利用matlab进行图像检测--直线提取 (优选.)
matlab目标图像提取
matlab目标图像提取目标图像提取（Object Image Extraction）是一种图像处理技术，旨在从给定图像中提取出感兴趣的目标物体。
在Matlab中，我们可以利用各种图像处理函数和算法来实现目标图像提取。
首先，我们需要加载原始图像。
在Matlab中，可以使用imread函数来加载图像。
例如，假设我们要提取一张名为"image.jpg"的图像，可以使用以下代码加载该图像：```matlabimg = imread('image.jpg');```接下来，我们可以对图像进行预处理，以减少噪声和提高图像质量。
常见的预处理方法包括灰度化、平滑滤波和图像增强等。
例如，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgrayImg = rgb2gray(img);```然后，我们可以选择适当的图像分割方法来将图像分割为目标物体和背景。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
例如，可以使用imbinarize函数对灰度图像进行二值化处理：```matlabbwImg = imbinarize(grayImg);```接下来，我们可以使用形态学操作来提取目标物体的形状和结构特征。
形态学操作主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
例如，可以使用imopen函数对二值图像进行开运算：```matlabopenedImg = imopen(bwImg, se);```其中，se是指定的结构元素，用于定义形态学操作的大小和形状。
最后，我们可以根据需要对提取的目标图像进行后处理。
例如，可以使用imfill函数填充目标物体内部的空洞：```matlabfilledImg = imfill(openedImg, 'holes');```此外，我们还可以使用imclearborder函数消除与图像边界相连的目标物体，以及使用bwareafilt函数对目标物体进行面积筛选等。
houghlines函数matlab -回复
houghlines函数matlab -回复Houghlines函数是一个在图像处理中常用的函数，用于检测和提取图像中的直线特征。
本文将一步一步解释如何使用Houghlines函数，并介绍它的工作原理和一些注意事项。
首先，要使用Houghlines函数，需要先导入图像并转换为灰度图像。
这可以通过以下代码实现：matlab导入图像I = imread('image.jpg');将图像转换为灰度图像grayImage = rgb2gray(I);一旦图像被转换为灰度图像，就可以对其应用Houghlines函数了。
Houghlines函数的语法如下：matlablines = houghlines(BW, theta, rho, peaks, 'FillGap', minLength);其中，BW是一个二进制图像，表示了需要检测直线的区域。
theta是一个1xN矢量，代表了Hough变换中角度θ的离散取值。
一般情况下，theta 的取值范围是[-90, 90]度。
rho是一个1xM矢量，代表了Hough变换中极径ρ的离散取值。
同样地，rho的取值范围可以根据实际需求进行调整。
peaks是一个标量，表示在Hough变换中检出的极大值的个数。
这个参数可以根据需要进行调整，以获取最佳的结果。
'FillGap'是一个可选参数，用于填补两个被认为是同一条直线的线段之间的空隙。
minLength是一个可选参数，用于指定认为是直线的最小长度。
接下来，我们来具体分析一下Houghlines函数的工作原理。
该函数首先进行Hough变换，将图像中的像素点映射到Hough空间，形成一个二维的极坐标图像。
然后，Houghlines函数搜索Hough空间中具有较高响应的局部最大值，这些局部峰值代表了可能的直线。
通过设定的阈值，函数将确定哪些峰值是真正的直线。
最后，Houghlines函数将根据检测到的峰值，在原始图像中绘制出检出的直线。
Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍
Matlab中的图像分析与特征提取方法介绍引言近年来，数字图像处理在计算机视觉、医学图像分析和模式识别等领域中得到了广泛应用。
而Matlab作为一种强大的数值计算和图像处理工具，提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行图像的分析与特征提取。
本文将介绍Matlab中常用的图像分析与特征提取方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、图像分析方法1.图像增强技术图像增强是指对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的调整，以提高图像的质量和可视性。
Matlab中提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对数变换、伽马变换等。
