毕业设计-基于LabVIEW的皮肤纹理特征的提取

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

labview的毕业设计

labview的毕业设计【篇一：定稿 labview毕业设计】基于labview的图像分割程序设计 [摘要] 现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用labview平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。 [关键词] 图像分割阈值法大津法双峰法 labview the program designing of image segmentation based on labview [abstract] image processing technology has been used in many fields, the banknote recognition, license plate recognition, character recognition and fingerprint recognition has been familiar to everyone. image segmentation is an important image technology, people not only attach importance to it and research it，but also use it in many place. it is one of the basic problems of the image processing, and it is a key step of the image processing image analysis. the image recognition based on image segmentation, the function of which is making a distinction between the area of objects real situation,the area in different places and the area with different characteristic and forming a digital characteristic. there are thousands of methods of image segmentation, this article will introduce several mainstream method, and analyze their respective characteristics, use this two ways to make image segmentation with labview，and show the phenomenon of experiment，campare the treatment result of the two methods. [keyword] image segmentation threshold otsu bimoda labview

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

本科毕业设计论文--虚拟仪器课程设计基于labview的打地鼠小游戏

虚拟仪器成绩评定表设计课题：基于labview的打地鼠小游戏学院名称：电气工程学院专业班级：测控技术与仪器1403 学生姓名：学号：指导教师：

虚拟仪器课程设计任务书

摘要：主要介绍了通过LabView研发打地鼠小游戏的过程。关键词：Labview 打地鼠一、设计任务 1设计目标：设计一个打地鼠（僵尸）的小游戏。 2设计基本要求及发挥：（1）初步实现打地鼠功能。（2）增加积分和等级统计功能。（3）美化程序界面，添加音效。二、方案论证 1.地鼠部分方案一：运用事件，实现点击的确认，并利用随机来判定哪个口有地鼠。方案二：调用ActiveX控件，采用更简单的语句编写，例如Flash。鉴于此次想要练习Labview的应用，选用了方案一。 https://www.360docs.net/doc/4a8685173.html,BVIEW程序设计初步的设计并不理想，不能实现地鼠自动消失以及乱点鼠标的惩罚。经过多次调整方案，最后采用了对于事件进行详尽分类，将地鼠的出现与消失编入事件，后来加入开始结束按键以后，问题变得更加复杂，于是在调用子VI的基础上，又增加了“等待开始”与“失败”两个事件，在此基础上重新调整了每一个参数在不同事件中的传递以及累计运算，最后实现了数据的统计。在等待地鼠出现的事件中加入了难度的递增判断。对于同类数据隐藏，并把相同分类的编入簇处理，以简化框图。 3.界面美化初步美化界面，个性化了按键，对于某些按键加入特效。最终加入音效。

三、总体方案 1.工作原理: 简单来说，通过事件的触发和认证，实现了打地鼠功能。实际却比想象中的复杂很多。关键在于数据传递和算法的巧妙使用。 2.程序设计对于框图已经做了整理，不方便再拆开了，整体来说，先从地鼠的触发开始，采用了自定义控件，地鼠按钮拥有三个态。地鼠采用随机触发，地鼠触发后判定是否点击相应地鼠，不点击延时后重新准备出地鼠，点击错误减时间，都是通过事件来完成的。比较复杂的是不同事件中的数据交换，除了统计数据的交换，还有事件真假的交换，这些都互相制约，而且根据嵌套决定了各自的优先级，这里不详细解释。最后就是在之前的基础上做了些小调整以消除bug。例如数据的初始化，还有数据的验证。在最后就是美化工作了，起初想应用同步时序实现更加复杂的音效效果，但是对于同步的几个控件理解不够深刻，经过多次尝试后还是采用了简单的方案。想应用ActiveX控件调用Flash实现动态地鼠，后查网说如果机器不安装Adobe Flash则控件不能正常显示，鉴于方便大家测试，作罢。美化工作其实不必程序设计简单，图片都要自己处理，声音也要自己剪裁和处理。经过这么多的努力才制作出一个这么简陋的小游戏，见笑。而且制作过程中为了美化删减掉许多功能，大家看到的最终版本并不代表所有汗水。四设计步骤 1.1 前面板设计根据在实际机器中的实物以及设计思路过程，大致需要地鼠、成绩显示屏、玩的过程中地鼠个数显示、时间的设置输入以及一些控制游戏始末的开关等。在时间有限的情况下，没有能够自行设计一个控件，因此用布尔开关来模拟，当开关开时记作地鼠出现，关时记作地鼠消失，为进一步的区分这两种状态，可以让开与关时的布尔控件显示不同的颜色，如下图2-1-a。还是可以用布尔控件来控制类似的电源开与关、游戏的开始与结束。屏幕的显示用字符串显示控件可以满足。地鼠出现的总个数、打中的以及为打中的是数字的显示，用数字显示控件可以，如图2-1-a。当然时间的设置用数字输入控件好一些，为使时间的精度高一些，特以没0.1s来增加或减少。整体前面板控件如图2-1-a.

