基于matlab图像识别PPT
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数字图像处理——实验ppt课件
14
实验五——参考答案
15
实验五——参考答案
• f=imread(‘strawberries_fullcolor.tif');
• [x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');
• figure,imshow(x1,map1);
• title('ind nodither');
i1=imfilter(i,w1,'replicate'); i2=imfilter(i,w2,'replicate'); figure,imshow(i1); title('rgb平滑'); figure,imshow(i2) title('rgbr锐化'); •(1)
• (1) h=rgb2hsi(i); H=h(:,:,1); S=h(:,:,2); I=h(:,:,3); h1=imfilter(h,w1,'replicate');%平滑全部三个分量 I2=imfilter(I,w1,'replicate');%仅平滑亮度分量 h2=cat(3,H,S,I2); hi1=hsi2rgb(h1); hi2=hsi2rgb(h2); hi1=min(hi1,1); hi2=min(hi2,1); figure,imshow(hi1); title('平滑全部三个分量') figure,imshow(hi2); title('仅平滑亮度分量')
title('频域滤波')
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实验四
1. 使用imnoise2()生成右图， 理解各参数的作用。
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实验四
实验五——参考答案
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实验五——参考答案
• f=imread(‘strawberries_fullcolor.tif');
• [x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');
• figure,imshow(x1,map1);
• title('ind nodither');
i1=imfilter(i,w1,'replicate'); i2=imfilter(i,w2,'replicate'); figure,imshow(i1); title('rgb平滑'); figure,imshow(i2) title('rgbr锐化'); •(1)
• (1) h=rgb2hsi(i); H=h(:,:,1); S=h(:,:,2); I=h(:,:,3); h1=imfilter(h,w1,'replicate');%平滑全部三个分量 I2=imfilter(I,w1,'replicate');%仅平滑亮度分量 h2=cat(3,H,S,I2); hi1=hsi2rgb(h1); hi2=hsi2rgb(h2); hi1=min(hi1,1); hi2=min(hi2,1); figure,imshow(hi1); title('平滑全部三个分量') figure,imshow(hi2); title('仅平滑亮度分量')
title('频域滤波')
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实验四
1. 使用imnoise2()生成右图， 理解各参数的作用。
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实验四
matlab教程ppt(完整版)
矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算，如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中，可以使用inv() 函数来求矩阵的逆，使用det() 函数来求矩阵的行列式，使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如，A的逆可以表示为 inv(A)，A的行列式可以表示 为det(A)，A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词：了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述：特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x，特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用，如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵，例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用，如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算，可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词：了解矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解等。
• 详细描述：在MATLAB中，可以使用lu()函数进行LU分解，使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分，便于计算和分析。
数字图像处理及应用MATLAB第8章.ppt
功能：图像文件的写入（保存），把图像写入图形文件中 格式：imwrite(A,filename,fmt) ；A,filename,fmt意义同上 所述。
（3）imshow 功能：显示图像
格式：imshow(I,n) ；imshow(I,[low high]) ；imshow(BW) %显示黑白图像
imshow(X,map) %显示索引色图像；imshow(RGB) %显示真彩色图像