这些函数可以根据图像的特点和需求，调整图像的灰度分布，增强图像的细节和对比度，使图像更加清晰和易于分析。
2.边缘检测技术边缘检测是图像分析的重要步骤，用于发现图像中物体的边界。
Matlab中提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算法基于不同的原理和计算方法，能够有效地提取图像中的边缘信息。
用户可以根据不同的应用场景选择适合的边缘检测算法，并调整参数以达到最佳的检测效果。
3.目标检测技术目标检测是指在图像中自动地识别和定位特定的目标。
Matlab中提供了多种目标检测算法，如Haar特征、HOG特征、SURF特征等。
这些算法基于不同的特征描述子和分类器，能够在图像中检测出感兴趣的目标。
用户可以根据需要提供训练样本并调整参数，训练自己的目标检测器。
二、特征提取方法1.颜色特征提取颜色是图像中重要的信息特征之一，能够用于图像分类、目标检测等任务。
Matlab中提供了多种颜色特征提取方法，如RGB颜色直方图、HSV颜色直方图、颜色矩等。
这些方法能够对图像中的颜色进行分析和描述，提取出图像的颜色特征，为后续的任务提供有价值的信息。
2.纹理特征提取纹理是指图像中的重复或规则的局部结构。
纹理特征提取能够有效地描述图像的纹理信息，用以区分不同的物体或场景。
利用matlab进行图像检测--直线提取
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y图像工程导论课程名称：图像工程导论设计题目：《图像检测：直线提取》院系：班级：设计者：学号：哈尔滨工业大学教务处图像工程导论任务书二〇一五年柒月哈尔滨工业大学一、课题详细描述：提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释x=imread('D:2.jpg');%读取图片BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图imshow(BW);thresh=[0.01,0.17];sigma=2; %定义高斯参数f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测figure,imshow(f);[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10); %霍夫变换P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);Len(k)=lenif ( len > 8& len < 80) %限定像素范围plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像hold on;endend四、代码运行结果及自评所需处理的图片：处理结果：从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
霍夫直线检测matlab
霍夫直线检测matlab霍夫直线检测（Matlab程序实现）霍夫直线检测算法是一种基于图像的分析方法，它可以检测图像中的直线，适用于任何图像，包括灰度图像和彩色图像。
此方法可用于计算机视觉中检测物体轮廓的任务。
以下是Matlab程序实现霍夫直线检测的步骤：第一步：读取图片使用Matlab的imread函数从文件中读取图像。
im = imread('image.jpg');第二步：把图像转换为灰度图像使用Matlab的rgb2gray函数，把读取的图像转换为灰度图像。
im_gray = rgb2gray(im);第三步：对灰度图像进行边缘检测使用Matlab的edge函数，对图像进行边缘检测，以检测图像中的直线。
im_edges = edge(im_gray,'canny');第四步：使用Hough变换检测直线使用Matlab的hough函数，对图像中的边缘进行Hough变换，以检测图像中的直线。
[H, theta, rho] = hough(im_edges);第五步：绘制Hough变换图形使用Matlab的imshow函数，绘制Hough变换图形，以检测图像中的直线。
imshow(H,[],'XData',theta,'YData',rho);第六步：检测直线使用Matlab的houghpeaks函数，检测图像中的直线。
P = houghpeaks(H,5);第七步：从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线使用Matlab的houghlines函数，从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线。
lines = houghlines(im_edges,theta,rho,P);第八步：绘制检测到的直线使用Matlab的imshow函数，绘制检测到的直线。
