图像分割与特征提取的MATLAB实现

本程序合集展示了使用Matlab进行图像处理的多种常见方法。以下是部分关键程序： 直方图：生成图像的灰度直方图，展示图像的亮度分布。 特征提取：提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。 图像分割：使用阈值法或聚类方法对图像进行分割，以提取感兴趣的区域。 每个程序的实现都简单易懂，并提供清晰的注释，适合初学者与进阶用户学习使用。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

图像特征提取：使用sobel边缘检测算法生成imag_edge1；使用canny边缘检测算法生成imag_edge2。

我们在ACCV2018会议上提出了一种利用Caffe实现的方法，通过可传输的表示形式，将从图像中可见对象获取的知识转移到视频中的不可见对象。联系人：陈一文（chenyiwena at gmail dot com）。如果这项研究对您有帮助，请引用我们的论文。

两个 MATLAB 代码文件助力图像特征分析。关键点检测程序'' 用于提取图像的 SIFT 关键点及其描述符。imagekeypointsmatchingprogram'' 支持用户调节图像属性（如强度、旋转度等），进而验证代码的鲁棒性，并通过关键点位置匹配计算不同图像间关键点匹配的百分比。用户可根据命令窗口提示选择图像和属性。

人脸图像特征提取使用支持向量机、线性判别分析和四层前馈神经网络进行图像分类。通过训练支持向量机对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，实现了62.7%的最高准确率。实验探讨了使用PCA和LDA的非传统组合是否优于单独使用这两种方法。此外，测试了在有监督的类质心初始化下，使用聚类方法（如k均值和GMM）进行分类。Matlab要求包括：FDA LDA多类（1.7版）、计算机视觉系统工具箱（8.0版）、神经网络工具箱（11.0版）、统计和机器学习工具箱（版本11.2）。确保在计算机上运行时，CW2Data.mat与Matlab脚本位于同一文件夹中，按顺序运行Matlab步骤1至8。我们的数据挖掘管道利用定向梯度直方图（HOG）进行图像特征提取。

该项目使用人工神经网络对两名男性受试者的照片进行分类。我们采用最小特征值算法提取了他们眼睛、鼻子和嘴巴的特征，并将其简化为一个向量，作为人工神经网络训练和分类的输入。操作步骤包括克隆存储库，将src设为MATLAB的当前文件夹，选择img文件夹中的图像进行可视化结果。程序文件包括Subject0.mat和Subject1.mat，分别包含两位主题图像的特征数据。net.mat和net92.mat包含由NeuroNetworkTraining.m创建的人工神经网络数据库，分别达到92.8%的准确性。

关于MATLAB数据图像处理中的区域特征提取，包括面积、质心等内容。