Matlab Hu矩算法提取图像特征矩阵

Matlab中的Hu矩算法是一种用于图像特征提取的经典技术，它主要用于描述图像的形状信息。Hu七矩是一种形状不变量特征，能够抵抗图像旋转、缩放和平移的影响。这个算法通过计算图像的二阶中心矩，然后对它们进行标准化得到七个非负的数值，即Hu矩。

以下是使用Matlab提取Hu矩的步骤：

1. **读取和预处理图像**：首先需要加载图像并进行灰度化处理，以便后续操作。

img = imread('image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径
gray_img = rgb2gray(img);

2. **计算二阶矩**：对图像的每个像素邻域，计算其对应的二维中心矩。

m = centralmoments(gray_img);

3. **归一化处理**：由于图像可能会有大小差异，所以需要将中心矩除以其主对角线元素，形成标准化的矩。

mu = moments(gray_img);
normalised_m = m ./ mu(4);

4. **构造Hu矩**：基于归一化的二阶矩，计算出Hu矩。

hu_moments = huMoments(normalised_m);

5. **结果展示**：最后你可以将Hu矩存储为向量或者直接可视化。

disp(hu_moments);

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LBP算法提取图像特征点MATLAB实现

LBP（Local Binary Pattern）算法是一种用于图像特征提取的技术，它可以描述图像的纹理特征。LBP算法的基本思想是将每个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值进行比较，将比较结果编码为二进制数，进而得到该像素点的LBP值。这样，一张图像中的每个像素点都可以用一个LBP值来描述其纹理特征，从而可以用LBP算法来提取图像中的特征点。

下面是在MATLAB中实现LBP算法提取图像特征点的步骤：

1. 读入待处理的图像

img = imread('image.jpg');

2. 将图像转为灰度图像

img_gray = rgb2gray(img);

3. 计算每个像素点的LBP值

[m, n] = size(img_gray);
lbp = zeros(m-2, n-2);
for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        center = img_gray(i, j);
        code = 0;
        code = code + (img_gray(i-1, j-1) > center) * 2^0;
        code = code + (img_gray(i-1, j) > center) * 2^1;
        code = code + (img_gray(i-1, j+1) > center) * 2^2;
        code = code + (img_gray(i, j+1) > center) * 2^3;
        code = code + (img_gray(i+1, j+1) > center) * 2^4;
        code = code + (img_gray(i+1, j) > center) * 2^5;
        code = code + (img_gray(i+1, j-1) > center) * 2^6;
        code = code + (img_gray(i, j-1) > center) * 2^7;
        lbp(i-1, j-1) = code;
    end
end

4. 对每个像素点计算LBP值的直方图

histogram = zeros(1, 256);
for i = 1:m-2
    for j = 1:n-2
        histogram(lbp(i, j)+1) = histogram(lbp(i, j)+1) + 1;
    end
end

5. 对直方图进行归一化处理

histogram_norm = histogram / sum(histogram);

6. 提取特征点

可以根据直方图的形态来判断是否是特征点。例如，如果直方图呈现出双峰或三峰的形态，则可以认为这是一个特征点。

[pks, locs] = findpeaks(histogram_norm);

这里使用MATLAB自带的findpeaks函数来找到峰值。可以根据需要设置一些参数来调整峰值的阈值等。

以上就是在MATLAB中实现LBP算法提取图像特征点的步骤。需要注意的是，LBP算法提取的特征点可能存在一定的误差，因此还需要结合实际应用来进行调整和优化。

用matlab算法实现灰度共生矩阵提取特征的步骤

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）是一种常用的图像特征提取方法，可以用于纹理分析、图像识别等领域。下面是使用 Matlab 实现 GLCM 提取特征的步骤：

1. 读取图像

使用 Matlab 中的 `imread` 函数读取需要提取特征的图像，例如：

img = imread('image.jpg');

2. 灰度化

将图像转换为灰度图像，可以使用 Matlab 中的 `rgb2gray` 函数，例如：

gray_img = rgb2gray(img);

3. 计算共生矩阵

使用 Matlab 中的 `graycomatrix` 函数计算灰度共生矩阵。该函数的输入参数包括灰度图像、灰度级别、相邻像素的距离和方向等。例如，计算距离为 1，方向为水平的共生矩阵：

glcm = graycomatrix(gray_img, 'Offset', [0 1], 'NumLevels', 256, 'GrayLimits', [0 255]);

其中，'Offset' 表示相邻像素的距离和方向，[0 1] 表示距离为 1，方向为水平；'NumLevels' 表示灰度级别，一般为 256；'GrayLimits' 表示灰度级别的范围。

4. 计算 GLCM 统计量

使用 Matlab 中的 `graycoprops` 函数计算 GLCM 的统计量，例如：

contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
homogeneity = graycoprops(glcm, 'Homogeneity');

其中，'Contrast' 表示对比度，'Energy' 表示能量，'Homogeneity' 表示一致性等。

5. 特征提取

将 GLCM 的统计量作为图像的特征，例如：

features = [contrast, energy, homogeneity];

这样，就得到了一个包含对比度、能量和一致性三个特征的特征向量。

以上就是使用 Matlab 实现灰度共生矩阵提取特征的步骤。实际应用中，还可以使用不同的距离和方向计算 GLCM，以及结合其他特征提取方法来得到更丰富的特征。