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配引言：图像特征提取与匹配是计算机视觉领域中重要的研究内容，它在图像识别、图像检索、物体跟踪等方面发挥着关键作用。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理与分析工具，为图像特征提取与匹配提供了良好的平台。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配，涵盖了特征提取、特征描述、特征匹配等方面的内容。
一、图像特征提取图像特征提取是指从原始图像中提取出具有独特信息的、用于描述图像内容的特征。
它可以通过不同的方法进行，如色彩特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
在Matlab中，可以利用各种图像处理函数和工具箱来实现图像特征提取的任务。
以色彩特征为例，可以通过RGB颜色空间、HSV颜色空间等进行分析。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，然后通过imhist函数绘制图像的直方图，分析图像的颜色分布情况。
此外，还可以利用imhistmatch函数对两幅图像的直方图进行匹配，实现颜色风格的转换等操作。
二、特征描述特征描述是指对提取出的图像特征进行进一步的描述和表示。
常用的特征描述方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等。
在Matlab中，可以利用Image Processing Toolbox中提供的函数来进行常用特征描述算法的计算和实现。
以SIFT为例，Matlab中提供了vl_feat工具箱，可以通过该工具箱中的sift函数计算出图像的SIFT特征。
此外，还可以利用vl_ubcmatch函数进行图像间SIFT特征的匹配，并通过可视化的方法展示匹配结果。
三、特征匹配特征匹配是指通过比较不同图像间的特征，确定它们之间的相似性。
在Matlab 中，可以利用各种匹配算法来实现特征匹配的任务，如基于距离度量的匹配、基于统计学习的匹配等。
以基于距离度量的匹配为例，常见的方法有欧氏距离匹配、汉明距离匹配等。
hough变换检测直线原理matlab
Hough变换是一种图像处理技术，它可以被用来检测图像中的直线。
Hough变换的原理是通过将图像空间中的像素点转换到参数空间中来对直线进行检测。
在参数空间中，每条直线都可以被表示为一组参数，如直线的斜率和截距。
在matlab中，可以使用hough变换来检测图像中的直线。
下面我们来介绍一下在matlab中如何使用hough变换来检测直线。
1. 预处理图像在使用hough变换之前，首先需要对图像进行预处理。
可以通过灰度化、边缘检测等处理方法来提取出图像中的直线信息，以便于后续的检测。
2. 进行hough变换在matlab中，可以使用函数hough来进行hough变换。
该函数的调用格式为：[H,T,R] = hough(BW)其中，BW是经过预处理的二值图像，H是hough变换的结果矩阵，T和R分别是参数空间中的角度和距离。
3. 检测直线在获得了hough变换的结果矩阵之后，可以使用函数houghpeaks来检测出图像中的直线。
该函数的调用格式为：P = houghpeaks(H,5)其中，H是hough变换的结果矩阵，5表示要检测的直线数量。
4. 获取直线参数一旦检测出了直线，就可以使用函数houghlines来获取直线的参数。
该函数的调用格式为：lines = houghlines(BW,T,R,P)其中，BW是经过预处理的二值图像，T和R分别是参数空间中的角度和距离，P是检测出的直线。
5. 绘制直线可以使用函数imshow来在原图上绘制出检测到的直线。
该函数的调用格式为：imshow(BW)hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off通过以上步骤，就可以在matlab中使用hough变换来检测图像中的直线。
基于matlab的直线检测原理
基于matlab的直线检测原理
基于Matlab的直线检测原理涉及到一种称为霍夫变换的方法。
霍夫变换是一种在图像处理中常用的方法，用于检测图像中的直线。
下面是基于Matlab的直线检测原理的具体步骤：
1. 读取图像：首先，在Matlab中读取需要进行直线检测的图像。
2. 边缘检测：使用Matlab提供的边缘检测算法（例如Canny
算法）来检测图像中的边缘。
这可以通过调用Matlab中的imedge函数来实现。
3. 霍夫变换：使用Matlab中的hough函数来执行霍夫变换。
霍夫变换将边缘图像转换为霍夫空间，其中每个点对应于直线在原始图像中的参数。
通过设置适当的阈值和其他参数，可以控制检测到的直线的数量和质量。
4. 直线提取：通过分析霍夫变换的结果，在霍夫空间中找到具有最高数量的交点，这些交点对应于图像中的直线。
可以使用Matlab的houghpeaks函数来找到霍夫空间中的交点。
5. 直线可视化：使用Matlab中的houghlines函数来提取直线
的位置和角度，并在原始图像上绘制检测到的直线。
这将帮助用户看到直线检测的结果。
需要注意的是，直线检测的结果可能会受到图像质量、边缘检
测算法的选择和参数设置的影响。
因此，在实际应用中，可能需要不断调整参数以获得更好的直线检测结果。
