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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。
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基于matlab的语音图像特征分析
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
(a)
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。
• 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
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基于matlab的语音图像特征分析
边缘提取
• 使用索贝尔算子得到的边缘图像
取反后的边缘图像
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4．数学形态学处理
• 上图的二值边缘图像描述了色彩函数的局部突变， 从图中看出，边缘不很连续和光滑，并且在高细节 区存在琐细边缘，难以形成一个大区域，这两点恰 是限制边缘检测在图像分割中应用的两大难点。
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5 特征提取
• 5.1形状特征 • 5.2 颜色特征
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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。
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
指 纹
现有的钥匙、证件、图章等。
锁
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生物识别技术比较
生物特征 普遍性
人脸
高
指纹
中
手型
中
掌纹
中
虹膜
高
视网膜
高
签名
低
语音
中
唯一性 低 高 中 中 高 高 低 低
持久性 可采集性 识别性能 可接受性
中
高
低
高
高
中
高
中
中
高
中
中
中
中
中
中
高
中
高
低
中
低
高
低
低
高
低
高
低
中
低
高
基于matlab的语音图像特征分析
•
指纹门禁考勤机
指纹鼠标
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全球首款带有指纹识别的手机
•
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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。
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
• H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱
内突入
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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
预处理
问题 图像获取
低级处理
分割
表示与描述
中级处理
知识库
识别 结果 与
解释
高级处理6
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
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基于matlab的语音图像特征分析
6 识别结果
• 经过彩色边缘检测，图像分割和特征提 取，对分割后的图像进行模式匹配，并 制作出用户界面，最终实现图像的分类 和识别。
• 当按下界面上的控制按钮时，计算机会 自动识别出相应的水果。
– 例如：按下按钮“梨”时，界面上就会显示 出梨。按下按钮“关闭”，界面关闭。
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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。
• 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
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基于matlab的语音图像特征分析
对象提取
• 在二值图像中，对象是指值为1且连接在 一起的像素的集合。
• 根据上图中不同目标物的不同坐标，提取 出特定的连通区域，选择特定的对象
分别显示出只含有一个对象的二值图像
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基于matlab的语音图像特征分析
最终效果图
•
（a） 原始图像
(b) 梨
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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。
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基于matlab的语音图像特征分析
膨胀处理
• 膨胀处理后
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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
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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
– 分 类：确定每个物体应该归属的类别
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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– 卫星云源自, 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
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
– 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
– 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。
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基于matlab的语音图像特征分析
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
• 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。
– 这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的， 在信息处理中将它们称作“特征”，
– 医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且 这些特征具有唯一性和永久性，
• 可以用来表示形状的特征包括几何特征和矩特征。
– 可供选择的几何特征有：周长、面积、偏心率、欧拉数、 角点、横轴长度和纵轴长度。
– 矩特征有质心、方向、主轴关于方向的矩、不变矩和特 征矩等。
– 本例识别目标物较少，因此不必选择过多特征，我们只 选择了面积，横轴长两个特征，并用图像分析得到的特 征值建立了一个小型的特征库
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基于matlab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
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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。
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基于matlab的语音图像特征分析
图（d）