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图像特征提取方法
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&&介​绍​了​边​界​方​向​直​方​图​法​、​基​于​P​C​A​的​图​像​数​据​特​征​提​取​、​基​于​T​a​m​u​r​a​纹​理​特​征​的​纹​理​特​征​提​取​、​颜​色​直​方​图​提​取​颜​色​特​征​等​等​四​种​方​法​,​并​有​代​码​及​实​验​结​果​。
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于图像边缘特征提取及细化研究的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：.........223.1.3 Deutsch细化算法.........................................243.1.4 Zhang快速细化算法.......................................243.1.5 HSCP细化算法............................................243.2基于经典边缘检测算子的不足提出本章算法......................25II3.3基于数学形态学细化算法的图像边缘检测........................273.3.1 数学形态学...............................................273.3.2 数学形态学细化算法.......................................283.3.3 基于数学形态学细化算法的边缘提取算法步骤.................293.4 实验与分析.................................................303.4.1实验分析.................................................303.4.2实验结果.................................................313.5本章总结....................................................31第4章总结......................................................334.1 研究总结...................................................334.1.1 主要的工作...............................................334.1.2 本文的创新与贡献.........................................334.2 研究展望...................................................34参考文献.........................................................35附录A
本文作者在攻读硕士学位期间所发表的论文....................38附录B
本文作者攻读硕士学位期间参加的科研项目....................39致谢............................................................40广西师范学院硕士学位论文2010级计算机应用技术1第1章绪论1.1引言在智能化、信息化的时代背景下,视觉仿生、模式识别、三维重建与图像分析等成为数字图像处理与计算机视觉研究的主题,同时也产生了大量的挑战性问题。如:图像信息量数据量与处理速度,图像内容分类及检索,复杂背景中目标识别等问题。随着图像理论体系和计算机软硬件技术的不断发展,传统的图像处理技术,新兴的智能计算技术,云计算技术等都为图像处理研究提供了广阔的舞台。本章主要介绍相关研究背景;以及边缘特征提取、边缘细化的国内外现状;然后列出文章章节的组织框架。1.2研究的背景图像是各种观测系统以不同手段和形式,通过对客观世界的观测而获得的,能够对人眼系统产生直接或间接的视觉感知的实体[1]。这就使得图像成为了人类信息交流的重要多媒体来源之一。对图像的处理和仿生研究必然与人类生活息息相关。所以,图像处理已经将应用领域扩展到人类生活中的各行各业,更随着人类活动范围的不断扩大而扩大。图像处理即通过计算机及相关算法对数字图像信号进行一系列的处理过程,它包括去噪处理、增强处理、复原处理、分割处理、边缘特征提取以及表示等。它起源于上世纪50年代,随着计算机、电子信息技术和各个相关学科的快速发展,以及新兴的可视化计算,数字信号技术,多媒体技术等学科的研究起兴,它已经从一门专业性的领域学科,发展成为了一种新型科学研究和人机交互的基础性的工具。时至今日,数字图像处理技术已经在工业视觉、人机交互、军事安保、遥感测绘、虚拟现实、视觉导航、生物医学、安全监控以及各个相关研究领域中的应用中取得了丰硕的成果和丰厚的经济效益,为相关科学研究和国家发展做出了巨大的贡献[2]。所以,数字图像处理不仅在理论体系上而且在技术实践上都包含着丰富的潜在资源等待人们去挖掘。正因为如此,数字图像处理的相关理论和技术备受各界研究工作者的关注,这也激励学科内的科研工作者不断努力,在已有的举世成就的基础上,取得突破性的发展。