imshow filename （4）figure
功能：创建图形窗口 （5）subplot
功能：将多个图画到一个平面上的工具。 格式：subplot（m,n,p）或者subplot（mnp） 说明：其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就 是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行。
(a)原始图像 实验结果图
(b) 处理后图像
（4）实现真彩色图像与索引图像的互相转换。
clear,clc close all RGB1 = imread('peppers.png');%读入真彩色图像 [X1,map1] = rgb2ind(RGB1,128);%真彩色图像转化为索引图 imshow(X1,map1) %显示索引图像 load clown;%载入图像 rgb2=ind2rgb(X,map);%将索引图像转化为真彩色图像 figure,imshow(rgb2)
2、实验中所用部分函数介绍
（1）imread 功能：图像文件的读取 格式： A=imread(filename,fmt) 将文件命为filename表示的扩展名为fmt的图像文件读Байду номын сангаас到矩
阵A中。MATLAB支持的图像格式有bmp、jpg或jpeg、tif或tiff、 gif、pcx、png、xwd。 （2）imwrite
（3）imshow 功能：显示图像
格式：imshow(I,n) ；imshow(I,[low high]) ；imshow(BW) %显示黑白图像
imshow(X,map) %显示索引色图像；imshow(RGB) %显示真彩色图像
imshow filename （4）figure
功能：创建图形窗口 （5）subplot
功能：将多个图画到一个平面上的工具。 格式：subplot（m,n,p）或者subplot（mnp） 说明：其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就 是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行。
(a)原始图像 实验结果图
(b) 处理后图像
（4）实现真彩色图像与索引图像的互相转换。
clear,clc close all RGB1 = imread('peppers.png');%读入真彩色图像 [X1,map1] = rgb2ind(RGB1,128);%真彩色图像转化为索引图 imshow(X1,map1) %显示索引图像 load clown;%载入图像 rgb2=ind2rgb(X,map);%将索引图像转化为真彩色图像 figure,imshow(rgb2)
2、实验中所用部分函数介绍
（1）imread 功能：图像文件的读取 格式： A=imread(filename,fmt) 将文件命为filename表示的扩展名为fmt的图像文件读Байду номын сангаас到矩
阵A中。MATLAB支持的图像格式有bmp、jpg或jpeg、tif或tiff、 gif、pcx、png、xwd。 （2）imwrite
MATLAB经典教程(全)PPT课件
由Cleve Moler和John Little于1980 年代初期开发，用于解决线性代数课 程的数值计算问题。
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具，逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件，广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律，但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵，若存在一矩阵B，使得 AB=BA=I（I为单位矩阵），则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件， 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式，以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术，为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具，逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件，广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律，但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵，若存在一矩阵B，使得 AB=BA=I（I为单位矩阵），则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件， 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式，以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术，为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02
matlab教程ppt(完整版)
matlab教程 PPT(完整版)
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
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三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
matlab ppt 课件
算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 元素运算符 赋值运算符
包括加、减、乘、除等。
用于比较两个值，返回逻辑 值（真或假）。
包括与、或、非等。
用于对数组的元素进行操作 。
用于将右侧的值赋给左侧的 变量。
MATLAB的函数
