matlab特征提取算法

%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

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

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

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基于Matlab的图像特征提取方法的探析

作者：高晶 王颖

来源：《电子技术与软件工程》2015年第07期

摘 要 本文研究了利用Matlab进行图像各种骨架算法和框架，分析和比较了不同分类的骨架算法，列出了其优点与缺点。为了实现对比，本文研究并实现了数字图像的点特征提取及骨架提取直线提取。比较了现有的体素化方法的优点和缺点，然后使用基于改进的最小欧几里德距离度量网格模型边界框的体素化算法，应用加速算法并将其集成到可视化骨架提取Matlab平台。

【关键词】Matlab 图像特征提取 骨架算法 体素化方法 1 引言

我们可以从图像中获得许多信息，最终是为了让人们理解其所蕴含的的内容。而光学系统，计算机系统，微电子技术和数学研究都处在数字图像研究之内，其包含性强大的不热门学科，随着科技的进步，这种技术已经获得了很广泛的使用。

在此处讨论的关于图像的骨架提取法，目的是将图代替平面，是结构表示法的一种代表。为了得到这种方法一般使用细化技术来完成。这种方法保证了其对于边界距离性质的描述，如果想得到原始的部分，就必

数字图像处理,具体内容,内有MATLAB程序

1 设计方案简介

对图像的分析和处理，有空间域、变换域的处理。我们把传统的图像处理引用到矩阵的分析中，提出了图像处理的矩阵分析方法，图像在MATLAB中，默认以矩阵形式存在，我们本次课程求取求图像的矩特征，主要是求取图像的均值、方差、峰值、梯度、熵等数值，并进行分析比较。从而得出各自的特点，并会对图像进行初步的质量分析。

1.1 矩的概念

矩在统计学中用于表征随机量的分布，而在力学中用于表征物质的空间分布。如果把二值图或灰度图看作是二维密度分布函数，就可以把矩技术运用于图像分析中。这样，图像的特征就可以用矩来描述，矩特征属于区域特征的一种。我们求矩特征，即对矩阵进行运算，在空间域内计算相关数值。通过矩的相关运算得到一些参数去判断图像的质量。

1.2 矩特征提取常用方法

从几何方面来说，图像的矩特征主要表征图像区域的几何特征，又称为几何矩，由于具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。

几何矩的唯一性定理（]Uniqueness Theorem）表述为：如果二维图像函数f (x ,y)是分段连续的，并且只在(x ,y)的有限区域内具有非零值，那么所有阶的几何矩都存在。由f (x ,y)可以唯一确定

MATLAB结合PSPICE在模拟电路

故障特征提取中的应用

摘要 在模拟电路故障诊断中故障特征提取是至关重要的一步，直接影响着系统的诊断能力。本文阐述了MATLAB与PSpice在模拟电路故障特征提取中的应用，着重介绍了MATLAB如何调用PSpice仿真数据，并给出了基于多分辨分析和小波包变换的模拟电路故障特征提取的具体实现方法。

关键字 MATLAB PSpice 故障特征提取 多分辨分析 小波包变换 随着科学技术和电子工业的迅速发展，电子设备的规模越来越大，复杂度也在不断提高，系统的维护、修理和调试变得越来越困难，为了提高系统的安全性和可靠性，故障诊断技术逐渐受到人们的重视。近年来神经网络理论发展迅速，基于神经网络的模拟电路故障诊断方法也有很大的发展。为了把神经网络成功的应用于模拟电路的故障诊断中，构造样本集是第一步，也是至关重要的一步，它包括故障模式的划分、原始数据的收集、故障特征的提取等。其中，故障特征的提取是最为重要的环节，通过对原始数据的处理得到最能表征其故障模式的数据信息，它直接影响着训练后神经网络的诊断能力，是模拟电路故障诊断的关键。本文将介绍如何利用MATLAB和PSpice进行电路故障特征提取的过程和方法

MATLAB结合PSPICE在模拟电路

故障特征提取中的应用

摘要 在模拟电路故障诊断中故障特征提取是至关重要的一步，直接影响着系统的诊断能力。本文阐述了MATLAB与PSpice在模拟电路故障特征提取中的应用，着重介绍了MATLAB如何调用PSpice仿真数据，并给出了基于多分辨分析和小波包变换的模拟电路故障特征提取的具体实现方法。

关键字 MATLAB PSpice 故障特征提取 多分辨分析 小波包变换 随着科学技术和电子工业的迅速发展，电子设备的规模越来越大，复杂度也在不断提高，系统的维护、修理和调试变得越来越困难，为了提高系统的安全性和可靠性，故障诊断技术逐渐受到人们的重视。近年来神经网络理论发展迅速，基于神经网络的模拟电路故障诊断方法也有很大的发展。为了把神经网络成功的应用于模拟电路的故障诊断中，构造样本集是第一步，也是至关重要的一步，它包括故障模式的划分、原始数据的收集、故障特征的提取等。其中，故障特征的提取是最为重要的环节，通过对原始数据的处理得到最能表征其故障模式的数据信息，它直接影响着训练后神经网络的诊断能力，是模拟电路故障诊断的关键。本文将介绍如何利用MATLAB和PSpice进行电路故障特征提取的过程和方法

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