MATLAB实战：图像特征分析——颜色、纹理与形状特征详解

第11章《MATLAB图像处理实例详解》深入探讨了图像特征分析这一关键领域，它是图像处理的重要分支，主要任务是从图像中提取有价值的信息和度量，用于生成描述和表示。图像特征分析是图像分析的基础，通过描述和表达图像的原始特性或属性，有助于图像分析和识别。 本章主要聚焦于三种主要的图像特征：颜色特征、纹理特征和形状特征。颜色特征是图像内部的直观属性，比如RGB空间的颜色矩和直方图，它们描述了景物表面的颜色分布，一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和三阶矩（偏度）是常用的一组描述方法。颜色直方图则是通过计算各颜色比例来表达颜色分布，常用于颜色不变性的应用。 纹理特征则关注图像区域的灰度级变化，反映了物品的表面质地，如粗糙度、光滑度等。MATLAB提供了多种方法来提取和量化纹理特征，如利用图像处理技术抽取周期性特征，适用于地表分析等场景。 形状特征则涉及图像中物体的几何形态，它是通过检测和描述边缘、角点、轮廓等几何元素来实现的。MATLAB提供了一系列工具箱函数，如边缘检测算法Canny算子，以及形状描述符如Hough变换等，用于形状的识别和匹配。 本章通过具体实例演示了这些特征的MATLAB实现方法，包括代码示例和应用场景，帮助读者将理论知识转化为实际操作，以便在图像分析和模式识别任务中更有效地应用MATLAB。通过学习这些内容，用户不仅能掌握图像特征提取的基本原理，还能提升在计算机视觉、机器学习等领域的工作能力。