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性

基于Labview的通信系统的设计_毕业设计论文

毕业设计论文基于Labview的通信系统的设计摘要本设计基于LabVIEW仿真软件完成了基本通信系统和通信综合系统的构建。该系统涵盖了模拟调制，数字调制，模拟信号数字传输，信道编码，最佳接收系统几部分内容。通过系统仿真，实现了系统输入输出波形的直观显示，解决了教学中实验效果不理想，理论内容不好理解的问题。同时通过内置的Web Server 进行网页发布后，用户可以在客户端通过web浏览器远程调用并运行本系统，提高效率，节约成本。关键词：通信系统；幅度调制；脉冲编码调制 ABSTRACT This design based on the completion of the basic LabVIEW simulation software communications system and the communication of the construction of the integrated system. This system covers analog modulation, digital modulation, analog signal digital transmission, channel coding, best the receiving system several parts content. Through the simulation, realize the system input/output waveform of visual display, solve the experiment teaching effect is not ideal, theory content of understanding of bad. And at the same time through built-in Web Server for Web publishing, users can in the client through the Web browser remote calls and run this system, improve efficiency, the cost savings. Keywords: communication system; Amplitude modulation; Pulse code modulation

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4a8685173.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述作者：李秀怡来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识：（1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩

基于LabVIEW的贪吃蛇游戏设计本科毕业设计

本科毕业设计（论文）题目：基于Lab VIEW的贪吃蛇游戏开发设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期：

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日

图像特征提取总结

图像常见xx方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的xx与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：

直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行

(最新版)基于LabVIEW的温度控制系统毕业设计论文

引言随着微电子技术、计算机技术、软件技术、网络技术和现代测量技术的迅速发展，一种新型的先进仪器——虚拟仪器成为当前系统研究的热点。虚拟仪器的出现开辟了仪器技术的新纪元，它是多门技术与计算机技术结合的产物，其基本思想逐步代替仪器完成某些功能，如数据的采集、分析、显示和存储等，最终达到取代传统电子仪器的目的。虚拟仪器通过软件开发平台将计算机硬件资源与仪器硬件有机地融为一体，把计算机强大的数据处理能力和仪器硬件的测量、控制能力结合在一起，通过软件实现对数据的显示、存储及分析处理,并通过交互式图形界面实现系统控制和显示测量数据，并使用框图模块指定各种功能。采用集成电路温度传感器和虚拟仪器方便地构建一个测温系统，且外围电路简单，易于实现，便于系统硬件维护、功能扩展和软件升级。本设计利用LabVIEW作为语言开发平台，设计了一个温度控制系统，并利用计算机串口与下位机串行通讯，能实现温度的实时测量与控制。

1 绪论现代计算机技术和信息技术的迅猛发展，冲击着国民经济的各个领域，也引起了测量仪器和测试技术的巨大变革。人们曾为测量仪器从模拟化、数字化到智能化的进步而欣喜，也为自动测试技术的日新月异的发展所鼓舞，当今虚拟仪器技术的出现又使得测量仪器进步入了高科技的殿堂。与传统的仪器不同，虚拟仪器（virtual instrument）是基于计算机和标准总线技术的模块化系统，通常它是由控制模块、仪器模块和软件组成，在虚拟仪器中软件是至关重要的，仪器的功能都要通过它来实现，因此软件是虚拟仪器的核心，―软件就是仪器‖，从本质上反映了虚拟仪器的特征。从构成方式上讲，虚拟仪器可分为四大类：GPIB体系结构、PC-DAQ体系结构、VXI体系结构和PXI体系结构。 GPIB体系结构是通过GPIB总线将具有GPIB接口的计算机和仪器集成的测试系统。其优点是用户可以充分利用自己的计算机和仪器资源，且组建方便灵活、操作简单，曾是国际流行的自动测试系统。当今，在VXI为主的体系结构中，有时也采用GPIB 作为辅助，这样可以充分利用本单位仪器资源，或称补VXI仪器模块的不足。 VXI体系结构综合了。pib和vem总线的优点，它集成的系统硬件集成度高、数据传输率快、便携性好，是当今倍受业界关注的体系结构。 PXI体系结构是以PCI总线为基础的体系结构，由于其总线吞吐率高、硬件的价格较低被业内人士认为是符合国情的一种体系结构。虚拟仪器应用程序的开发环境主要有两种=一种是基于传统的文本语言的软件开发环境，常用的有lab windowscvi、.visual basidc=vc++等：一种是基于图形化语言的软件开发环境，常用的有LabVIEW和hp vee。其中图形化软件开发系统是用工程人员所熟悉的术语和图形化符号代替常规的文本语言编程，界面友好，操作简便，可大大缩短系统开发周期，深受专业人员的青睐。 1.1 课题背景随着世界经济的发展，工业的迅速扩张，政府和企业家们花在设备上的投入越来越多，这笔巨大的开销，极大地限制了企业的资金，从而制约着企业的发展。而虚拟仪器技术凭借着其开发容易、开发成本低、开发周期短等明显的优点，渐渐地在工业测控领