基线提取matlab
基线提取matlab
在 MATLAB 中，你可以使用`baseline`函数来提取图像中的基线。
`baseline`函数可以通过最小二乘法或多项式拟合来估计基线。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用`baseline`函数进行基线提取：
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 提取基线
[~, baseline] = baseline(img, 'Method', 'Polynomial', 'Order', 2);
% 显示原始图像和提取的基线
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(baseline, 'r');
hold off;
```
在上述示例中，首先读取图像（假设图像名为`image.jpg`）。
然后，使用`baseline`函数提取基线，其中`Method`参数设置为`Polynomial`表示使用多项式拟合，`Order`参数设置为 2 表示使用二次多项式。
最后，使用`imshow`函数显示原始图像，并使用`plot`函数将提取的基线绘制在图像上。
请注意，`baseline`函数的参数可以根据实际需求进行调整，例如选择不同的拟合方法（如`Minimum`表示最小二乘法）或设置不同的多项式阶数。
此外，MATLAB 还提供了其他图像处理和分析工具，你可以根据具体的应用场景进一步探索和应用。
如果你需要更详细的帮助或有其他特定的需求，请提供更多信息，我将尽力提供更准确的回复。
数字图像处理—Hough变换直线检测,matlab实现
数字图像处理—Hough变换直线检测,matlab实现实验八 Hough变换直线检测一、实验目的理解Hough变换的原理，了解其应用;掌握利用Hough变换进行直线检测的处理过程及编程方法。
二、实验内容利用Hough变换检测直线通常先进行边缘检测，得到只包含边缘的二值图像。
再通过Hough变换，在参数空间检测图像共线点的数量得到直线参数，从而实现直线检测。
1、读入图像(图像需有直线或直线性边缘)2、进行图像边缘，得到二值图像3、实现Hough变换，检测出图像中的直线方程4、输出结果三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告%Hough变换clc;clear;close all f=imread('line.bmp'); %若是彩色图片转灰度化if length(size(f))>2f=rgb2gray(f);end%figure(1)subplot(121);imshow(f); %利用edge函数进行边缘检测j=edge(f,'Sobel');subplot(122);imshow(j); [row,col]=size(j);pinfang=round((row*row+col*col)^0.5);A=zeros(2*pinfang,180);for m=1:rowfor n=1:colif j(m,n)>0for thera=1:180r=thera/180*pi; %角度转弧度rho=round(m*cos(r)+n*sin(r));%ρ=cosθ+sinθrho=rho+pinfang+1;%-l:l转换到1:2l+1A(rho,thera)=A(rho,thera)+1;endendendend[rho,thera]=find(A>40);%交点超过60条线的点，ma,na为参数空间的坐标点nma=length(rho);for i=1:nmahold onm=1:row;%rho=ma(i)-1;r=thera(i)/180*pi;n=(rho(i)-pinfang-m*cos(r))/(0.00001+sin(r));plot(n,m,'r'); end。
利用Matlab从图像中提取数据
up=i; break end end %确定右边界 real=0 i=x/2 %跳过色标 for j=y:-1:1 if (real==1&&data(i,j) == 1) break elseif (data(i,j) ~= 0) real=1; temp=j; end end for j=temp:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) right=j; break end end %确定下边界 j=(y-1)/2 for i=x:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) bottom=理功能能够从图像中提取数据，常见的 图像文件格式如 JPEG，TIFF，BMP，PNG，GIF 等图像文件格式 Matlab 都支持。 对得到的数据可以作进一步的处理，从而得到我们所关心的 海洋信息。 科
● 【参考文献】
［1］李海涛，等．MATLAB 程序设计教程.高等教育出版社. ［2］张志涌，等．MATLAB 教程.北京航空航天大学出版社. ［3］徐飞，等．MATLAB 应用图像处理.西安电子科技大学出版社.
