形态学处理步骤
– 第一步：构造结构元素 （%即形状等） – 第二步：利用构造的结构元素对图像进行膨胀 操作 – 第三步：区域填充 – 第四步：连通区域标记 – 第五步：选择对象 • 与原始图像相比，我们看到在边缘图像中存在一 些细小的间隙，根据数学形态学原理，如果构造 结构元素对图像进行膨胀操作，这些小间隙就会 消失。因此，我们在水平和竖直两个方向分别构 造结构元素： – （%水平方向）se0=(1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) – （%垂直方向）se90=(1 1 1 1 1 1 ab的语音图像特征分析
CT
• A胶质细胞瘤.右额、顶叶有一较大不规则肿 块，强化不均，周围有低密度水肿区 • B星形细胞瘤，左额顶叶有一不均匀强化肿 块，不规则，内有未有强化的低密度区，周 围有低密度水肿区，中线结构右移 • C胸腺增生，胸腺区有一分叶状密度均一病 灶，仍呈胸腺状，主动脉受压右移 • D肝脓肿，肝右叶有一低密度灶类圆形，中 心部密度更低为脓腔，周边为脓肿壁呈双边 征 • E腰椎骨折，椎弓多处中断，椎管变形，其 内可见碎骨片 • F肝转移癌，肝左、右叶多个大小不一、不 规则低密度灶，周边有细的强化环围绕 • G肺脓肿，右上叶有一空洞性病灶，内壁光 滑，并见气液平面，胸部X线片曾疑肺癌 • H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱 内突入
指 纹 锁
基于matlab的语音图像特征分析
生物识别技术比较
生物特征 人脸 普遍性 高 唯一性 低 持久性 中 可采集性 识别性能 可接受性 高 低 高
指纹
手型
中
中
高
中
高
中
中
高
高
中
中
中
掌纹
虹膜
中
高
中
高
中
高
中
中
中
高
中
低
视网膜
签名 语音
高
低 中
高
低 低
中
低 低
低
高 中
高
低 低
低
高 高
基于matlab的语音图像特征分析
28
图(a)~(d)分别为香蕉，青椒，梨和西红柿的直方图 横轴为色调Hue，纵轴为H（p）。
基于matlab的语音图像特征分析
相似度量
• 颜色特征提取后，如何用数值来有效的 表示图像在颜色上的相似程度，这便是 相似度量问题 • 相似度量也是直接影响识别效果的重要 环节，在模式识别技术中，特征的相似 度量均采用距离法 ，即特征的相似程度 用特征向量的空间距离来表示
Computed tomography，简称CT
• 中文名:电子计算机体层摄影 • 是近十年来发展迅速的电子计算机和X线相结合的一项新颖的 诊断新技术。 • 主要特点 – 具有高密度分辨率，比普通X线照片高10～20倍。 – 能准确测出某一平面各种不同组织之间的放射衰减特性的 微小差异，以图像或数字将其显示，极其精细地分辨出各 种软组织的不同密度，从而形成对比。 • 如头颅X线平片不能区分脑组织及脑脊液，而CT不仅 能显示出脑室系统、还能分辨出脑实质的灰质与白质； • 如再引入造影剂以增强对比度，其分辨率更高，故而 加宽了疾病的诊断范畴，还提高了诊断正确率。 – 但CT也有其限制，如对血管病变，消化道腔内病变以及某 些病变的定性等
5
基于matlab的语音图像特征分析
识别与解释:图像分析系统组的成
• 图像分析技术分类的三种基本范畴
分割 预处理
问题
表示与描述
中级处理
知识库
图像获取
低级处理
识别 与 解释
高级处理 6
结果
基于matlab的语音图像特征分析
识别与解释:图像分析系统
• 图像分析技术分类的三种基本范畴
– 低级处理：图像获取、预处理，不需要智能 – 中级处理：图像分割、表示与描述，需要智能 – 高级处理：图像识别、解释，缺少理论，为降 低难度，设计得更专用。
• 边缘是图像的一个基本特征，携带了图像 中的大量信息，边缘检测不仅能得到关于 边界的有用的结构信息，而且还能极大地 减少要处理的数据，很多图像处理和识别 算法都以边缘检测为重要基础。
12
基于matlab的语音图像特征分析
• 边缘按其颜色特征可分为灰度边缘和彩色 边缘。
– 灰度图像可由图像亮度函数来描述，灰度边 缘可以定义为图像亮度函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了灰度函数的局 部突变。 – 彩色图像可由图像色彩函数来描述，彩色边 缘可以定义为图像色彩函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了色彩函数的局 部突变。
13
基于matlab的语音图像特征分析
• 长期以来人们主要致力于灰度边缘的研 究并取得了很好的效果。但彩色边缘能 比灰度图像提供更多的信息。有研究表 明，彩色图像中，大约有90％的边缘与 灰度图像中的边缘相同，也就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不到的。 因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
