M 资料格式：doc 举报版权申诉

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for i=1:26 f=strcat('BanLanGen',num2str(i)); image=strcat(f,'.png'); PS=imread('HuangQi.png'); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); GP=zeros(1,256); for k=0:255 %测量图像尺寸参数 %预创建存放灰度出现概率的向量 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入 GP 中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算 Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 %将 Sk 归到相近级的灰度 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5);

g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g); imshow(g); %提取面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征 %g=im2bw(g); [x,y]=size(g); BW = bwperim(g,8); % 检测边缘跟踪，用于计算周长 %检测垂直方向连读的周长像素点% P1=0; P2=0; Ny=0; % 记录垂直方向连续周长像素点的个数 for i=1:x for j=1:y if (BW(i,j)>0) P2=j; if ((P2-P1)==1) % 判断是否为垂直方向连续的周长像素点 Ny=Ny+1; end P1=P2; end end end %检测水平方向连读的周长像素点 P1=0; P2=0; Nx=0; % 记录水平方向连续周长像素点的个数 for j=1:y for i=1:x if (BW(i,j)>0) P2=i; if ((P2-P1)==1) % 判断是否为水平方向连续的周长像素点 Nx=Nx+1; end

P1=P2; end end end SN=sum(sum(BW)); % 计算周长像素点的总数 Nd=SN-Nx-Ny; % 计算奇数码的链码数目 H=max(sum(g)); % 计算目标的高度 W=max(sum(g')); % 图象 g 经矩阵转置后，计算宽度 L=sqrt(2)*Nd+Nx+Ny; % 计算周长 %====形态特征值计算===% A=bwarea(g); % 计算目标的面积 R=A/(H*W); % 计算矩形度 E=min(H,W)/max(H,W); % 计算伸长度 temp1=[A,R,E]; %提取不变矩特征 [M,N]=size(g); [x,y]=meshgrid(1:N,1:M); x=x(:); y=y(:); g=g(:); m.m00=sum(g); if(m.m00==0) m.m00=eps; end m.m10=sum(x.*g); m.m01=sum(y.*g); m.m11=sum(x.*y.*g); m.m20=sum(x.^2.*g); m.m02=sum(y.^2.*g); m.m30=sum(x.^3.*g); m.m03=sum(y.^3.*g); m.m12=sum(x.*y.^2.*g); m.m21=sum(x.^2.*y.*g); xbar=m.m10/m.m00; ybar=m.m01/m.m00; e.eta11=(m.m11-ybar*m.m10)/m.m00^2; e.eta20=(m.m20-xbar*m.m10)/m.m00^2;

e.eta02=(m.m02-ybar*m.m01)/m.m00^2; e.eta30=(m.m30-3*xbar*m.m20+2*xbar^2*m.m10)/m.m00^2.5; e.eta03=(m.m03-3*ybar*m.m02+2*ybar^2*m.m01)/m.m00^2.5; e.eta21=(m.m21-2*xbar*m.m11-ybar*m.m20+2*xbar^2*m.m01)/m.m00^2.5; e.eta12=(m.m12-2*ybar*m.m11-xbar*m.m02+2*ybar^2*m.m10)/m.m00^2.5; phi(1)=e.eta20+e.eta02; phi(2)=(e.eta20-e.eta02)^2+4*e.eta11^2; phi(3)=(e.eta30-3*e.eta12)^2+(3*e.eta21-e.eta03)^2; phi(4)=(e.eta30+e.eta12)^2+(e.eta21+e.eta03)^2; phi(5)=(e.eta30-3*e.eta12)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)^2-3*(e.eta21+e.e ta03)^2+(3*e.eta21-e.eta03)* (e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)^2-(e.eta21+e. eta03)^2)); phi(6)=(e.eta20-e.eta02)*((e.eta30+e.eta12)^2-(e.eta21+e.eta03)^2)+4*e.eta11*(e. eta30+e.eta12)*(e.eta21+e.eta03); phi(7)=(3*e.eta21-e.eta03)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)^2-3*(e.eta21+e.e ta03)^2)+(3*e.eta12-e.eta30)*(e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)^2-(e.eta21+e. eta03)^2); temp2 = abs(log(phi));%包含七个特征值 temp=[temp1,temp2] end

Banlangen.png

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