基于matlab图像识别
使用Matlab进行图像识别的基本方法
使用Matlab进行图像识别的基本方法引言随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术正在不断成熟和应用于各个领域。
作为一种强大的科学计算工具，Matlab在图像处理和识别方面发挥着重要作用。
本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本方法，包括图像预处理、特征提取和分类器训练等方面。
一、图像预处理图像预处理是图像识别的首要步骤，可以提升图像质量和减少噪声的影响。
在Matlab中，我们可以使用一系列的函数和工具箱来进行图像预处理。
常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将RGB图像转化为灰度图像。
该函数将RGB图像的红、绿、蓝三个分量按一定的权重进行加权平均，得到一个表示灰度的单通道图像。
2. 平滑滤波平滑滤波可以去除图像中的噪声，提升图像的质量。
Matlab中提供了多种平滑滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
用户可以根据实际需求选择合适的滤波方法。
3. 边缘检测边缘检测是图像预处理中常用的技术之一。
Matlab中有多种边缘检测算法可供选择，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
用户可以根据具体情况选择适合的边缘检测方法。
二、特征提取特征提取是图像识别的关键步骤，是将图像中的信息转化为可供分类器识别的特征向量。
在Matlab中，我们可以使用各种特征提取算法和工具箱来提取特征。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。
1. 颜色直方图颜色直方图是一种常用的图像特征，可以反映图像中不同颜色的分布情况。
在Matlab中，我们可以使用imhist函数计算图像的颜色直方图。
通过统计图像中每个颜色值的像素个数，我们可以得到一个表示颜色分布的特征向量。
2. 纹理特征纹理特征是用来描述图像中的纹理信息的特征。
在Matlab中，我们可以使用局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）和灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）等方法来提取纹理特征。
在Matlab中如何进行图像识别与分类
在Matlab中如何进行图像识别与分类在Matlab中进行图像识别与分类随着计算机技术的快速发展，图像识别与分类在各个领域得到了广泛应用。
Matlab作为一种强大的计算工具，提供了丰富的图像处理和机器学习函数，使得图像识别与分类变得更加便捷和高效。
本文将介绍在Matlab中进行图像识别与分类的基本方法和步骤。
一、图像预处理图像预处理是图像识别与分类的第一步，其目的是将原始图像进行降噪、增强和标准化，以便后续的特征提取和分类算法的应用。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，然后使用imnoise函数添加噪声，使用imadjust函数进行图像增强，使用imresize函数进行图像尺寸调整等操作。
此外，还可以使用图像滤波器进行模糊处理或者边缘增强，以便更好地突出图像的特征。
二、特征提取特征提取是图像识别与分类的核心步骤，其目的是从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的分类算法。
在Matlab中，可以使用各种特征描述子进行特征提取，常用的有颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
例如，可以使用RGB颜色直方图函数imhist来提取图像的颜色特征，使用纹理特征提取函数graycomatrix来提取图像的纹理特征，使用边缘检测函数edge来提取图像的形状特征等。
特征提取的关键在于选择合适的特征描述子，以及合理的特征维度和尺度的选择，以充分表达图像的特征。
三、分类算法分类算法是图像识别与分类的关键步骤，其目的是将提取到的特征进行分类，以实现对图像的自动识别和分类。
在Matlab中，可以使用各种经典的分类算法来进行图像分类，常用的有支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）、神经网络等。
例如，可以使用Matlab中的fitcsvm函数实现SVM分类器的训练和测试，使用fitcknn函数实现KNN分类器的训练和测试，使用Patternnet函数实现神经网络分类器的训练和测试等。
分类算法的关键在于选择合适的模型和算法参数，以及合理的特征选择和特征权重的设计，以提高分类器的准确性和鲁棒性。
基于matlab毕业设计题目
基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。
本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。
二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。
3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。
4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。
三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。
3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。
4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。