元素的值就是对应像素点的颜色索引值。 提取数据的基本思想就是用 所求点的颜色索引值与色标（Color Bar）中各点的颜色的索引值对比， 索引值相同的点温度相同，由此可以确定所求点的温度值。 3.2 确定各像素点对应的经纬度
在获取数据的时候，需要确定各像素点对应的经纬度。 因此在 Matlab 中将图片中心所示的陆地和海区以外的区域“裁”去，“裁剪”的 程序如下：
如何使用Matlab进行图像检索与内容识别
如何使用Matlab进行图像检索与内容识别近年来，随着图像数据的爆发式增长，图像检索与内容识别成为计算机视觉领域的研究热点。
而Matlab作为一种功能强大的编程环境和开发工具，具备着广泛的应用前景。
本文将重点探讨如何使用Matlab进行图像检索与内容识别。
一、图像检索图像检索是通过查询来寻找与目标图像具有相似特征或内容的图像。
根据不同的需求，可以分为基于内容的图像检索和基于示例的图像检索。
而基于内容的图像检索则首先需要提取图像的特征。
1. 特征提取特征提取是图像检索中非常关键的一步。
Matlab提供了许多函数和工具箱来进行特征提取。
例如，可以使用颜色直方图、纹理特征、形状特征等来描述图像的内容。
一个常用的特征提取方法是将图像转换为灰度图像，然后使用灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）来提取纹理特征。
2. 相似度度量在图像检索中，相似度度量是判断两幅图像之间相似程度的重要指标。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
在Matlab中，可以使用函数`pdist`和`squareform`来计算两个特征向量之间的距离，并将距离矩阵转换为距离矩阵。
3. 数据索引与查询在特征提取和相似度度量后，接下来需要对图像进行索引和查询。
可以使用Matlab提供的数据结构和算法来建立索引和查询图像数据库。
例如，可以使用KD 树、LSH等方法来快速定位相似图像。
同时，也可以使用内容相关的关键字或标签对图像进行索引和查询。
二、内容识别内容识别是根据图像的内容或目标来判断图像所属的类别或属性。
常见的内容识别任务包括图像分类、目标检测和图像分割等。
Matlab提供了许多功能强大的工具箱和函数来进行内容识别。
1. 特征选择特征选择是内容识别中一个重要的步骤。
可以根据不同的任务和数据集选择合适的特征。
例如，在图像分类任务中，可以使用SIFT、HOG等特征描述子。
利用Matlab从图像中提取数据
【 ｙｗｏｄ ］ ｔ ｂ； ａ ｅｐｏｅｓ ｇ Ｋｅ ｒｓ Ｍａｌ Ｉ ｇ ｒｃｓｉ ａ ｍ ｎ
Ｏ 引 言
３ 图 像 数 据 提取
随 着 卫 星 遥 感 的 发 展 ， 获 取 的 海洋 数 据 也 越 来 越 丰 富 。这 些 卫 所 下 面 以 图 １为例 ， 述 如何 从 中提 取 ＳＴ数 据 。图 １ ２０ 叙 Ｓ 为 ０ ３年 １ Ｓ ｔ ｉ ｎ 星 观 测 数 据 绝 大 部 分 可 以 从 相 应 的 网 站 上下 载 。 者 通 过 向相 应 卫 星 月 １日东 中 国 海 的 Ｓ Ｔ等值 线 图 ，从 美 国海 军 研 究 实 验 室 Ｓｅｎｓ空 或 管 理 机 构 索 取 数 据 光 盘 获 得 。这 些 数 据 的 格 式 有 二 进 制 格 式 的 ， 有 间 中心 网 站 获 得 。 Ａ Ｃ Ｉ 格 式 的 ． 有 图像 格 式 的 。 于 二进 制 格 式 和 Ａ Ｃ Ｉ 格 式 的 Ｓ Ｉ码 还 对 Ｓ Ｉ码
【 摘
法 。
２ ６４ ） ６ ０ １
要 】 山 ｂ软 件 提 供 的 图像 处理 功 能 能 够从 图 像 中提 取 数 据 ， 文 以读 取 图像 数 据 为 例 ， Ｍａ 本 阐述 了利 用 ｍａａ ｄｂ从 图像 中提 取 数 据 的 方
【 关键 词 】 ｄｂ； Ｍａａ 图像 处 理
Ｅｘ ｒ ｃ ｅ Ｄａ ａ ｒ ｍ ｍ ａ ｅ ｂ ａ ｌ ｂ ｔ ａ ｔ ｄ ｔ Ｆ ｏ Ｉ ｇ ｙ Ｍ ｔａ
可 以帮 助 我 们 方 便 的 处 理 这 些 图 片 。
利用Matlab提取图片中曲线数据(线性修正,支持对数坐标)
利用Matlab提取图片中曲线数据前一段时间看到一篇文章“利用Matlab提取图图片中的数据”，觉得思路挺好，遂下载下来研究了一番，发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水平放置的情况，而实际扫描图片时，将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况，且程序GUI界面不太人性化，操作有点不习惯。
因此借着作者良好意愿，对其程序进行了改进~2011-6-9shanyunh@ 考虑一张非水平无变形的曲线图，现将其曲线数据取出来，步骤如下：(x(x11.在坐标轴上取三点以定位坐标系。
如图中红色点所示。
2.在曲线上选取若干个点，如图中蓝色点所示。
3.设定坐标轴选取点x和y的实际值。
4.选取坐标系类型。
5.变换。
6.保存数据。
7.数据后处理。
在变换过程中程序首先计算(xi,yi)到(x1,y1)和(x2,y2)所组成的y轴的距离Δx，同样的方法计算Δy，当然Δx和Δy是图片的像素值。
接下来计算每个像素点所对应实际坐标值。