内置函数
MATLAB自带的函数库，如sin、 cos等。
文件函数
从外部文件中读取或写入数据。
。
概率统计计算
概率计算
包括概率、概率密度函数、累积分布 函数等计算。
数据拟合与回归分析
使用MATLAB的统计工具箱中的函数 ，如`ttest`或`anova`等，进行假设 检验。
统计计算
包括均值、中位数、方差、标准差等 统计量计算。
假设检验
使用MATLAB的`fitlm`或`fitglm`等 函数进行线性或广义线性模型拟合， 并进行回归分析。
数值微分
可以使用差分法或中心差分法进行数值微分。
微分方程求解
MATLAB提供了`ode45`等函数，可以求解常微分方程。
矩阵运算与特征值分解
01
矩阵的转置、逆、
行列式等基本运算
。
02
矩阵的秩、迹、范 数等属性计算。
04
奇异值分解：使用
MATLAB的`svd`函
03
数进行奇异值分解 。
特征值分解：使用 MATLAB的`eig`函 数进行特征值分解
图像滤波与去噪
总结词
支持多种滤波器对图像进行处理，包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测等，以实 现去噪、增强边缘等效果。
详细描述
MATLAB提供了各种滤波器函数，如高斯滤波器、中值滤波器、边缘检测滤波器 等。这些滤波器可以对图像进行平滑处理、锐化处理和边缘检测等操作，有助于 去除图像中的噪声，增强图像的边缘信息。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
模式识别方法： 模式分类或模式匹配的方法有很多，总体分为四大类：
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
基于matlab的图像识别与匹配
基于matlab的图像识别与匹配基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是⽴体视觉的⼀个重要分⽀，该项技术被⼴泛应⽤在航空测绘，星球探测机器⼈导航以及三维重建等领域。
本⽂意在熟练运⽤图像的识别与匹配的⽅法，为此本⽂使⽤⼀个包装袋并对上⾯的数字进⾏识别与匹配。
⾸先在包装袋上提取出来要⽤的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，⽤SIFT⽅法对两幅图进⾏识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。
仿真结果表明，该⽅法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进⾏识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。
1 研究容图像识别中的模式识别是⼀种从⼤量信息和数据出发，利⽤计算机和数学推理的⽅法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形⾃动完成识别、评价的过程。
图形辨别是图像识别技术的⼀个重要分⽀，图形辨别指通过对图形的图像采⽤特定算法，从⽽辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进⾏辨别。
2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着⾮常重要的应⽤，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发⽣⽇新⽉异的变化。
在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有⾮常重要的地位，被⼴泛的使⽤于农业，智能交通，汽车电⼦，⽹络多媒体通信，实时监控系统等诸多⽅⾯。
因此，现今对技术领域的研究已⽇趋活跃和繁荣。
⽽图像识别也同样有着更重要的作⽤。
3 设计原理3.1 算法选择Harris ⾓点检测器对于图像尺度变化⾮常敏感，这在很⼤程度上限制了它的应⽤围。
对于仅存在平移、旋转以及很⼩尺度变换的图像，基于 Harris 特征点的⽅法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在⼤尺度变换的图像，这⼀类⽅法将⽆法保证正确的配准和拼接。
后来，研究⼈员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测⽅法，具有仿射不变性的特征点检测⽅法，局部不变性的特征检测⽅法等⼤量的基于不变量技术的特征检测⽅法。
《模式识别与MATLAB》课件
支持向量机
01
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，主要用于分类 和回归分析。
02
SVM通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现 分类，这个决策边界被称为超平面。
03
SVM使用核函数将输入特征映射到高维空间，使得数据点在空间中更 容易被分隔。
04
SVM具有较好的泛化性能和鲁棒性，适用于解决各种分类问题。
05
Matlab中的模式识别实例
手写数字识别
总结词
通过训练，让机器学会识别手写数字， 是模式识别领域中一个经典的任务。
VS
详细描述
手写数字识别是利用计算机技术识别手写 数字的一种技术。在Matlab中，可以使 用内置的函数和工具箱来实现手写数字的 识别。首先，需要收集大量的手写数字图 片作为训练数据，然后使用这些数据训练 分类器。训练完成后，分类器就可以对新 输入的手写数字图片进行识别。
随着硬件技术的发展，模式识别的实时性将得到进一步提升， 满足实时监测、控制等应用需求。
随着人工智能伦理问题的关注度提升，模式识别的可解释性将 成为一个重要研究方向，以解决人工智能决策过程的黑箱问题
。
Matlab在模式识别中的前景
集成化
Matlab将继续发挥其集成化优势，为模式 识别研究者提供更完善、更便捷的开发环
CHAPTER
02
模式识别的基本概念
特征提取
特征选择
选择与分类任务最相关的特征，排除 无关或冗余特征。
特征变换
通过线性或非线性变换，将原始特征 转换为更有利于分类的新特征。
分类器设计
监督学习
基于已知类别的训练数据设计分类器 。
无监督学习
在没有类别信息的情况下，对数据进 行聚类或降维。