5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。
2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。
3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。
4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。
2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究随着火灾发生的频率和严重程度的不断提高，火灾的预防和控制已成为一个重要的问题。
现代火灾控制系统利用摄像机从事火灾发生地区的视觉监测，这种监测技术具有非侵入式的性质，同时能够实时地掌握火灾的情况，预防火灾的发生和减少灾害损失。
然而，火焰特征的自动识别及准确分析是以图像处理算法实现的，这也是保障火灾控制系统高可靠的关键。
本文基于MATLAB图像处理工具箱，通过分析火焰的光谱和热学特性，采用多尺度形态学处理、颜色空间变换和一些光线学和形态学概念，提出了一个火焰特征识别方法。
具体过程如下：第一步：图像预处理首先，使用RGB颜色空间将彩色图像转换为灰度图像，是因为RGB颜色空间不利于准确检测火焰区域，而灰度图像则是光照强度值的单色等级表现，不受色彩分布的限制。
第二步：区域分割将灰度图像通过阈值分割算法，将图像分割为火焰区域和背景区域。
本文中采用了Otsu阈值分割算法，可自动选取一种最佳二值化阈值，适用于双峰分布的灰度图像。
第三步：多尺度形态学处理对于分割后的火焰区域进行多尺度形态学处理，得到火焰区域的形态学特征。
本文使用了形态学的开-闭运算和基元形态学分析。
开操作可以去除干扰物，闭操作可以消除火焰中的小区域。
基元形态学分析可以检测火焰的主要特征，包括顶点、宽度、陡峭度、边缘特征等。
这些特征可以用于判断火焰的大小、形状、运动方向等。
第四步：颜色空间变换采用HSV颜色空间可以使RGB中的颜色信息更好地表现出来。
HSV颜色空间可以将颜色分为色相、饱和度和亮度三部分。
每一个分量可以单独处理并得出相应的特征值。
第五步：特征分析将分割后的火焰区域通过上述多尺度形态学和颜色空间转换方法提取出一系列形态学和光谱学特征，如面积、形状、颜色、发光强度、发光频率、光全谱等。
将得到的特征值作为样本，采用机器学习算法进行分类，如支持向量机（SVM）分类器等。
SVM是一种非线性监督学习算法，可以自动地根据训练样本进行分类，并将得到的分类模型应用于火焰特征的识别。
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究火焰特征识别在工业和消防领域具有重要意义，可以帮助人们及时发现火情，以及分析火势大小和传播速度，对火灾预警和消防工作起到至关重要的作用。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，基于数字图像处理的火焰特征识别方法逐渐成为研究的热点。
本文基于MATLAB图像处理技术，对火焰特征识别方法进行研究，希望可以为火灾预防和救援工作提供一定的技术支持。
一、研究背景随着现代社会的发展，火灾事故频发，给人们的生命和财产带来了巨大的威胁。
火灾预警和消防救援工作成为了社会各界关注的焦点。
火焰的特征识别作为火灾预警和监测的关键技术，在工业生产和城市管理中具有重要意义。
传统的火焰监测方法主要依靠人工目测和烟雾探测器，存在着判断准确率低、误报率高等问题。
而基于数字图像处理技术的火焰特征识别方法可以有效地解决这些问题，成为了当前研究的热点。
二、MATLAB图像处理技术概述MATLAB是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的高级技术计算语言与交互式环境。
其图像处理工具箱提供了大量的函数和工具，可以帮助研究人员对数字图像进行处理、分析和识别。
MATLAB图像处理技术具有灵活、高效、易用等特点，非常适合于火焰特征识别研究。
三、火焰特征识别方法研究1. 图像采集与预处理需要对火焰进行拍摄和采集，获取火焰图像。
在采集过程中，需要注意角度、光照和距离等因素，以获得清晰的火焰图像。
接下来，对采集到的火焰图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等步骤，以提高后续处理的准确性和稳定性。
2. 特征提取与分析在火焰图像预处理的基础上，需要对火焰图像进行特征提取和分析。
常用的火焰特征包括颜色、形状、亮度、纹理等。
通过MATLAB图像处理工具箱中的特征提取函数和算法，可以提取火焰图像的各种特征，并对特征进行分析和比较，从而识别出火焰的位置、大小和形态。
3. 火焰分类与识别基于提取的火焰特征，可以建立火焰分类模型和识别算法。
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和图像识别领域。
在这篇文章中，我们将探讨一些在Matlab中进行图像处理和图像识别的实用技巧。
一、图像预处理在进行图像处理前，我们通常需要对原始图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
图像预处理的目标包括去噪、增强和归一化等。
1.1 去噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会影响后续处理的准确性。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的是使用统计滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器能够有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。
