实验一 点特征提取
数字摄影测量学课堂实验报告(遥感08-1、2)
河南理工大学测绘学院
《数字摄影测量学》教学实验报告
（专业必修课）
姓名：专业班级：
学号：序号：
指导教师：
2011年月日
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实验成绩：
评语:
指导老师签名：
2011年月日
实习报告一：点特征提取
专业班姓名：学号：日期：
一、实验的目的与要求
通过实习掌握点特征提取的原理、方法和过程，并能用计算机编程实现。
二、实验设备
1、计算机一台
2、立体数字图像
3、VC 开发平台
三、实验步骤
1.软件编写与调试
2.点特征提取
3.提取结果分析
四、实验结果与体会
实习报告二：影像匹配
专业班姓名：学号：日期：
一、实验目的
掌握相关系数影像匹配的原理和基本过程，并能编程实现。
二、实验设备
1、计算机一台
2、立体数字图像
3、VC 开发平台
三、实验步骤
1.软件编写与调试
2.影像匹配
3.匹配结果分析
四、实验结果与体会。
特征提取和预处理
特征提取和预处理
特征提取是从原始数据中选择合适的特征，以便于后续的学习和分类任务。
预处理是对原始数据进行各种操作，以减少噪声、增强信号、标准化数据等，以提高特征的质量。
特征提取可以根据不同的领域和任务选择不同的方法，常见的特征提取方法包括：
1. 统计特征：如均值、方差、最大值、最小值等。
2. 频域特征：将信号从时域转换到频域，如傅里叶变换、小波变换等。
3. 图像特征：如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
4. 文本特征：如词频、TF-IDF、Word2Vec等。
5. 声音特征：如音高、音强、音色、能量等。
预处理常用的方法包括：
1. 数据清洗：去除噪声、异常值和缺失值。
2. 数据平滑：如移动平均、指数平滑等方法，平滑数据序列，减少噪声。
3. 数据标准化：将数据转化为均值为0、方差为1的标准正态
分布，以便于不同尺度的特征进行比较。
4. 特征归一化：将特征值缩放到[0,1]或[-1,1]的区间内，以避
免不同特征尺度差异带来的影响。
5. 特征降维：通过主成分分析（PCA）等方法，将高维特征空间降低到低维，以减少计算复杂度和过拟合风险。
特征提取和预处理的目的都是提高数据的表达能力和判别能力，使得机器学习模型能够更好地从数据中学习和推理。
特性提取算法实验报告
一、实验目的1. 了解特征提取算法的基本原理和常用方法；2. 掌握SIFT、SURF、ORB等特征提取算法的原理和实现方法；3. 通过实验验证不同特征提取算法的性能，为实际应用提供参考。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 图像处理库：OpenCV4. 特征提取算法库：OpenCV、ORBPy三、实验内容1. SIFT特征提取算法实验2. SURF特征提取算法实验3. ORB特征提取算法实验四、实验步骤1. SIFT特征提取算法实验（1）导入OpenCV库，读取实验图像；（2）使用OpenCV的SIFT算法检测图像中的特征点；（3）绘制检测到的特征点，并观察其分布情况；（4）比较不同图像的SIFT特征点，分析其性能。
2. SURF特征提取算法实验（1）导入OpenCV库，读取实验图像；（2）使用OpenCV的SURF算法检测图像中的特征点；（3）绘制检测到的特征点，并观察其分布情况；（4）比较不同图像的SURF特征点，分析其性能。
3. ORB特征提取算法实验（1）导入ORBPy库，读取实验图像；（2）使用ORB算法检测图像中的特征点；（3）绘制检测到的特征点，并观察其分布情况；（4）比较不同图像的ORB特征点，分析其性能。
五、实验结果与分析1. SIFT特征提取算法实验结果SIFT算法能够检测到图像中的关键点，具有旋转、缩放和光照不变性。
在实验中，不同图像的SIFT特征点分布较为均匀，性能较好。
2. SURF特征提取算法实验结果SURF算法同样具有旋转、缩放和光照不变性，且在特征点检测速度上优于SIFT算法。
在实验中，不同图像的SURF特征点分布较为均匀，性能较好。
3. ORB特征提取算法实验结果ORB算法在检测速度上优于SIFT和SURF算法，但可能存在特征点检测不精确的问题。
在实验中，部分图像的ORB特征点分布不均匀，性能略逊于SIFT和SURF算法。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是模式识别和机器学习领域中的重要问题，它是将原始数据转换为一组可用于描述、识别和分类的特征的过程。
在实际应用中，特征提取的质量直接影响了最终模型的性能和准确度。
因此，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题至关重要。
本文将介绍几种常见的特征提取方法，并对它们进行简要的比较和分析。
首先，最常见的特征提取方法之一是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。
PCA是一种无监督学习方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组各维度之间不相关的主成分，从而实现数据的降维和特征提取。
PCA的优点是简单易实现，且在许多实际问题中都能取得良好的效果。
