Matlab图像处理：特征提取与边缘检测

"这篇资源是关于使用Matlab进行特征提取的代码示例，涉及7种不同的特征提取方法，包括图像的直方图均衡化、边缘检测（Canny算法）、二值法锐化、中值滤波以及形状特征的计算如面积、矩形度、圆形度和拉伸度。" 在Matlab中，特征提取是图像处理的重要环节，它有助于识别和理解图像的关键信息。这段代码展示了如何利用Matlab实现多种图像特征提取技术： 1. **直方图均衡化**: 直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法。代码首先计算了图像的灰度概率分布GP，然后通过累积分布函数(CDF)转换得到新的灰度级S1，最后将原图像的每个像素值映射到新的灰度级上，实现图像的均衡化。 2. **边缘检测**: 使用Canny算法进行边缘检测。Canny算法是一种多级边缘检测方法，通过高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制和双阈值检测来找出边缘。 3. **二值法锐化**: 通过对图像的梯度值进行二值化处理，可以达到锐化图像的效果。这里的代码首先计算图像的梯度，然后将梯度值大于0.5的像素设置为255（白色），小于0.5的像素设置为0（黑色），从而突出图像的边缘。 4. **中值滤波**: 中值滤波是一种非线性的滤波方法，常用于去除噪声。在代码中，使用medfilt2对二值化后的图像进行中值滤波，然后应用dither函数，可能是在进行色彩量化或噪声平滑。 5. **形状特征提取**: 提取了面积、矩形度、圆形度和拉伸度等形状特征。这部分代码尚未完整展示，但通常会涉及到边界检测（如用bwperim）和像素计数，以计算物体的周长、面积等。然后，通过这些参数计算形状特征，例如矩形度是物体的面积与其最小外接矩形面积的比值，圆形度是周长的平方与面积的比例。 这些步骤展示了在Matlab中进行基本图像处理和特征提取的过程，对于图像分析、模式识别和机器学习等应用具有重要意义。在实际应用中，根据具体需求，可以进一步优化这些步骤或者结合其他特征提取方法。