对于线性x轴，比例系数为(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)，同样对于线性y轴，比例系数(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)。
这样即可求出每个点的实际坐标值Xi=Δx *(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)+XminYi=Δy *(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)+Ymin对数坐标的变换关系类似Xi=10^(log10(Xmin)+Δx *(log10(Xmax)-log10(Xmin))/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2))Yi= 10^(log10(Ymin)+Δy *(log10(Ymax)-log10(Ymin))/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2))具体操作说明1.导入图片。
如何在Matlab中进行图像分析与目标检测
如何在Matlab中进行图像分析与目标检测Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
在本文中，我们将探讨如何使用Matlab进行图像分析和目标检测，帮助你更好地理解这一功能强大的工具。
一、图像处理基础在进行图像分析和目标检测之前，我们首先需要了解一些基本的图像处理概念。
图像可以由数字表示，每个像素点都有一个数值，代表其颜色或亮度。
在Matlab 中，我们可以使用图像处理工具箱来对图像进行处理。
常见的图像处理操作包括调整亮度、对比度、锐化、滤波等。
二、图像分析图像分析是指对图像进行数学和统计分析，以获得关于图像特征的信息。
在Matlab中，我们可以使用各种函数和工具箱来进行图像分析。
常见的图像分析技术包括边缘检测、区域分割、特征提取等。
1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的技术，它可以用来提取图像中的边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用Sobel、Prewitt、Canny等函数来进行边缘检测。
这些函数会将每个像素点周围的像素值进行比较，找出颜色或亮度发生明显变化的位置，从而确定边缘的位置。
2. 区域分割区域分割是指将图像分成若干个具有相似特征的区域。
在Matlab中，我们可以使用阈值分割、聚类分割等方法进行区域分割。
阈值分割是指根据像素的亮度或颜色值判断其属于哪个区域，聚类分割是指根据像素的相似性进行聚类，将相似的像素划分到同一个区域。
3. 特征提取特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便进行进一步的分析和处理。
在Matlab中，我们可以使用各种函数和算法来进行特征提取。
常见的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
我们可以使用颜色直方图、灰度共生矩阵、形状描述符等来表示和提取这些特征。
三、目标检测目标检测是指从图像中自动识别和定位感兴趣的目标物体。
在Matlab中，我们可以使用各种机器学习和深度学习技术进行目标检测。
下面介绍两种常用的目标检测方法。
使用MATLAB进行图像分析与特征提取
使用MATLAB进行图像分析与特征提取随着数字图像的广泛应用，图像分析和特征提取变得尤为重要。
MATLAB作为一种功能强大的编程语言和工具包，为图像处理领域提供了丰富的功能和工具。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行图像分析和特征提取，以及相关的应用和技术。
一、图像分析与特征提取的基本概念图像分析是指对数字图像进行处理和解读的过程。
在这个过程中，图像的各个部分可以被分割、分类和提取出相关的特征，以便进一步的分析和应用。
特征提取则是指从图像中提取出有意义的、具有代表性的信息。
这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等，用于描述和区分图像的不同部分。
二、MATLAB在图像分析与特征提取中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理和分析工具箱，可用于各种图像处理任务。
下面将介绍一些常用的MATLAB函数和工具箱，以及它们在图像分析和特征提取中的应用。
1. 图像预处理在进行图像分析和特征提取之前，通常需要对图像进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、平滑等操作。
MATLAB中的图像处理工具箱提供了一系列用于预处理的函数，如imnoise、imadjust、medfilt2等。
通过这些函数的组合使用，可以有效地减少图像中的噪声、增强图像的细节，并使图像在特征提取过程中更易于处理。
2. 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独立特征的区域。
MATLAB中的图像分割工具箱提供了多种分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
