小波分析特征提取

基于小波分析的特征信号提取的matlab程序

%装入变换放大器输入输出数据
%bf_150ms.dat为正常系统输出信号
%bf_160ms.dat为故障系统输出信号
load bf_150ms.dat;
load bf_160ms.dat;
s1＝bf_150ms(1:1000);%s1为正常信号
s2＝bf_160ms(1:1000);%s2为故障信号
%画出正常信号与故障信号的原始波形
tittle(“原始信号’);
Ylabel('s1');
subplot(922); plot(s2);
title('故障信号');
Ylabel('s2');
%============================================
%用dbl小波包对正常信号s1进行三层分解
[t,d]＝wpdec(sl,3,'db','shannon');
%plontree(t)%画小波包树结构的图形
%下面对正常信号第三层各系数进行重构
%s130是指信号sl的[3,0]结点的重构系数;其他依次类推
sl30＝wprcoef(t,d,[3,0]);
s13l＝wprcoef(t,d,[3,1]);
s132＝wprcoef(t,d,[3,2]);
sl33＝wprcoef(t,d,[

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）

clc;

clear;

Im1 = double(imread('')); %读取背景图片

Im2 = double(imread(''); %读取当前图片

[X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值

DIma = zeros(X,Y);

for i = 1:X

for j = 1:Y

DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值

end

end

figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像

title('DIma')

med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值

mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差

T = mean(med + 3**mad) %初始阈值

Th =5*T; %调整阈值

BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理

figure,imshow(BW)

%se = strel('disk',2); %膨胀处理

%BW = im

本科生毕业设计（论文）文献综述

题 目： 人脸特征提取与识别

姓 名：

学 号：

学 院：

专 业：

年 级：

指导教师： （签名）

系主任（或教研室主任）： （签章）

目录

1 2

前言 .......................................................................................................................................... 1 人脸特征提取与识别方法 .............................

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出小波变换并进行高斯归一化的综合方法 ,实现了纹理特征的提取 ,并和其他方法做 了对比 实验 实验证明,该方法可以提高效率6个百分点 ,有很强 的实用性。

第

卷

第月

期

哈尔滨理工大学学报,

年

图像检索中纹理特征提取的研究葛晓著,

, '

张宏喜

, '

李兰英仇以只

'

哈尔滨理工大学计算机与控制学院黑龙江哈尔滨黑龙江哈尔滨

绷

哈尔滨汽轮机厂实业开发总公司

一

,

摘

要为了提高图像检索中纹理特征提取的效率提出了,,,

,

小波变换并进行高斯归一化,

的综合方法实现了纹理特征的提取并和其他方法做了对比实验实验证明该方法可以提高效率

个百分点有很强的实用性

关键词纹理特征中图分类号

小波变换

归一化

文献标识码

文章编号

一

一

一

尸一,

,

,

万,

一,

,

,

五了五,

一

,

一

,

,

,

,

,

纹理是由纹理基元按某种确定的规律或统计规

以灰度级的空间相关矩阵为基础的共生矩阵法显然

律排列而形成的局部结构化特征由象素组成的具有一定形状和大小的集合如条状丝状圆斑块状,,,,

优于前者而灰度一梯度共生矩阵法把图像的梯度信息加进灰度共生矩阵在应用中会更加有效但共生矩阵法计算量大缺少与人视觉的相似性结构,,

等称为纹理基元纹理特征的提取指的是通过一定的图像处理技术检测出纹理基元建立模型从而获

图像特征提取三大法宝

（一）HOG特征

1、HOG特征：

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 （1）主要思想：

在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。 （2）具体的实现方法是：

首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。 （3）提高性能：

把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法

单位代码 学 号 分 类 号 密 级

毕业设计(论文)

基于Matlab的指纹图像特征提取

院（系）名称 专业名称 学生姓名 指导教师

2012年 5 月 15 日

基于Matlab的指纹图像特征提取

摘 要

随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能适应现代安全系统的需要，因而人们需要研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全系统。指纹识别技术就是在这种背景下产生的，它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性，目前已经成为国内外研究的热点。

指纹识别大体分为三个步骤：预处理、特征提取和特征匹配。本文集中于研究特征提取部分，并针对特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化，其主要内容如下：在特征提取方面，本论文采用了一种8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取；在剔除伪特征点时，先进行去边缘处理，再根据不同类型伪特征点的特征，采用相应剔除算法。实验表明，以上算法具有较小的运算量和较高的准确性。上述算法在本文中均用Matlab实现，取得

