Matlab 影象特徵提取

阿新 • • 發佈：2018-12-14

在影象處理過程中，尤其是影象相似度的匹配，在圖片量比較小的情況下，深度學習的效果往往達不到期望，所以需要利用傳統影象處理的方法，對影象特徵進行提取，常用的方法有lbp,hog,sift,surf。

lbp演算法主要是對圖片紋理特徵進行提取，一旦圖片旋轉，平移或者縮放，所提取的lbp特徵就會發生很大變化。

hog演算法主要是對圖片形狀特徵進行提取，一旦圖片旋轉，平移或者縮放，所提取的lbp特徵就會發生很大變化。

sift演算法具有尺度不變性，一旦圖片旋轉，平移或者縮放，所提取的sift特徵依然能得到很好的保留。

surf是對sift演算法的改進，執行速度比sift更快，個人感覺效果更好。

在影象處理過程中，尤其是影象相似度的匹配，在圖片量比較小的情況下，深度學習的效果往往達不到期望，所以需要利用傳統影象處理的方法，對影象特徵進行提取，常用的方法有lbp,hog,sift,surf。 lbp演算法主要是對圖片紋理特徵進行提取，一旦圖片旋轉，平移或者縮放，所提取

1.影象的邊緣檢測. 影象的邊緣是指周圍畫素灰度急劇變化的那些畫素的集合,它是影象最基本的特徵.邊緣存在於目標,背景和區域之間,所以,它是影象分割所依賴的最重要依據.由於邊緣是位置的標誌,對灰度的變化不

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//mel 濾波器函式 //x 輸入序列 fs取樣率 p濾波器個數 framesize 幀大小 inc 幀移 //提取mel濾波器引數用漢明窗函式 Matrix<Type> mfcc_m(double *x, int length,int fs, int p,

經典演算法研究系列：九、SIFT演算法研究作者:July、二零一一年二月十五日。推薦閱讀：David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internationa

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本文大量參考了:http://blog.csdn.net/cxp2205455256/article/details/41311013;並且在此部落格的基礎之上，增加了一些新的內容。一、SURF演算法的概述 SURF，英文的全稱為Speed Up Ro

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