《图像识别》PPT幻灯片PPT
– 矢量描述（定量描述）：x=(x1, x2,……, xn)T
• 结构（句法）模式识别
– 分析图像结构关系 – 串和数（结构描述，定性 ）
• 模糊模式识别方法 • 人工神经网络识别法 • 统计学习理论和支持向量机识别方法
数字图像处理
二、统计模式识别 （基于决策理论方法）
• 统计模式识别方法最终都要归结为分类的问题。 • 统计模式识别的过程
2. 特征选择
数字图像处理
• 良好的特征应具有的特点：
– 可区别性：不同类被的特征值具有明显差异。 – 可靠性：同类对象特征值比较接近。 – 独立性：各特征之间彼此不相关。 – 数量少：系统复杂度随特征个数（特征参量维数）
迅速增长。
• 从许多可能的特征中选择一些付诸于度量并呈 现给分类器的特征。
• 不断删去无用特征，组合有关联特征。 • 可以通过计算每类的特征值，进行分析选择。
1. 模式的概念
数字图像处理
• 模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过程 ，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划分到 各自的模式类中去的过程。
• 图像识别（模式识别、目标识别）：对物体的特征进 行比较、分析、判断，从而将它们分类或识别。
– 模式：对物体描绘（如特征）的组合。
存在于时间和空间中，可以区别它们是否相同
• 模式识别实际上包含了以下两个步骤：
– （1）特征提取和选择 – （2）决策分类
训练过程
信息 获取
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
数字图像处理
(1) 模式矢量
• 结构（句法）模式识别
– 分析图像结构关系 – 串和数（结构描述，定性 ）
• 模糊模式识别方法 • 人工神经网络识别法 • 统计学习理论和支持向量机识别方法
数字图像处理
二、统计模式识别 （基于决策理论方法）
• 统计模式识别方法最终都要归结为分类的问题。 • 统计模式识别的过程
2. 特征选择
数字图像处理
• 良好的特征应具有的特点：
– 可区别性：不同类被的特征值具有明显差异。 – 可靠性：同类对象特征值比较接近。 – 独立性：各特征之间彼此不相关。 – 数量少：系统复杂度随特征个数（特征参量维数）
迅速增长。
• 从许多可能的特征中选择一些付诸于度量并呈 现给分类器的特征。
• 不断删去无用特征，组合有关联特征。 • 可以通过计算每类的特征值，进行分析选择。
1. 模式的概念
数字图像处理
• 模式识别技术起源于人类自身对事物的认知分析过程 ，是依据一定的量度或观测基础把待识别模式划分到 各自的模式类中去的过程。
• 图像识别（模式识别、目标识别）：对物体的特征进 行比较、分析、判断，从而将它们分类或识别。
– 模式：对物体描绘（如特征）的组合。
存在于时间和空间中，可以区别它们是否相同
• 模式识别实际上包含了以下两个步骤：
– （1）特征提取和选择 – （2）决策分类
训练过程
信息 获取
数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
数字图像处理
(1) 模式矢量
《模式识别与MATLAB》课件
通过实际案例学习如何在MATLAB中进行特征提取。
分类器实践
使用MATLAB构建和训练分类器模型。
模型评估实践
通过实际数据集评估模式识别模型的性能。
应用案例
图像分类
探索如何使用模式识别和MATLAB进行图像分类。
声音识别
了解如何使用模式识别技术对声音进行分类和识别。
科学数据处理
学习如何应用模式识别和MATLAB处理科学数据。
总结与展望
课程总结
回顾本课程的主要内容和学习 收获。
拓展学习内容
探索与模式识别和MATLAB相关 的更多学习资源。
未来发展趋势
展望模式识别和MAຫໍສະໝຸດ LAB在未来 的应用和发展方向。课程目标
掌握MATLAB和模式识别的基础知识。
MATLAB基础
MATLAB环境搭建
学习如何安装和配置MATLAB开 发环境。
MATLAB语法基础
掌握MATLAB的基本语法规则和 语法规范。
MATLAB变量与运算符
了解如何在MATLAB中定义变量 并进行运算操作。
MATLAB控制流
学习使用控制流语句控制程序的执行流程。
MATLAB函数与文件操作
掌握在MATLAB中定义和调用函数以及文件的读写 操作。
模式识别基础
模式识别概述
介绍模式识别的基本概念和应用领域。
分类器
掌握不同类型的分类器及其应用。
特征提取
学习如何从数据中提取有用的特征以进行模式识别。
模型评估
了解如何评估模式识别模型的性能。
MATLAB实践
特征提取实践
《模式识别与MATLAB》 PPT课件
这是《模式识别与MATLAB》PPT课件的介绍。本课程涵盖了MATLAB基础知识、 模式识别基础、MATLAB实践和应用案例等内容。通过本课程，您将学习到识 别模式和应用MATLAB的关键技能。
分类器实践
使用MATLAB构建和训练分类器模型。
模型评估实践
通过实际数据集评估模式识别模型的性能。
应用案例
图像分类
探索如何使用模式识别和MATLAB进行图像分类。
声音识别
了解如何使用模式识别技术对声音进行分类和识别。
科学数据处理
学习如何应用模式识别和MATLAB处理科学数据。
总结与展望
课程总结
回顾本课程的主要内容和学习 收获。
拓展学习内容
探索与模式识别和MATLAB相关 的更多学习资源。
未来发展趋势
展望模式识别和MAຫໍສະໝຸດ LAB在未来 的应用和发展方向。课程目标
掌握MATLAB和模式识别的基础知识。
MATLAB基础
MATLAB环境搭建
学习如何安装和配置MATLAB开 发环境。
MATLAB语法基础
掌握MATLAB的基本语法规则和 语法规范。
MATLAB变量与运算符
了解如何在MATLAB中定义变量 并进行运算操作。
MATLAB控制流
学习使用控制流语句控制程序的执行流程。
MATLAB函数与文件操作
掌握在MATLAB中定义和调用函数以及文件的读写 操作。
模式识别基础
模式识别概述
介绍模式识别的基本概念和应用领域。
分类器
掌握不同类型的分类器及其应用。
特征提取
学习如何从数据中提取有用的特征以进行模式识别。
模型评估
了解如何评估模式识别模型的性能。
MATLAB实践
特征提取实践
《模式识别与MATLAB》 PPT课件
