基于Matlab的图像特征识别及匹配(共6页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上基于Matlab的图像匹配定位知识点：最小距离分类法是里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别X到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。匹配之前，需要先将图像转换为灰度图，函数为rgb2gray，由于matlab对浮点型支持较为完善，我们还需将图像数据类型更改为double，函数为im2double。之后再将原始图像补0，这样才能遍历图像的每一点，函数padarray。1 测试1;（代码见matlab code（1）数据库图像不变，改变图像A：Figure 1数据库图像YBFigure

2、2图像A每对匹配计算时间：5s左右病人图像大小：767kb数据库图像大小：896字节每次运算时间：5到8s不等计算机运行内存：32GB数据库图像图像匹配并定位成功定位误差较大错误定位定位准确率YB20张11张3张6张55%（1）成功定位结果（2）差的定位结果（3）错误定位matlab code%（1）clear;close all template_rgb = imread(C:UsersyhjyfDesktop图像pipeitest01模版图B/1.jpg); src_rgb = imread(C:UsersyhjyfDesktop图像pipeitest01匹配图A/1.bmp); %转换为

3、灰度图 template=rgb2gray(template_rgb); template = im2double(template); src=rgb2gray(src_rgb); src = im2double(src); figure(name,模板匹配结果), subplot(1,2,1),imshow(template_rgb),title(模板), %球的模板与原始图像的大小 tempSize=size(template); tempHeight=tempSize(1); tempWidth=tempSize(2); srcSize=size(src); srcHeight=src

4、Size(1); srcWidth=srcSize(2); %在图片的右侧与下侧补0 %By default, paddarray adds padding before the first element and after the last element along the specified dimension. srcExpand=padarray(src,tempHeight-1 tempWidth-1,post); %初始化一个距离数组 tmp:mj template:x %参见数字图像处理 Page561 distance=zeros(srcSize); for height=

5、1:srcHeight for width= 1:srcWidth tmp=srcExpand(height:(height+tempHeight-1),width:(width+tempWidth-1); %diff= template-tmp; %distance(height,width)=sum(sum(diff.2); %计算决策函数 distance(height,width)=sum(sum(template*tmp-0.5.*(tmp*tmp); end end %寻找决策函数最大时的索引 maxDis=max(max(distance); x, y=find(distance=maxDis); %绘制匹配结果 subplot(1,2,2),imshow(src_rgb);title(匹配结果),hold on rectangle(Position,x y tempWidth tempHeight,LineWidth,2,LineStyle,-,EdgeColor,r), hold off专心-专注-专业