1.2 增强图像增强可以使图像更加清晰、对比度更强、细节更明显。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度拉伸等方法进行图像增强。
直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像的直方图分布更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。
而灰度拉伸则通过调整图像的灰度级范围，使得图像的亮度更加均衡。
1.3 归一化当我们需要对不同尺寸、不同亮度、不同对比度的图像进行处理时，通常需要将它们归一化到相同的尺寸、亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用像素重采样和直方图匹配等方法进行图像归一化。
像素重采样通过重新排列图像的像素来改变图像的尺寸，而直方图匹配则通过调整图像的直方图分布来改变图像的亮度和对比度。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的关键步骤，它可以将图像中的信息抽象成一组用于表示图像的特征。
在Matlab中，常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，它可以用于区分不同目标或者图像的不同部分。
在Matlab中，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等方法来提取图像的颜色特征。
颜色直方图统计了图像中每个颜色的像素数目，而颜色矩则描述了图像的颜色分布情况。
颜色共生矩阵则反映了不同颜色之间的相对分布情况，从而提取出图像的纹理特征。
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法研究随着火灾的频繁发生，利用图像处理技术进行火焰特征识别已成为重要的研究方向之一。
本文将介绍基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法的研究进展。
火焰特征识别的首要任务是对火焰图像进行预处理。
预处理阶段的目标是减少图像中的噪声，以方便后续的特征提取和分类。
常见的预处理操作包括图像平滑、灰度化以及边缘检测等。
边缘检测是非常重要的一步，它能够提取出火焰的边界信息，有助于后续的特征提取。
接下来，特征提取是火焰特征识别的关键环节。
在特征提取阶段，我们可以获取到火焰图像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等。
目前，常用的特征提取方法有颜色直方图法、小波变换法、灰度共生矩阵法等。
这些方法都能够从不同的角度描述火焰的特征，并且它们的组合可以提高识别的准确性。
通过分类器对火焰图像进行分类。
常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些分类器可以根据提取到的特征，对火焰图像进行准确分类和识别。
在实际的应用中，火焰特征识别可以广泛应用于火灾监测和火警预警系统中。
通过实时监测和识别火焰特征，可以实时掌握火灾的发生情况，并及时采取相应的措施来避免火灾事故的发生或减少损失。
基于MATLAB图像处理的火焰特征识别方法在火灾监测和火警预警系统中具有重要的应用价值。
通过对火焰图像进行预处理、特征提取和分类，可以实现火焰的准确识别，并提供实时监测和预警功能。
目前的方法还存在一定的局限性，如对光照条件、背景干扰等的敏感性。
未来的研究将着重于进一步提高准确性和鲁棒性，以应对不同环境条件下的火焰特征识别问题。
MATLAB中的图像识别与模式识别技巧
MATLAB中的图像识别与模式识别技巧引言：MATLAB是一种功能强大的计算机软件，被广泛应用于科学、工程、计算机视觉等领域。
其中，图像识别与模式识别是MATLAB常用的功能之一。
本文将介绍一些MATLAB中的图像识别与模式识别技巧，帮助读者更好地利用这些功能解决实际问题。
一、图像预处理在进行图像识别与模式识别之前，通常需要对图像进行预处理以提高识别的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的图像预处理函数，例如灰度化、二值化、平滑滤波等。
其中，灰度化函数im2gray可以将RGB图像转换为灰度图像，便于后续处理。
二值化函数im2bw可以将灰度图像转换为二值图像，更好地提取图像特征。
平滑滤波函数imfilter可以消除图像中的噪声，使得后续处理更加准确。
二、特征提取在进行图像识别与模式识别时，通常需要从图像中提取有用的特征，以便进行模式匹配和分类。
MATLAB提供了多种特征提取方法，例如灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
灰度共生矩阵可以反映图像中不同像素灰度级之间的关系，用于描述纹理特征。
局部二值模式可以描述图像的纹理和形状特征。
通过使用这些特征提取方法，可以大幅度提高图像识别的准确性。
三、模式匹配与分类一旦提取了图像特征，就可以进行模式匹配和分类任务。
MATLAB提供了多种模式匹配和分类方法，例如支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)等。
支持向量机是一种常用的分类算法，它可以通过找到一个最优超平面来分割不同类别的样本。
K近邻算法是一种简单而有效的分类算法，它通过计算待分类样本与已知样本的距离来确定其所属类别。
通过使用这些模式匹配和分类方法，可以实现高效的图像识别与模式识别。
四、深度学习应用近年来，深度学习在图像识别与模式识别领域取得了显著的成果。
MATLAB提供了深度学习工具箱，方便用户进行深度学习模型的设计和训练。
通过使用深度学习，可以自动从大量图像中提取抽象的特征，极大地提高了图像识别和模式识别的精度和效率。
