MATLAB特征提取代码

for i=1:26

f=strcat('D:\bishe\',num2str(i));

image=strcat(f,'.jpg');

PS=imread(image);

PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小

PS=rgb2gray(PS);

[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置

end

%直方图均衡化

S1=zeros(1,256);

for i=1:256

for j=1:i

S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk

end

end

S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度

%图像均衡化

f=PS;

for i=0:255

f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素

end

figure,imshow(f);

%边缘检测

f=edge(f,'canny',0.25);

imshow(f);

%二值法锐化图像

f=double(f);

[x,y]=gradient(f);

g=sqrt(x.*x+y.*y);

i=find(g>=0.5);

g(i)=256;

j=find(g<0.5);

g(j)=0;

imshow(g);

title('二值法锐化图像');

%中值滤波

g=medfilt2(g);

g=dither(g);

imshow(g);

%提取面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征

[x,y]=size(g);

BW = bwperim(g,8); % 检测边缘跟踪，用于计算周长

%检测垂直方向连读的周长像素点%

P1=0;

P2=0;

Ny=0; % 记录垂直方向连续周长像素点的个数

for i=1:x

for j=1:y

if (BW(i,j)>0)

P2=j;

if ((P2-P1)==1) % 判断是否为垂直方向连续的周长像素点 Ny=Ny+1;

end

P1=P2;

end

end

end

%检测水平方向连读的周长像素点

P1=0;

P2=0;

Nx=0; % 记录水平方向连续周长像素点的个数

for j=1:y

for i=1:x

if (BW(i,j)>0)

P2=i;

if ((P2-P1)==1) % 判断是否为水平方向连续的周长像素点 Nx=Nx+1;

end

P1=P2;

end

end

end

SN=sum(sum(BW)); % 计算周长像素点的总数

Nd=SN-Nx-Ny; % 计算奇数码的链码数目

H=max(sum(g)); % 计算目标的高度

W=max(sum(g')); % 图象g经矩阵转置后，计算宽度

L=sqrt(2)*Nd+Nx+Ny; % 计算周长

%====形态特征值计算===%

A=bwarea(g); % 计算目标的面积

R=A/(H*W); % 计算矩形度

E=min(H,W)/max(H,W); % 计算伸长度

temp1=[A,R,E];

%提取不变矩特征

[x,y]=meshgrid(1:N,1:M);

x=x(:);

y=y(:);

g=g(:);

m.m00=sum(g);

if(m.m00==0)

m.m00=eps;

end

m.m10=sum(x.*g);

m.m01=sum(y.*g);

m.m11=sum(x.*y.*g);

m.m20=sum(x.^2.*g);

m.m02=sum(y.^2.*g);

m.m30=sum(x.^3.*g);

m.m03=sum(y.^3.*g);

m.m12=sum(x.*y.^2.*g);

m.m21=sum(x.^2.*y.*g);

xbar=m.m10/m.m00;

ybar=m.m01/m.m00;

e.eta11=(m.m11-ybar*m.m10)/m.m00^2;

e.eta20=(m.m20-xbar*m.m10)/m.m00^2;

e.eta02=(m.m02-ybar*m.m01)/m.m00^2;

e.eta30=(m.m30-3*xbar*m.m20+2*xbar^2*m.m10)/m.m00^2.5;

e.eta03=(m.m03-3*ybar*m.m02+2*ybar^2*m.m01)/m.m00^2.5;

e.eta21=(m.m21-2*xbar*m.m11-ybar*m.m20+2*xbar^2*m.m01)/m.m00^2.5;

e.eta12=(m.m12-2*ybar*m.m11-xbar*m.m02+2*ybar^2*m.m10)/m.m00^2.5;

phi(1)=e.eta20+e.eta02;

phi(2)=(e.eta20-e.eta02)^2+4*e.eta11^2;

phi(3)=(e.eta30-3*e.eta12)^2+(3*e.eta21-e.eta03)^2;

phi(4)=(e.eta30+e.eta12)^2+(e.eta21+e.eta03)^2;

phi(5)=(e.eta30-3*e.eta12)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)^2-3*(e.eta21 +e.eta03)^2+(3*e.eta21-e.eta03)* (e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)^2 -(e.eta21+e.eta03)^2));

phi(6)=(e.eta20-e.eta02)*((e.eta30+e.eta12)^2-(e.eta21+e.eta03)^2)+4*e.eta11 *(e.eta30+e.eta12)*(e.eta21+e.eta03);

phi(7)=(3*e.eta21-e.eta03)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)^2-3*(e.eta21 +e.eta03)^2)+(3*e.eta12-e.eta30)* (e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)^ 2-(e.eta21+e.eta03)^2);

temp2 = abs(log(phi));%包含七个特征值

temp=[temp1,temp2]

end