然而，PCA也有其局限性，例如它假设数据是线性可分的，对非线性数据的特征提取效果不佳。
另一种常见的特征提取方法是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）。
与PCA类似，LDA也是一种将原始数据投影到低维空间的方法，但它考虑了数据的类别信息，旨在使不同类别之间的距离最大化，同一类别内部的距离最小化。
因此，LDA在进行特征提取时更加关注数据的类别分布，适用于分类问题的特征提取。
除了上述的无监督学习方法外，特征提取还可以利用监督学习的思想。
例如，基于信息增益的特征选择方法可以通过计算特征与标签之间的关联程度来选择对分类任务有用的特征。
此外，基于树结构的特征选择方法（如决策树、随机森林）也能够对特征进行有效的评估和选择，从而实现特征提取的目的。
另外，近年来，深度学习在特征提取领域也取得了巨大的成功。
深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络）通过多层非线性变换，可以学习到数据的高级抽象特征，从而实现了对复杂数据的高效特征提取。
相比传统的特征提取方法，深度学习方法通常能够取得更好的性能，尤其是在图像、语音等领域。
综上所述，特征提取是模式识别和机器学习中的关键环节，不同的特征提取方法有着各自的优缺点，适用于不同的问题和场景。
语音识别 实验报告
语音识别实验报告语音识别实验报告一、引言语音识别是一项基于人工智能的技术，旨在将人类的声音转化为可识别的文字信息。
它在日常生活中有着广泛的应用，例如语音助手、智能家居和电话客服等。
本实验旨在探究语音识别的原理和应用，并评估其准确性和可靠性。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了一组包含不同口音、语速和语调的语音样本。
这些样本覆盖了各种语言和方言，并涵盖了不同的背景噪音。
我们通过现场录音和网络资源收集到了大量的语音数据。
2. 数据预处理为了提高语音识别的准确性，我们对收集到的语音数据进行了预处理。
首先，我们对语音进行了降噪处理，去除了背景噪音的干扰。
然后，我们对语音进行了分段和对齐，以便与相应的文字进行匹配。
3. 特征提取在语音识别中，特征提取是非常重要的一步。
我们使用了Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征提取的方法。
MFCC可以提取语音信号的频谱特征，并且对人类听觉系统更加符合。
4. 模型训练我们采用了深度学习的方法进行语音识别模型的训练。
具体来说，我们使用了长短时记忆网络（LSTM）作为主要的模型结构。
LSTM具有较好的时序建模能力，适用于处理语音信号这种时序数据。
5. 模型评估为了评估我们的语音识别模型的准确性和可靠性，我们使用了一组测试数据集进行了模型评估。
测试数据集包含了不同的语音样本，并且与相应的文字进行了标注。
我们通过计算识别准确率和错误率来评估模型的性能。
三、实验结果经过多次实验和调优，我们的语音识别模型在测试数据集上取得了较好的结果。
识别准确率达到了90%以上，错误率控制在10%以内。
这表明我们的模型在不同语音样本上具有较好的泛化能力，并且能够有效地将语音转化为文字。
四、讨论与分析尽管我们的语音识别模型取得了较好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，对于口音较重或语速较快的语音样本，模型的准确性会有所下降。
其次，对于噪音较大的语音样本，模型的鲁棒性也有待提高。
此外，模型的训练时间较长，需要更多的计算资源。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中的重要问题，它是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性的特征，用以描述目标对象的属性和特性。
特征提取方法的选择直接影响到后续的数据分析和模式识别效果，因此在实际应用中具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 边缘检测。
边缘是图像中灰度变化明显的地方，边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测图像中的边缘。
2. 角点检测。
角点是图像中具有显著角度变化的点，角点检测是另一种常用的特征提取方法。
Harris角点检测算法是其中的经典代表，它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。
3. 尺度不变特征变换（SIFT）。
SIFT是一种基于局部特征的描述符，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于图像配准、目标识别等领域。
二、深度学习特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并在此基础上实现图像分类、目标检测等任务。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型，它可以用于提取文本、语音等序列数据的特征，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 自编码器（Autoencoder）。
