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1、媒体计算方法课程实验总结报告实验名称：媒体特征提取学号：姓名：日期：2014-12-23一、实验目的1、实验目标以图像媒体为例，对指定的图像数据进行颜色特征、形状特征、局部不变等特征提取处理，体会不同的图像特征提取方法的特点和适用范围。2、实验涉及到的学习内容颜色特征提取、形状特征提取、局部不变特征提取（SIFT）。二、实验具体完成情况1、总体实验方案利用matlab编程实现对图像的颜色特征提取、形状特征提取和局部不变特征提取(SIFT)。2、具体技术途径matlab图像处理函数。3、实验结果与分析（1）颜色特征提取编写图像的灰度直方图特征提取算法，实现与imHist函数类似的效果。算法思
2、想：利用for循环对原始图像进行遍历，统计每个颜色值在图像中的像素个数，根据统计结果绘制直方图。实验结果图1本算法绘制的原始图像的直方图图2imhist函数绘制的原始图像直方图（2）形状特征提取通过边缘检测等方法提取简单图像的边界特征，并用链码的方式保存图像的形状特征。算法思想：对原始图像进行边缘提取，在得到的边缘特征矩阵中寻找一个非零点，即边缘像素点，从该点开始，沿顺时针方向遍历其相邻8个像素点，记录第一个非零点的相对位置。再遍历这个边缘像素点周围的像素点，寻找下一个边缘像素点，直到重新遍历到初始点停止。实验结果图3原始图像图4提取的图像边缘特征算法只提取了图像的边缘特征，并直接调用ma
3、tlab的fchcode函数对图像边缘特征链码表示。（3）局部不变特征提取对于选定的某幅图像，提取SIFT局部不变特征，体会该特征的旋转、尺度、光照等不变性。算法思想：构建原始图像高斯金字塔；再同尺度相邻相差构建差分高斯金字塔；寻找尺度空间极值点，并删除错误点，其余为关键点；计算关键点坐标和所处的尺度；以关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征。这里是使用别人写好的SIFT特征提取类函数，自己对其进行调用来实现特征提取以及匹配。实验结果图5原始图像图6提取的原始图像的SIFT特征信息图7相似图像的SIFT特征匹配三、存在的主要问题和建议三个小的实验算法思想并不难，但是在实现过程中发现自己的
4、编程水平还有欠缺，理解了算法的思想，但是由于技术所限不能够按照算法思想自己编写一套程序。只能调用别人写好的函数实现自己预想的功能。另外此次实验都是在matlab中实现的，但在以后的工程实践中可能更多的是使用opencv，所以接下来要学习一下opencv的使用，现已在自己电脑的vs2010上配置好了opencv2.4.2，自己会在学习使用opencv的过程中重新实现以上实验。附：程序核心源代码（1）颜色特征提取closeall%imhist直方图特征提取f1=imread('Fig1202(c)(WashingtonDC_Band3_512).tif');subplot(1,2,1),ims
5、how(f1),title('WashingtonDC_Band');subplot(1,2,2),imhist(f1),title('imhist');%自己编写imhist提取函数[m,n]=size(f1);a=zeros(1,256);fori=1:mforj=1:na(f1(i,j)+1)=a(f1(i,j)+1)+1;endendfigure();subplot(1,2,1),imshow(f1),title('WashingtonDC_Band');subplot(1,2,2),bar(a,'b')；axis([02550max(a)+1000]),title('myself
6、--imhist');（2）形状特征提取f=imread('Fig1107(a)(mapleleaf).tif');g=edge(f,'sobel');B=boundaries(g);b=B{1,1};c=fchcode(b);（3）尺度不变特征提取(Demo见附件)%sift.m%[image,descriptors,locs]=sift(imageFile)%%ThisfunctionreadsanimageandreturnsitsSIFTkeypoints.%Inputparameters:%imageFile:thefilenamefortheimage.%%Returned:%
7、image:theimagearrayindoubleformat%descriptors:aK-by-128matrix,whereeachrowgivesaninvariant%descriptorforoneoftheKkeypoints.Thedescriptorisavector%of128valuesnormalizedtounitlength.%locs:K-by-4matrix,inwhicheachro