通过这些方法，可以将图像中的目标区域与背景区域分离，从而方便后续的特征提取和分析。
3. 特征提取MATLAB中的图像特征提取工具箱（Computer Vision Toolbox）提供了一系列用于特征提取和描述的函数。
这些函数可用于提取图像的颜色特征、纹理特征、形状特征等。
通过特征提取，我们可以将图像中的复杂信息转化为一组简明的数值向量，从而方便后续的分类、识别和检索等任务。
Matlab实现——霍夫变换直线检测（2）
Matlab实现——霍夫变换直线检测（2）在上一篇博客中发现经过霍夫变换检测出的直线有可能因为车辆挡住路沿等原因断开，形成线段，这样就不好了，因为检测道路是要找直线焦点。
Thus it is necessary to combine 相同斜率的直线 and connect them.本代码提供了matlab下求取经过霍夫变换的直线斜率，并将其联合，代码见下方，实验结果见文末。
[plain]view plaincopy1.% 入口图像为 BW，出口图像为f2.%optimize from main_optimize, merely select 2 lines, one has positive3.%slope,the other has negative slope4.clear all,close all5.BW=imread('D:\Images\NEW\img4b9faef664e03.jpg');6.figure,imshow(BW);7.8.BW=rgb2gray(BW);9.%thresh=[0.01,0.17];10.thresh=[0.01,0.10];11.sigma=2;%定义高斯参数12. f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);13.figure,subplot(121);14.imshow(f,[]);15.title('canny Edge Detect Result');16.17.[H, theta, rho]= hough(f, 0.1);%cos(theta)*x+sin(theta) *y=rho18.%imshow(theta,rho,H,[],'notruesize'),axis on,axis norm al19.%xlabel('\theta'),ylabel('rho');20.21.[r,c]=houghpeaks(H,10);22.hold on23.24.25.lines=houghlines(f,theta,rho,r,c);26.27.subplot(122);28.imshow(f,[]),title('Hough Transform Detect Result'),hold on29.nlind=0;%new line index30.st=1;31.%%%%%%%%%求斜率%%%%%%%%%%%%32.for k=1:length(lines)33.%xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];34.xielv(k)=(lines(k).point2(1)-lines(k).point1(1))/(lines(k).point2(2)-lines(k).point1(2)+0.0001)35.end36.37.%%%%%%%%%将相同斜率的直线连起来%%%%%%%%%%%%38.k=1;39.while(k<=length(lines))40.if(k~=length(lines))41.k=k+1;42.end43.while(abs(xielv(k)-xielv(k-1))<0.0001)44.k=k+1;45.if(k>length(lines))46.break;47.end48.end49.50.if(abs(xielv(k-1))<0.05||abs(xielv(k-1))>=10)%eliminate horizontal and vertical lines,防治水平线和楼房51.st=k;52.if(k~=length(lines))53.continue;54.end55.end56.57.if(st==length(lines)&&k==st)58.if(abs(xielv(k))>0.05&&abs(xielv(k))<10)59.nlind=nlind+1;60.newlines(nlind)=lines(st);61.newlines(nlind).point2=lines(k).point2;62.newxy=[newlines(nlind).point1;newlines(nlind).point2];63.plot(newxy(:,2),newxy(:,1),'LineWidth',4,'Color',[.6 1.0 .8 ]);64.end65.break;66.end67.68.%end=k-1,start=st; draw line69.nlind=nlind+1;70.newlines(nlind)=lines(st);71.newlines(nlind).point2=lines(k-1).point2;72.newxy=[newlines(nlind).point1;newlines(nlind).point2];73.plot(newxy(:,2),newxy(:,1),'LineWidth',4,'Color',[.6 1.0 .8 ]);74.75.st=k;76.end77.78.fprintf('%d lines are detected in sum.\n',nlind);实验结果：原图：未优化的霍夫变换：优化后：。
