图像特征提取matlab程序

%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 = imopen(BW,se);
%figure,imshow(BW)
%title('BW')
[XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框
handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]);
set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]);
hei = max(XX)-min(XX); %边框高度
mark = min(YY)+1;
while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘
left = 0;right = 0;
for j = mark:max(YY)-1
ynum = 0;
for i = min(XX)+1 : max(XX)-1
if BW(i,j) == 0;
ynum = ynum + 1;
end
end
if ynum > *hei %如果该列上像素点个数大于边框高度的某个阈值
left = j %认为找到了左边界
mark = j;
break
end
end
if left~= 0 %如果找到了左边界
for j = left+1 : max(YY)-1 %则从左边界到边框右边界寻找人体右边界 ynum = 0;
for i = min(XX)+1 : max(XX)-1
if BW(i,j) == 0;
ynum = ynum + 1;
end
end
if ynum < *hei %如果该列上像素点个数小于边框高度的某个阈值
right= j %认为找到了左边界
mark = j;
break
end
end
if left~=right %如果左右边界值不相等，即同时找到了左右边界，继续以左右边界为界寻找上下边界
[top,bottom] = Find_edge(BW,min(XX)+1,max(XX),left,right,;
handle = rectangle('Position',[left,top,right-left,bottom-top]);
set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); %显示图像中人体有效边界
end
end
mark = mark + 1;
end % while。