支持向量机的船舶目标识别

检测海上或者内行航道上的红外船舶目标 目标分割采用的是边缘信息 注释清晰 适合初学者

tic
clear
str=‘F:\matlab\an\bin\tupian\目标图片\正样本\‘;
str1=‘F:\matlab\an\bin\tupian\目标图片\负样本\‘;
SAVE_train=[72 9];%设定目标矩阵 以作训练样本；62个样本 每个样本7个特征
i_SAVE_train=1;
SAVE_train_label=[1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ...
    1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...
    0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ...
    1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ];
%SAVE_train_label=double（SAVE_train_label）;
SAVE_train_label=SAVE_train_label‘;%将SAVE_train_label转置为列向量 以符合SVM数据训练的格式要求
%[mm nn]=size（SAVE_train_label）;disp（mm）;
test_train_label=1;%假设所有的测试样本均为1类并根据判断的正确率来选择最终属于哪一类

%% 求目标的特征
for i0=1:36
    I=imread（[strnum2str（i0）‘.jpg‘]）; %依次读取每一幅图像
    I1=imread（[str1num2str（i0）‘.jpg‘]）; %依次读取每一幅图像
    I=imresize（I[80 160]）;%将样本化为统一大小
    I1=imresize（I1[80 160]）;%将样本化为统一大小
    %figure;imshow（I）;
    %I=double（rgb2gray（I））;
    %I1=double（rgb2gray（I1））;
    %I=adapthisteq（I）;
    %I1=adapthisteq（I1）;
    
    %% 求不变矩，作为目标的特征
    %hu=M_GetImageHuJu（I）;
    %hu=Hu_MV_Nicolas（I）;
    I=rgb2gray（I）;
    I=imadjust（I[0 1][1 0]）;%取反操作
    I=imadjust（I）;%增强对比度
    %I=edge（I‘sobel‘）;
    %figure;imshow（I）;
     
%     se90=strel（‘line‘390）;
%     se0=strel（‘line‘30）;
%     se = strel（‘disk‘10）;
%     I=imclose（Ise）;
    %figure;imshow（I）;
    
    [m0 n0]=size（I）;
    for i1=1:m0
       for j1=1:n0
        if I（i1j1）>=150
            I（i1j1）=255;
        else I（i1j1）=1;
        end
       end
    end
    %figure;imshow（I）;
%     I=edge（I‘canny‘）;%figure;imshow（I）;
%     I=imfill（I‘holes‘）;
    
   %% 腐蚀处理
    se90=strel（‘line‘390）;
    se0=strel（‘line‘30）;
    I=imerode（I[se90 se0]）;
    I=imerode（I[se90 se0]）;%处理两次
    %figure;imshow（I）;
    
    image0=double（I）;
    m00=sum（sum（image0））;
    m10=0;
    m01=0;
    [rowcol]=size（image0）;
    for i=1:row
        for j=1:col
        m10=m10+i*image0（ij）;
        m01=m01+j*image0（ij）;
        end
    end
    u10=m10/m00;
    u01=m01/m00;
    
    n20 = 0;n02 = 0;n11 = 0;n30 = 0;n12 = 0;n21 = 0;n03 = 0;
    for i=1:row
        for j=1:col
        n20=n20+i^2*image0（ij）;
        n02=n02+j^2*image0（ij）;
        n11=n11+i*j*image0（ij）;
        n30=n30+i^3*image0（ij）;
        n03=n03+j^3*image0（ij）;
        n12=n12+i*j^2*image0（ij）;
        n21=n21+i^2*j*image0（ij）;
        end
    end
    n20=n20/m00^2;
    n02=n02/m00^2;
    n11=n11/m00^2;
    n30=n30/m00^2.5;
    n03=n03/m00^2.5;
    n12=n12/m00^2.5;
    n21=n21/m00^2.5;
        

    h1 = n20 + n02;                      h2 = （n20-n02）^2 + 4*（n11）^2;
    h3 = （n30-3*n12）^2 + （3*n21-n03）^2;  h4 = （n30+n12）^2 + （n21+n03）^2;
    h5 = （n30-3*n12）*（n30+n12）*（（n30+n12）^2-3*（n21+n03）^2）+（3*n21-n03）*（n21+n03）*（3*（n30+n12）^2-（n21+n03）^2）;
    h6 = （n20-n02）*（（n30+n12）^2-（n21+n03）^2）+4*n11*（n30+n12）*（n21+n03）;
    h7 = （3*n21-n03）*（n30+n12）*（（n30+n12）^2-3*（n21+n03）^2）+（3*n12-n30）*（n21+n03）*（3*（n30+n12）^2-（n21+n03）^2）;
    h8=mean（image0（:））;%求均值
    h9=st

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      12004  2013-08-13 23:18  first.m

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                12004                    1