2019年整理基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较精品资料
基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
由于图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。
根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。
这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。
图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。
边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。
但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。
增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。
但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。
精确确定边缘的位置。
几种边缘算子的比较以柚子的图片为例1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。
适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
wo最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本--------------------- 方便更改
rd
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y
图像工程导论
课程名称：图像工程导论
设计题目：《图像检测：直线提取》
院系：
班级：
设计者：
学号：
哈尔滨工业大学教务处
图像工程导论任务书
二〇一五年柒月哈尔滨工业大学
一、课题详细描述：
提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：
读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释
x=imread('D:2.jpg');%读取图片
BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图
imshow(BW);
thresh=[0.01,0.17];
sigma=2; %定义高斯参数
f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测figure,imshow(f);
[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10); %霍夫变换P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);
lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
Len(k)=len
if ( len > 8& len < 80) %限定像素范围
plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像
hold on;
end
end
四、代码运行结果及自评
所需处理的图片：
处理结果：
从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
五、实验中所遇到的问题及解决方法
①在调试中最开始就由于实际操作经验不足，遇到了代码错误、路径错
误、图像失准等问题，在查阅相关资料以及咨询指导教师后问题便迎刃而解
了。
②本实验关于的降噪等图像处理方法多种多样，本实验组在不断的尝试
与失败之后最终选择了如上所示1的方案来解决问题。
③在开始实验测试时选取直线的精度以及准确性都不是很高，难免有遗
漏，但是在多次修改参数以及方案后最终得到了较满意的结果。
④实验初期由于经验不足、分工不明确导致合作效率低下、方案各有抵
触，但是在多次交流协商之后将实验方案和分工明确地确定了下来，使得合作更有了效果。
六、心得与体会
①通过本次课题实验，我们深切的认识到了图像检测处理技术的深刻意
义，亲身参与并体验到了图像工程乃至科学技术对于生活的广大变革及便利的意义。
②在合作与交流之中，我们体会到了高效率的分工合作对于生产科研的
重大促进意义。
③本次课题我们运用了多方面的知识，大范围地查阅资料、咨询达者，
感受到了自己动手操作实践的乐趣、成功的喜悦以及多种方式学习的能力和方法。
最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本--------------------- 方便更改
赠人玫瑰，手留余香。