自编码器是一种无监督学习的深度学习模型，它可以通过学习数据的压缩表示来实现特征提取，被广泛应用于图像去噪、特征重建等任务。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，特征提取方法的选择需要根据具体的问题和数据特点来进行。
传统的特征提取方法在一些简单场景下仍然具有优势，而深度学习方法则在复杂场景和大规模数据下表现更为出色。
因此，我们需要根据实际情况灵活选择特征提取方法，以达到最佳的数据分析和模式识别效果。
总结。
特征提取是图像处理、模式识别等领域中的重要问题，传统的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、SIFT等，而深度学习方法则包括CNN、RNN、自编码器等。
地形特征点的提取实验报告
地形特征点的提取实验报告1. 研究背景地形特征点的提取是地理信息领域的重要研究方向之一。
地形特征点是指地表上具有明显特征的点，如山脊、山谷、河流等。
提取地形特征点可以帮助我们了解地貌构造、地质特征以及进行地形分析和地貌模拟等工作。
2. 实验目的本实验旨在探索地形特征点的提取方法，通过实验验证不同算法对地形特征点的有效性和精度，并比较它们的优缺点。
3. 实验材料与方法3.1 数据集本实验使用了某山区的数字高程模型（DEM）数据作为实验材料。
该DEM数据以栅格形式存储，每个栅格代表一单位面积内的高程值。
3.2 实验流程1.数据预处理：对DEM数据进行滤波、降噪等处理，以减少噪声对特征点提取的影响。
2.特征点提取方法比较：2.1 方法A：利用梯度变化法提取特征点，即通过计算DEM数据在各方向上的梯度变化来找到高度变化明显的地方。
2.2 方法B：利用曲率法提取特征点，即通过计算DEM数据的曲率来找到高度变化明显的地方。
2.3 方法C：利用局部最大值法提取特征点，即通过寻找DEM数据中局部最高点来找到地形上的山峰等特征点。
3.实验评估：对比不同方法提取的特征点，分析其准确性、覆盖范围和处理效率等指标。
4. 实验结果与分析4.1 方法A的结果与分析使用梯度变化法提取特征点后，我们得到了一系列特征点的坐标，其中包括山脊、山谷等地形特征。
经与地图对比，发现大部分特征点的位置与真实地形基本吻合，但也存在一些误差，这可能是由于数据噪声和算法的不足导致的。
4.2 方法B的结果与分析使用曲率法提取特征点后，我们得到了另一组特征点的坐标，并将其与方法A提取的特征点进行对比。
发现曲率法能够更好地捕捉到地形的细节特征，尤其是一些地貌变化相对缓和的地方。
然而，与方法A相比，曲率法提取的特征点数量较少，覆盖范围较窄。
4.3 方法C的结果与分析使用局部最大值法提取特征点后，我们得到了一些山峰等特征点的坐标，与方法A和方法B提取的特征点进行了对比。
特征提取实验报告
特征提取实验报告特征提取实验报告引言：特征提取是机器学习和模式识别领域中的重要任务，它的目标是从原始数据中提取出有用的信息，以便用于后续的分析和决策。
在本次实验中，我们将探索不同的特征提取方法，并评估它们在分类任务中的性能。
一、实验设计与数据集介绍本次实验使用的数据集是一个手写数字识别数据集，包含了一万个28x28像素的灰度图像，每个图像代表一个手写数字。
数据集被分为训练集和测试集，其中训练集包含八千个样本，测试集包含两千个样本。
二、特征提取方法1. 基于像素的特征提取基于像素的特征提取方法是最简单直接的方法之一。
它将图像中的每个像素作为一个特征，并将其值作为特征向量的一个元素。
这种方法的优点是简单易实现，但缺点是特征维度高，可能导致维度灾难问题。
2. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）SIFT是一种基于局部特征的特征提取方法，它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征描述子。
这些特征描述子具有尺度和旋转不变性，能够在一定程度上解决图像的尺度和旋转变化问题。
3. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）PCA是一种经典的线性降维方法，它通过找到数据中的主要成分来减少特征维度。
具体来说，PCA将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。
通过保留最大方差的特征向量，可以实现数据的降维。
三、实验步骤与结果分析1. 数据预处理在进行特征提取之前，我们首先对数据进行了预处理。
对于基于像素的特征提取方法，我们将图像展开为一个一维向量，并进行了归一化处理。
对于SIFT和PCA方法，我们将图像转换为灰度图像，并进行了尺度统一的处理。
2. 特征提取与降维我们分别使用了基于像素、SIFT和PCA三种方法对训练集进行特征提取，并将提取得到的特征向量作为输入进行分类。
对于PCA方法，我们选择保留90%的方差作为降维的目标。
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实验一点特征提取
一、实验目的
1、理解点特征提取的基本概念；
2、熟悉进行点特征提取的基本方法；
3、掌握用MATLAB语言进行点特征提取的方法。
二、实验原理
特征主要指明显点，如角点、圆点等。