从生物视觉感知系统的研究中可以得出,人和其他动物对图像中包含的边缘信息非常敏感。例如:人们常常可以仅仅凭借几条大略的轮廓线就能辨别出目标物体,而这些线条正好就是本文所需要提取的图像边缘特征。图像中的边缘特征信息被包含在图像中像素的灰度值具有明显变化的区域(他们都是图像特征信息最为集中的区域)。所以,这些边缘信息自然就成为了生物对图像中目标实体识别的重要证据。这样,边缘信息就可以作为图像中的一项重要的特征指标,被应图像边缘特征提取及细化研究2用到后面的高层技术之中,例如,图像特征分析处理,目标识别处理,图像分割处理,图像增强处理以及图像压缩处理等,同时它也是其他领域内的主要基础算法,如计算机视觉、模式识别等。图像边缘特征信息主要体现在目标物体本身棱角面间的变化上、目标与背景间的变化上、目标与其它物体间的变化上。边缘特征提取是应用边缘特征提取算法将图像中目标与背景间的边界线检测出来。边缘特征提取能够将背景与物体有效区分,从而压缩了图像数据量、简化了图像表示和分析、突出了图像特征信息,使得对图像的进一步的处理更加方便和容易。因此,边缘检测算法是图像分析中最常用的工具之一。图像边缘特征提取算法的好坏直接影响着目标识别系统的整体性能,更对我们进行更深层次的图像特征的表示,分析和理解等有着重要意义。在数字图像处理学科的发展过程中,图像边缘特征提取一直都是图像表示与分析,目标识别领域的研究热点,尤其活跃在模式识别,计算机视觉等领域中,并且在工程技术的应用中占据着重要地位。对边缘特征信息的研究具有极大的理论价值和现实意义。1.3国内外研究现状1.3.1 边缘检测研究现状图像边缘特征提取是某些学科内最为常见的最为经典的研究方向之一,例如,数字图像处理、计算机视觉以及模式识别等,同时它也是这些领域内其他模块的基础。图像中的边缘信息的检测最早提出于1959年,而系统性的对边缘特征提取进行研究是始于科学家L.G.Roberts于1965年提出著名的Robert算法。从此以后,与边缘特征提取相关的新的算法、新的理论以及新的技术如雨后春笋般不断地涌现出来,可是因为学科本身的难度和深度,边缘特征提取的算法3播放器加载中，请稍候...
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文档介绍：
I摘要随着现代信息采集技术的高度发展,数字图像处理在视觉技术、航天科技、工业生产、医学技术、军事技术、高能物理和天气预报等研究领域都展示了他强有力的应用价值。因此,数字图像处理在国民经济中占据着重要地位,所以图像处理已成为计算机应用领域内的研究热点之一。作为数字图像处理领域内的一个非常重要分支,图像边缘检测是图像分析里面的最常见的最实用的方法之一。从上世纪50年代开始,随着数学、信号处理以及计算机技术等发展到相当的水平,数字图像处理逐渐地引起了数学、信号处理、计算机方面等的学者的广泛关注和研究,对数字图像边缘特征提取的研究上,许多学者也提出了很多改进的方法与突破创新的观点。本文针对传统的边缘特征提取方法的特点。通过对数字图像边缘的特征,以及边缘检测的流程的分析,在此基础上,结合不同算法各自的优点对数字图像边缘自动提取和边缘精确定位提出两种改进算法。首先是针对传统边缘检测方法中门限值设定问题,提出基于细菌觅食优化算法(Bacteria
Optimization Algorithm,BFOA)的自适应边缘检测算法,该算法结合细菌觅食优化算法和Ostu算法的优势,自适应地搜索阈值和检测边缘;其次是针对传统边缘检测算法中将非边缘点视作边缘点检...
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摘 要 随着现代信息采集技术的高度发展，数字图像处理在视觉技术、航天科技、
工业生产、医学技术、军事技术、高能物理和天气预报等研究领域都展示了他强
有力的应用价值。因此，数字图像处理在国民经济中占据着重要地位，所以图像
处理已成为计算机应用领域内的研究热点之一。 作为数字图像处理领域内的一个非常重要分支，图像边缘检测是图像分析里
面的最常见的最实用的方法之一。从上世纪50 年代开始，随着数学、信号处理
以及计算机技术等发展到相当的水平，数字图像处理逐渐地引起了数学、信号处
理、计算机方面等的学者的广泛关注和研究，对数字图像边缘特征提取的研究上，
许多学者也提出了很多改进的方法与突破创新的观点。 本文针对传统的边缘特征提取方法的特点。通过对数字图像边缘的特征，以
及边缘检测的流程的分析，在此基础上，结合不同算法各自的优点对数字图像边
缘自动提取和边缘精确定位提出两种改进算法。首先是针对传统边缘检测方法中
门限值设定问题，提出基于细菌觅食优化算法 （Bacteria Foraging
Optimization
Algorithm ，BFOA ）的自适应边缘检测算法，该算法结合细菌觅食优化算法和Ostu
算法的优势，自适应地搜索阈值和检测边缘；其次是针对传统边缘检测算法中将
非边缘点视作边缘点检测引起图像边缘变粗的不足，提出基于数学形态学细化算
法（Mathematical Morphology Refining Algorithm ，MMRA ）的边缘特征提取算法，
该算法利用数学形态学细化算法的对称性，消除伪边缘对图像边缘提取的影响。 本文主要做了以下几方面的工作： 1
介绍目前国内外数字图像处理研究现状，以及图像边缘特征。分析传统 边缘检测算法中
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