随着计算机技术和网络技术的发展,以及多媒体的推广应用,产生了大量的各式各样的图像。如何有效地对这些图像进行分析、存储和检索是一个急待解决的问题。基于内容的图像检索技术能有效地解决这一问题,成为研究的重
【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一,但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展,但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研
利用MATLAB提取图像的特征值,主要针对的是图像的RGB特征值,给出了提取不同特征分量的代码,分别提取R,G,B,三种不同的特征分量,
图像特征提取与分析图像特征及特征提取的基本概念常见的图像特征提取与描述方法,如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法
基于深度学习的图像特征提取的训练方法主要采用Matlab编程实现相应的算法
苹果的图像特征提取,只要运行“apple.m”就可以了 按照灰度化,直方图均衡化,中值滤波,边缘检测,特征提取的顺序来特征提取中,取得“比例系数”时,选择一张横径图片,序号与之前选择图像的相同
里面包含了常用纹理特征提取方法(matlab),包括:分形维数、灰度差分统计、GMRF、Gabor、LBP
用统计方式对灰度图像进行纹理特征提取。构造灰度共生矩阵,通过灰度共生矩阵计算纹理特征。本方式提取四个互不相关的特征,纹理角二阶矩、纹理熵、对比度、均匀性。
MATLAB纹理特征提取代码,f为输入的图像,必须为灰度图像。因为纹理特征提取是灰度的纹理特征。
传统纹理特征提取算法,Tamura,gaborFeatures,GrayGradinet,