提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子，即运用某种算法从影像中提取我们所感兴趣的，即有利于某种目的的点。
本次试验使用Moravex算子进行点特征提取。
Moravex算子于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子，其特点是在四个主要方向上选择具有最大---最小灰度方差的点作为特征点。
其基本步骤为：
1、计算各像元的兴趣值IV（interest value)。
在以像素(c
,r)为中心的w×w的影像窗口中，计算四个方向相邻像素灰度差的平方和；
2、给定一定的阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点。
阈值的选择应以候选点中包括所需要的特征点，而又不包括过多的非特征点为原则；
3、选取候选点中的极值点作为特征点。
在一定大小窗口内，将
候选点中不是最大者均去掉，留下一个兴趣值最大者，该像素即为一个特征点。
三、实验要求
1、读取MATLAB图像处理工具箱中提供的p13.jpg这幅图像，
并显示。
2、用Moravex算子对图像进行点特征提取
四、运行结果
原图：
提取点特征之后的图像：
五、源程序代码
% clear all
% close all
% clc
tic
I=imread('p13.jpg');
originalmap=I;
%calculate every pixel's IV(Interest value) %divide image I by w*w
w=5;
%divide to m*n
m=floor(size(I,1)/w); %rows，round
n=floor(size(I,2)/w); %columns
%get the coordinate of every centroid
c=ceil(w/2)+(0:n-1)*w; %x coordinate
r=ceil(w/2)+(0:m-1)*w; %y coordinate
%calculate every pixel's IV
step=floor(w/2);
for y_unit=1:m
for x_unit=1:n
%计算横向相邻像素灰度差的平方和
v1=0;v2=0;v3=0;v4=0;
for i=-step:step-1
%计算横向相邻像素灰度差的平方和
v1=v1+(I(r(y_unit),c(x_unit)+i)-I(r(y_unit),c(x_unit)+i+1))^2;
%计算右斜线方向相邻像素灰度差的平方和
v2=v2+(I(r(y_unit)+i,c(x_unit)+i)-I(r(y_unit)+i+1,c(x_unit)+i+ 1))^2;
%计算纵向相邻像素灰度差的平方和
v3=v3+(I(r(y_unit)+i,c(x_unit))-I(r(y_unit)+i+1,c(x_unit)))^2;
%计算左斜线方向相邻像素灰度差的平方和
v4=v4+(I(r(y_unit)-i,c(x_unit)+i)-I(r(y_unit)-i-1,c(x_unit)+i+1) )^2;
end
%the min[v1,v2,v3,v4] is the IV of (c,r)
IV_cr(y_unit,x_unit)=min([v1,v2,v3,v4]);
end
end
%introduce a threshold 给定一个经验阈值。
阈值的选取应以候选点包含所需要的特征点，而又不包含过多的非特征点为原则.
exper_thr=50;
IV_cr(IV_cr<exper_thr)=NaN; %remove the value less then threshold
%选择候选点的极值点为特征点
%choose the size of window选择计算窗口大小
wf=9;
%divide the feature points对候选点进行分割,分割为mf*nf个区域
mf=floor(m/wf); %rows
nf=floor(n/wf); %columns
%gain the coordinate of the feature point得到特征点的坐标
xc=[];
yc=[];
for y_unit=1:mf
for x_unit=1:nf
%计算分割区域中的最大值
[C,I]=max(IV_cr((y_unit-1)*wf+1:y_unit*wf,(x_unit-1)*wf+1:x_u nit*wf));%得到行
[C1,I1]=max(C);%得到列
IV_crch(y_unit,x_unit)=C1; %得到分割区域中的最大值
row=I(I1);
col=I1;
crch_row(y_unit,x_unit)=(y_unit-1)*wf+row; %得到最大值在候选区域中的行数
crch_col(y_unit,x_unit)=(x_unit-1)*wf+col; %得到最大值在候选区域中的列数
yc=[yc,r((y_unit-1)*wf+row)];xc=[xc,c((x_unit-1)*wf+col)];
IV_cr((y_unit-1)*wf+1:y_unit*wf,(x_unit-1)*wf+1:x_unit*wf)=Na N; %先去掉所有的点
IV_cr((y_unit-1)*wf+row,(x_unit-1)*wf+col)=C1; %加上符合要求的候选点
end
end。