这是《模式识别与MATLAB》PPT课件的介绍。本课程涵盖了MATLAB基础知识、 模式识别基础、MATLAB实践和应用案例等内容。通过本课程，您将学习到识 别模式和应用MATLAB的关键技能。
《篇Matlab图像处理》课件
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THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
《图像识别》课件 (2)
3
物体识别及追踪技术
物体识别及追踪技术可用于智能家居、智能摄像头等设备，实现智能化的物品辨 识和跟踪。
图像识别的未来发展
图像识别在智能家居领 域的应用
图像识别将成为智能家居的重 要技术，带来更智能、更高效、 更便利的家居生活体验。
图像识别的机器学习与 人工智能发展趋势
图像识别将结合机器学习和人 工智能的发展趋势，不断推动 技术的创新和应用场景的扩展。
图像识别的未来发展展望
图像识别将在更多领域发挥作 用，影响人们的生活，推动科 技进步。
总结与展望
1 提高图像识别技术
研发的重要性
图像识别技术的不断提 高对于实现更精准的识 别和更广泛的应用至关 重要。
2 图像识别在各个领
域中的作用
图像识别在人工智能、 安防、医疗、交通等多 个领域中扮演着重要角 色，带来丰富的应用场 景。
图像识别常用算法
特征提取算法
用于从图像中提取有意义的特征，如形状、颜色、纹理等。
分类算法
用于将图像分为不同的类别或进行对象识别，如支持向量机、随机森林等。
深度学习算法
基于神经网络的算法，能够自动学习和理解图像，如卷积神经网络等。
图像处理的基础操作
Байду номын сангаас
图像几何变换
用于调整图像的大小、旋转、 平移和翻转等操作，以适应 不同的场景需求。
图像滤波处理
通过应用滤波器去除图像中 的噪声，并增强图像的特定 特征，如边缘、纹理等。
图像分割
将图像分为多个区域或对象， 便于后续的识别、分析和处 理。
图像识别的应用场景
1
自动驾驶技术中的图像识别
图像识别在自动驾驶中起着关键作用，帮助汽车感知和理解道路、车辆和行人等 元素。
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R
G
多维梯度 计算
阈值
边缘图像
B
16
基于matlab的语音图像特征分析
9
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。
10
基于matlab的语音图像特征分析
图（d）
图（e）
图（f）
• 图（d）,图（e）,图（f）分别为其H,S,V分 量。将三图组合起来都可得到原始图像。
• 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
3
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
• H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱
内突入
5
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
– 低级处理：图像获取、预处理，不需要智能 – 中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能 – 高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降
低难度，设计得更专用。
7
基于matlab的语音图像特征分析
水果的识别
• 四部分：
– 数码图片的获取， – 图像的彩色边缘检测、图像的分割， – 图象的颜色特征和形状特征提取 – 图像的分类识别。
14
基于matlab的语音图像特征分析
彩色边缘检测的方法
• 输出融合法
– 分别对红，绿，蓝三个颜色通道（或其他颜色 空间分量）执行边缘检测，
– 最后的输出是这三幅边缘图像的合成
R
边缘__R
G
边缘__G
阈值
边缘图像音图像特征分析
彩色边缘检测的方法
• 多维梯度法
– 将三个梯度结合成一个，只需检测一次边缘， 从而缩短了整个彩色边缘检测的过程
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
• 选择研究的目标物
– 香蕉，西红柿，梨和青椒四种果蔬。
• 功能：
– 使机器具有一定的视觉功能，能够认 识“记忆”中的水果。
– 例如：当接受到命令是"香蕉"时，就 可以自动地将"香蕉"拿出来。
水果原始图像
8
基于matlab的语音图像特征分析
颜色空间的转换
• 为了正确使用颜色，需要建立颜色空间。颜色空 间是对彩色的一种描述方法，它有很多种类型，
• 图中H和S分量图看起来与V分量图很不相 同，这说明H,S,V三分量间的差别比R,G,B 间的大。
11
基于matlab的语音图像特征分析
彩色边缘和彩色边缘检测
• 边缘是图像的一个基本特征，携带了图像 中的大量信息，边缘检测不仅能得到关于 边界的有用的结构信息，而且还能极大地 减少要处理的数据，很多图像处理和识别 算法都以边缘检测为重要基础。
13
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。
– 分 类：确定每个物体应该归属的类别
2
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
– 卫星云图, 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
– 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
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
• 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。
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
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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