维普资讯

2 00 5生

工程图学学报JoURNAL oF ENGI NEERI NG GRAPH I CS

2 0 0 5NO . 4

第 4期

智能图元特征提取与图形匹配技术刘就女， 吴东庆2, 彭小敏， 李哲林f 1 .华南理工大学工业设计与图学研究所，广州 5 1 0 6 4 0;2 .仲凯农业技术学院，广州 5 1 0 2 2 5

3 .中国工商银行广州软件研发中心，广州 5 1 0 6 3 0 )

摘

要：实现作业的智能化批改是本课程多年来未能突破的技术难点，作者要解决

的正是这难点。其关键技术是图元特征提取与图形匹配，它为智能化批改的算法、设计与实 现做了理论上的准备。并找到了图形匹配的方法，研究了图形匹配技术，并且成功地利用图 形匹配技术，实现了规则图元和非规则图元 (曲线 )的智能批改。 关键词：计算机应用；智能化批改；算法设计；二次开发工具中图分类号：T P 3 9 1文献标识码：A文章编号：1 0 0 3 - 0 1 5 8 ( 2 0 0 5 ) 0 4— 0 1 4 6 - 0 5

工程制图作业的智能化批改是电子习题系统开发的难点，多年来，在一些高校开发的、各具特点的工程制图电子习题集系统中仍没有得到解决 J。 电子习题集系统的智能

武汉理工大学毕业设计（论文）

目录

摘要.................................................................................................................. I ABSTRACT .......................................................................................................... II 绪论.. (1)

1 论文工作及章节安排 (2)

1.1论文的主要工作 (2)

1.2论文的组织结构 (2)

2 结构设计与方案选择 (3)

2.1 仿射不变性的特征提取系统结构 (3)

2.2 特征提取的方案选择 (4)

2.2.1 数据处理软件的选择 (5)

2.2.1.1 用MATLAB进行处理 (5)

2.2.1.2 用VC++进行处理 (6)

2.2.2 特征提取方案选择 (6)

2.2.2.1 利用仿射几何的仿射不变性提取方法 (6)

2.2.2.2 局域仿射不变性特征点提取 (8)

3仿射理论基础 (9)

3.1 图像的预处理 (9)

3.1.1 滤波方法 (

单位代码 学 号 分 类 号 密 级

毕业设计(论文)

基于Matlab的指纹图像特征提取

院（系）名称 专业名称 学生姓名 指导教师

2012年 5 月 15 日

基于Matlab的指纹图像特征提取

摘 要

随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能适应现代安全系统的需要，因而人们需要研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全系统。指纹识别技术就是在这种背景下产生的，它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性，目前已经成为国内外研究的热点。

指纹识别大体分为三个步骤：预处理、特征提取和特征匹配。本文集中于研究特征提取部分，并针对特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化，其主要内容如下：在特征提取方面，本论文采用了一种8邻域编码纹线跟踪算法，标注出端点和分叉点来进行特征提取；在剔除伪特征点时，先进行去边缘处理，再根据不同类型伪特征点的特征，采用相应剔除算法。实验表明，以上算法具有较小的运算量和较高的准确性。上述算法在本文中均用Matlab实现，取得

OpenCV特征提取与图像检索实现（附代码）

“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征

首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。 图像特征是一种简单的图像模式，基于这种模式我们可以描述我们在图像上所看到的内容。 例如，在一张跟猫有关的图片中，猫咪的眼睛就可以作为这幅图像的特征。特征在（包括但不限于）计算机视觉中的主要作用是将视觉信息转换为向量空间表示。这种向量空间表示让我们可以利用数学运算对其进行处理，例如通过计算寻找相似向量（这可以用来寻找相似图像或图像中的相似目标）。 ▌如何从图像中获取特征？

从图像中获取特征的方法有两种，第一种是通过提取图像描述符实现（白盒算法）；第二种通过基于神经网络的方法实现（黑盒算法）。本文主要介绍第一种方法。

特征提取的算法有很多，最常用的有：SURF、ORB、SIFT、BRIEF等。这些算法大多是基于图像梯度的。为了简化安装

需求，本教程使用的是KAZE描述符，因为