图像特征分类识别程序

基于matlab的 图像特征分类识别 图像处理 分割 树叶图像特征提取

clear
close all
colors=[‘r‘‘k‘‘g‘];
%%%%%%%%%%%%%%提取待识别图像各区域特征
image1=imread（‘test.tif‘）;
%figure imshow（mat2gray（image1））;
tt=graythresh（image1）;%用OTSU法计算全局阈值
image2=im2bw（image1tt）;
%figure imshow（image2）;
image3=~image2;%反转
%figure imshow（image3）;
SE = strel（‘disk‘5）;%选取形态学结构元素
i2= imclose（image3SE）;%闭运算
i2= imfill（i2‘hole‘）;%填洞
%figure imshow（i2）;
[BL]=bwboundaries（i2‘noholes‘）;%确定区域边界
STATS1=regionprops（L‘all‘）;%提取区域属性
[Lnum] = bwlabel（i2）; %标记
figureimshow（mat2gray（image1））;
hold on
for n=1:3
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 提取样本特征
  name=strcat（num2str（n）‘.tif‘）;
  im1=imread（name）;   
tt=graythresh（im1）;
im2=im2bw（im1tt）;
%figure imshow（im2）; 
im3=~im2;
%figure imshow（im3）;
SE = strel（‘disk‘5）;
im= imclose（im3SE）;
im= imfill（im‘hole‘）;
%figure（n）imshow（im）;
STATS=regionprops（im‘all‘）;%提取样本属性
b1=STATS.Extent;  %样本图像属性：像素比例和偏心率
d1=STATS.Eccentricity;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for t=1:num
   b2=STATS1（t）.Extent;
   d2=STATS1（t）.Eccentricity ;
   c（t）=sqrt（（b1-b2）^2+（d1-d2）^2）;
if c（t）<0.1      %分类阈值
 rectangle（‘Position‘[STATS1（t）.BoundingBox]‘EdgeColor‘colors（n））;%显示结果
end
end
 %figure（n）plot（1:16c‘*‘）;ylabel（‘c（t）‘）;xlabel（‘区域编号t‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     456772  2006-12-29 18:54  图像特征分类识别程序\1.tif

     文件      98456  2006-12-29 19:11  图像特征分类识别程序\2.tif

     文件    1156394  2006-12-30 16:11  图像特征分类识别程序\3.tif

     文件       1350  2012-12-23 11:46  图像特征分类识别程序\main_test.m

     文件    5617342  2012-12-05 20:26  图像特征分类识别程序\test.tif

     目录          0  2012-12-29 22:26  图像特征分类识别程序

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