基于matlab的语音图像特征分析
第7讲 图像模式识别
引言 水果的识别 指纹识别技术
基于matlab的语音图像特征分析
引言
• 模式识别就是分析图像内容,找出图像中 有哪些东西。 • 步骤：
– 图像分割（物体分离）：检测出各个物体， 并把它们的图像和其余景物分离 – 特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物 体的一些重要特性进行量化表示 – 分 类：确定每个物体应该归属的类别
– 是由色调（H）,饱和度（S）和亮度（ L）三个颜色分量 组成的一类颜色空间， – 是面向用户的一种复合主观感觉的颜色空间，通常用于 选择颜色，更接近人对颜色的感知。
9
基于matlab的语音图像特征分析
图（a）
图（b）
图（c）
• 图（a）,图（b），图（c）分别表示彩色 水果图像的R,G,B分量， • 将三图组合起来都可得到原始图像。
•
指纹门禁考勤机
指纹鼠标
34
基于matlab的语音图像特征分析
全球首款带有指纹识别的手机
•
35
基于matlab的语音图像特征分析
• 指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
– 这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够 用手来抓起重物。
• 尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵 大量的信息。
21
基于matlab的语音图像特征分析
膨胀处理
• 膨胀处理后
22
基于matlab的语音图像特征分析
区域填充
• 膨胀运算后，图像的边 缘得到了很好的描述 • 然而，在目标物的内部， 仍然存在一些空洞，可 通过区域填充消除空洞
区域填充后
23
基于matlab的语音图像特征分析
标记连通区域
• 为了能够更加清楚的观 察分割结果，我们对上 图中的连通区域进行标 记，并且用不同的颜色 显示 • 从图中可以看出，共得 到四部分分割区域，并 分别用红色，黄色，深 蓝色和蓝绿色表示出来
5.2 颜色特征
• 由于颜色特征具有旋 转不变性和尺度不变 性，因而，在图象识 别技术，颜色是使用 最广泛的特征之一。 • 而颜色特征的提取是 利用颜色特征进行图 象识别的关键之一。 • 目前，大部分系统都 采用颜色比例分布作 为颜色基本特征， 这 就是图象领域中的直 方图法。
(a)
（b）
(c)
（d）
2
基于matlab的语音图像特征分析
模式识别的应用
• 字符识别
– 如清华的尚书OCR识别软件, – 邮局信函自动分拣机
• 生物特征识别
– 指纹识别,人像识别等
• 遥感应用
– 卫星云图, 地面导弹、飞机场等设施的卫星图 像识别处理
• 医学诊断
– CT等图像的识别处理
3
基于matlab的语音图像特征分析
水果原始图像
8
基于matlab的语音图像特征分析
颜色空间的转换
• 为了正确使用颜色，需要建立颜色空间。颜色空 间是对彩色的一种描述方法，它有很多种类型，
– 如： RGB，CMY，YIQ， YUV，HSL等。
• RGB是使用较普遍的颜色空间，由于显示器采用 此模型，因此，算法的执行速度较快。 • HSL
30
基于matlab的语音图像特征分析
最终效果图
•
（a） 原始图像
(b) 梨
31
基于matlab的语音图像特征分析
指纹识别技术
生物识别技术正越来越多地影响着人们 的日常生活。 通过取代个人识别码和口令，生物识别 技术不仅可阻止非授权访问，还能防止盗用 ＡＴＭ、蜂窝电话、智能卡、桌面ＰＣ、工 作站以及计算机网络。 生物识别技术也可在电话、网络进行金 融交易时进行身份认证，或在办公场所取代 现有的钥匙、证件、图章等。
26
基于matlab的语音图像特征分析
5.1形状特征
• 图像经过边缘提取和图像分割等操作，就会得到 边缘和区域，也就是获得了目标的形状。 • 任何物体的形状特征均可由其几何属性（如长度、 面积、距离、凹凸等），统计属性（如投影）和 拓扑属性（如连通、欧拉数）来进行描述。 • 可以用来表示形状的特征包括几何特征和矩特征。
10
基于matlab的语音图像特征分析
图（d）
图（e）
图（f）
• 图（d）,图（e）,图（f）分别为其H,S,V分 量。将三图组合起来都可得到原始图像。 • 图中H和S分量图看起来与V分量图很不相 同，这说明H,S,V三分量间的差别比R,G,B 间的大。
11
基于matlab的语音图像特征分析
彩色边缘和彩色边缘检测
7
基于matlab的语音图像特征分析
水果的识别
• 四部分：
– – – – 数码图片的获取， 图像的彩色边缘检测、图像的分割， 图象的颜色特征和形状特征提取 图像的分类识别。