基于matlab彩色图像的特征提取与研究

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1、基于MATLAB彩色图像的特征提取与研究导读:就爱阅读网友为您分享以下“基于MATLAB彩色图像的特征提取与研究”的资讯,希望对您有所帮助,感谢您对92to.com的支持!第四章软件设计与仿真..................................................3224.1图像分割预处理...................................................3224.2图像平滑处理.......................................................374.3图像的阈值分割及特征提取......

2、.....................................394.4小结...............................................................32参考文献................................................................4277致谢....................................................................44第一章绪论1.1课题背景及意义7721世纪人类也进入到了信息化时代,在这个飞速发展的信息化社会

3、中,计算机在信息处理中发挥着巨大的作用。尤其是在图像处理领域,计算机的加入使得数字图像处理技术得到了飞速的发展,并在国民经济的各个领域也都有了相对比较广泛的应用。在实际图像处理中,一般情况下我们只是注意到图像中那些我们感兴趣的目标,因为只有这部分也就是我们注意到的有用的目标物才能为我们提供高效、有用的信息。而这些目标一般又都对应着图像中某些特定的、具有独特性质的区域。为了把这些有用的区域提取出来供我们人类使用,图像分割这门技术也就应运而生了。我们通常情况下所说的图像分割就是指把图像划分成若干个有意义的区域的过程,每个区域都是具有相近特性的像素的连通集合,一般情况下我们所关注到的那些有用的目标物

4、就存在与这些区域中。研究者们为了识别和分析图像中的那部分我们感兴趣的目标,例如进行特征提取或者测量,就需要将这些相关的区域从图像背景中提取出来。图像分割就能够把图像中的这些有用的区域分割出来,从而把一幅图像分成一系列的有意义的、各具特征的目标或者区域。随着计算机视觉研究的不断进步、多媒体技术和虚拟现实技术的不断完善、彩色成像设备的不断改进,彩色图像的应用越来越广泛,然而,图像处理研究仍然集中在灰度图像上。对灰度图像的技术通常不能用到彩色图像,因为彩色图像更复杂,对计算机的计算速度与存储容量更高。彩色图像处理己经成为当前图像处理领域重要的研究课题。图像的特征有颜色、形状、纹理等。颜色是物体表面的

5、属性,因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。1.2分割算法与提取技术综述77从上个世纪六十年代初算起,图像分割算法的研究工作就已经起步,算起来也已经有了几十年的历史,但是虽然提出来的分割算法及其繁多,在图像分割算法上也做了大量的工作,但是分割算法至今仍然没有得到一个相对通用的算法,即使是这样多年来从事图像分割算法研究的学者们的工作热情还是没有减弱,他们仍然鞠躬尽瘁的奋斗在实验台前,为了研究出一种通用的分割算法而努力着。上面的事实说明虽然现在存在的图像分割算法种类很多,但是还是没有一种通用的算法供不同地域,有不同目的的人使用。究其根本原因是因为来自不同的国家不同的领域的人们他们

6、研究出来的分割算法有很大的差异,而不同的人对于同一幅图像感兴趣的地方也不尽相同,因此没能够设计出一个通用的算法也是可以理解的。上面我们对图像分割算法的现状做了一个初步的了解,下面我们来进一步的研究图像分割的发展现状。1.3图像分割发展和现状计算机视觉技术在现代生活中已获得了广泛的应用,高效的图像处理算法是计算机视觉技术能否获得成功应用的关键,近年来,随着计算机视觉研究的不断进步、多媒体技术和虚拟现实技术的不断完善、彩色成像设备的不断改进,彩色图像的应用越来越广泛,然而,图像处理研究仍然集中在灰度图像上。对灰度图像的技术通常不能用到彩色图像,因为彩色图像更复杂,对计算机的计算速度与存储容量更高。

7、彩色图像处理己经成为当前图像处理领域重要的研究课题。77图像的特征有颜色、形状、纹理等。颜色是物体表面的属性,因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。颜色在计算机视觉中应用也在不断进步;另一方面,纹理是物体表面结构的模式,可以认为是颜色(灰度)在空间以一定的变化形式而产生的图案(模式),是图像的一种区域性质。1.4程序简介Matlab是由美国Maths77Works公司推出的用于数

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