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基于matlab的语音图像特征分析
• 长期以来人们主要致力于灰度边缘的研 究并取得了很好的效果。但彩色边缘能 比灰度图像提供更多的信息。有研究表 明，彩色图像中，大约有90％的边缘与 灰度图像中的边缘相同，也就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不到的。 因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
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基于matlab的语音图像特征分析
5.2 颜色特征
• 由于颜色特征具有旋 转不变性和尺度不变
性，因而，在图象识
别技术，颜色是使用 最广泛的特征之一。
• 而颜色特征的提取是
利用颜色特征进行图
(a)
象识别的关键之一。
• 目前，大部分系统都
采用颜色比例分布作
为颜色基本特征， 这
就是图象领域中的直
方图法。
• D肝脓肿，肝右叶有一低密度灶类圆形，中 心部密度更低为脓腔，周边为脓肿壁呈双边 征
• E腰椎骨折，椎弓多处中断，椎管变形，其 内可见碎骨片
• F肝转移癌，肝左、右叶多个大小不一、不 规则低密度灶，周边有细的强化环围绕
• G肺脓肿，右上叶有一空洞性病灶，内壁光 滑，并见气液平面，胸部X线片曾疑肺癌
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基于matlab的语音图像特征分析
边缘提取
• 使用索贝尔算子得到的边缘图像
取反后的边缘图像
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基于matlab的语音图像特征分析
4．数学形态学处理
• 上图的二值边缘图像描述了色彩函数的局部突变， 从图中看出，边缘不很连续和光滑，并且在高细节 区存在琐细边缘，难以形成一个大区域，这两点恰 是限制边缘检测在图像分割中应用的两大难点。
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基于matlab的语音图像特征分析
5 特征提取
• 5.1形状特征 • 5.2 颜色特征
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基于matlab的语音图像特征分析
5.1形状特征
• 图像经过边缘提取和图像分割等操作，就会得到 边缘和区域，也就是获得了目标的形状。
• 任何物体的形状特征均可由其几何属性（如长度、 面积、距离、凹凸等），统计属性（如投影）和 拓扑属性（如连通、欧拉数）来进行描述。
生物识别技术也可在电话、网络进行金
融交易时进行身份认证，或在办公场所取代
指 纹
现有的钥匙、证件、图章等。
锁
基于matlab的语音图像特征分析
生物识别技术比较
生物特征 普遍性
人脸
高
指纹
中
手型
中
掌纹
中
虹膜
高
视网膜
高
签名
低
语音
中
唯一性 低 高 中 中 高 高 低 低
持久性 可采集性 识别性能 可接受性
中
高
低
高
高
中
高
中
中
高
中
中
中
中
中
中
高
中
高
低
中
低
高
低
低
高
低
高
低
中
低
高
基于matlab的语音图像特征分析
•
指纹门禁考勤机
指纹鼠标
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基于matlab的语音图像特征分析
全球首款带有指纹识别的手机
•
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基于matlab的语音图像特征分析
• 指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
– 这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够 用手来抓起重物。
微小差异，以图像或数字将其显示，极其精细地分辨出各 种软组织的不同密度，从而形成对比。
• 如头颅X线平片不能区分脑组织及脑脊液，而CT不仅 能显示出脑室系统、还能分辨出脑实质的灰质与白质；
• 如再引入造影剂以增强对比度，其分辨率更高，故而 加宽了疾病的诊断范畴，还提高了诊断正确率。
– 但CT也有其限制，如对血管病变，消化道腔内病变以及某 些病变的定性等
• H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱
内突入
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基于matlab的语音图像特征分析
识别与解释:图像分析系统组的成
• 图像分析技术分类的三种基本范畴
预处理
问题 图像获取
低级处理
分割
表示与描述
中级处理
知识库
识别 结果 与
解释
高级处理6
基于matlab的语音图像特征分析
识别与解释:图像分析系统
• 图像分析技术分类的三种基本范畴
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基于matlab的语音图像特征分析
6 识别结果
• 经过彩色边缘检测，图像分割和特征提 取，对分割后的图像进行模式匹配，并 制作出用户界面，最终实现图像的分类 和识别。
• 当按下界面上的控制按钮时，计算机会 自动识别出相应的水果。
– 例如：按下按钮“梨”时，界面上就会显示 出梨。按下按钮“关闭”，界面关闭。
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基于matlab的语音图像特征分析
• 边缘按其颜色特征可分为灰度边缘和彩色 边缘。
– 灰度图像可由图像亮度函数来描述，灰度边 缘可以定义为图像亮度函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了灰度函数的局 部突变。