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局

图像纹理特征提取方法

安徽大学本科毕业论文（设计、创作）题目：图像纹理特征提取方法研究学生姓名：朱邵成学号：Z01114175 院（系）：电气工程与自动化学院专业：自动化入学时间：2011年9月导师姓名：寻丽娜职称/学位：讲师/博士导师所在单位：安徽大学电气工程与自动化学院完成时间：2015年5月

图像纹理特征提取方法研究摘要近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是 CBIR 的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(Gray Level Co．occurrence Matrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法，给出了基于 Matlab 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab

图像纹理特征提取方法

本科毕业设计---基于labview的自动测试系统实验平台

编号：毕业设计说明书题目：基于LabVIEW的自动测试系统实验平台院（系）：电子工程与自动化学院专业：测控技术与仪器学生姓名：彭彪学号：0600820322 指导教师：殷贤华职称：讲师题目类型：理论研究√实验研究工程设计工程技术研究软件开发 2010年5月14日

随着科学技术的发展，对电子测量与仪器的要求越来越高。自动测试系统孕育而生，发展非常迅速。“自动测试系统课程”是测控技术与仪器专业的主干课程，自动测试系统实验包括自动测试系统软件开发和组建，这对理论学习非常重要。开发基于局域网的自动测试系统实验平台，终端共享实验设备，节约实验成本，提高实验效率。根据自动测试系统课程的实验项目的需要，在对图形化软件开发工具LabVIEW以及用VISA为底层工具开发的虚拟仪器驱动程序进行深入研究的基础上，设计了基于LabVIEW的自动测试系统实验平台。它由硬件系统和测试软件组成，硬件系统由计算机、网关、GPIB仪器、VXI机箱及仪器模块和多功能实验板组成，测试软件包括虚拟任意波形发生器、虚拟示波器、虚拟万用表以及各实验项目测试程序。多功能实验板作为测试对象，可以根据各个实验项目的不同要求灵活设置。该实验平台可以完成对交直流电压电流信号、电阻、幅值、频率、周期、相位等基本参量的测量，满足自动测试系统实验项目的要求。通过测试验证，达到了预期设计目标，可以应用到自动测试系统实验当中。关键词：仪器驱动程序；虚拟仪器；实验平台

With the development of science and technology, the requirements of Electronic Measurement and Instruments is been more and more important, thus the Automatic Test System is emerged and is developing rapidly. Automatic Test System（ATS）is the main course in the major of measurement&control technology and instrumentation. The experiment of ATS includes software development&formation and is of great importance to theoretical study. The ATS experimental platform is based on Local area network, which makes equipments be shared in the terminal. In addition, the ATS experimental platform also saves the experiment cost as well as improves the efficiency. To meet the needs of the experiment item of A TS，the ATS experimental platform is designed，based on the study of LabVIEW which is a kind of graphical tools and virtual instrument driver which is developed by VISA. It consists of hardware system and test software. The hardware system includes computer, gateway, GPIB instruments, VXI box & module and multi-functional Panel. The test software consists of virtual profile generator, virtual oscilloscope, virtual multimeter and some lab tests programs. As the tested objects, the multi-functional experimental board can be seted flexibly on the basis of different requirements. This platform accomplish measurements of AC or DC voltage, resistance, amplitude, frequency, cycle, phase and other basic parameters as well as experiment item. The test results show that it achieve the expected goals and can be applied to the Automatic Test System experiment. Key words：Instrument Driver ; Virtual Instrument ; Experimental Platform

Gabor纹理特征

利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征本部分将包含以下四个方面：纹理特征提取方法综述、Gabor滤波器简介、Gabor滤波器组实现纹理特征提取的步骤与实现、存在的问题与改进策略。 1、纹理特征提取方法综述[1] 纹理没有准确的定义，但对纹理认识的共识是：①纹理不同于灰度和颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息；②局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。按照纹理特征提取方法所基于的基础理论和研究思路的不同，并借鉴非常流行的Tuceryan和Jain的分类方法，将纹理特征提取方法分为四大家族：统计家族、模型家族、信号处理家族和结构家族。统计家族的方法是基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性；在模型家族中，假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的，从纹理图像的实现来估计计算模型参数，以参数为特征或采用某种分类策略进行图像分割，因此模型参数的估计是该家族方法的核心问题；信号处理的方法是建立在时、频分析与多尺度分析基础之上，对纹理图像中某个区域内实行某种变换后，再提取保持相对平稳的特征值，以此特征值作为特征表示区域内的一致性以及区域间的相异性；结构家族的方法基于“纹理基元”分析纹理特征，着力找出纹理基元，认为纹理由许多纹理基元构成，不同类型的纹理基元、不同的方向及数目等，决定了纹理的表现形式。信号处理家族的方法从变换域提取纹理特征，其他3个家族直接从图像域提取纹理特征。各个家族的方法既有区别，又有联系。利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征，如图所示，可以归结为信号处理家族中小波方法的一个分支。