– 彩色图像可由图像色彩函数来描述，彩色边 缘可以定义为图像色彩函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了色彩函数的局 部突变。
• 从图中可以看出，共得 到四部分分割区域，并 分别用红色，黄色，深 蓝色和蓝绿色表示出来
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基于matlab的语音图像特征分析
对象提取
• 在二值图像中，对象是指值为1且连接在 一起的像素的集合。
• 根据上图中不同目标物的不同坐标，提取 出特定的连通区域，选择特定的对象
分别显示出只含有一个对象的二值图像
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基于matlab的语音图像特征分析
最终效果图
•
（a） 原始图像
(b) 梨
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基于matlab的语音图像特征分析
指纹识别技术
生物识别技术正越来越多地影响着人们 的日常生活。
通过取代个人识别码和口令，生物识别
技术不仅可阻止非授权访问，还能防止盗用 ＡＴＭ、蜂窝电话、智能卡、桌面ＰＣ、工 作站以及计算机网络。
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基于matlab的语音图像特征分析
膨胀处理
• 膨胀处理后
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基于matlab的语音图像特征分析
区域填充
• 膨胀运算后，图像的边 缘得到了很好的描述
• 然而，在目标物的内部， 仍然存在一些空洞，可 通过区域填充消除空洞
区域填充后
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基于matlab的语音图像特征分析
标记连通区域
• 为了能够更加清楚的观 察分割结果，我们对上 图中的连通区域进行标 记，并且用不同的颜色 显示
– 分 类：确定每个物体应该归属的类别
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基于matlab的语音图像特征分析
模式识别的应用
• 字符识别
– 如清华的尚书OCR识别软件, – 邮局信函自动分拣机
• 生物特征识别
– 指纹识别,人像识别等
• 遥感应用– 卫星云源自, 地面导弹、飞机场等设施的卫星图 像识别处理
• 医学诊断
– CT等图像的识别处理
基于matlab的语音图像特征分析
第7讲 图像模式识别
引言 水果的识别 指纹识别技术
基于matlab的语音图像特征分析
引言
• 模式识别就是分析图像内容,找出图像中 有哪些东西。
• 步骤：
– 图像分割（物体分离）：检测出各个物体， 并把它们的图像和其余景物分离
– 特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物 体的一些重要特性进行量化表示
– 如： RGB，CMY，YIQ， YUV，HSL等。
• RGB是使用较普遍的颜色空间，由于显示器采用 此模型，因此，算法的执行速度较快。
• HSL
– 是由色调（H）,饱和度（S）和亮度（ L）三个颜色分量 组成的一类颜色空间，
– 是面向用户的一种复合主观感觉的颜色空间，通常用于 选择颜色，更接近人对颜色的感知。
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基于matlab的语音图像特征分析
Computed tomography，简称CT
• 中文名:电子计算机体层摄影 • 是近十年来发展迅速的电子计算机和X线相结合的一项新颖的
诊断新技术。 • 主要特点
– 具有高密度分辨率，比普通X线照片高10～20倍。 – 能准确测出某一平面各种不同组织之间的放射衰减特性的
• 尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵 大量的信息。
– 这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的， 在信息处理中将它们称作“特征”，
– 医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且 这些特征具有唯一性和永久性，
• 可以用来表示形状的特征包括几何特征和矩特征。
– 可供选择的几何特征有：周长、面积、偏心率、欧拉数、 角点、横轴长度和纵轴长度。
– 矩特征有质心、方向、主轴关于方向的矩、不变矩和特 征矩等。
– 本例识别目标物较少，因此不必选择过多特征，我们只 选择了面积，横轴长两个特征，并用图像分析得到的特 征值建立了一个小型的特征库
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基于matlab的语音图像特征分析
CT
• A胶质细胞瘤.右额、顶叶有一较大不规则肿 块，强化不均，周围有低密度水肿区
• B星形细胞瘤，左额顶叶有一不均匀强化肿 块，不规则，内有未有强化的低密度区，周 围有低密度水肿区，中线结构右移
• C胸腺增生，胸腺区有一分叶状密度均一病 灶，仍呈胸腺状，主动脉受压右移
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基于matlab的语音图像特征分析
图（a）
图（b）
图（c）
• 图（a）,图（b），图（c）分别表示彩色 水果图像的R,G,B分量，
• 将三图组合起来都可得到原始图像。
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基于matlab的语音图像特征分析
图（d）