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利用MATLAB进行不变矩特征提取

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简介:
本研究探讨了如何运用MATLAB软件平台实现图像处理中的不变矩特征提取技术,旨在增强目标识别和模式分类的鲁棒性。 基于MATLAB2014的图像不变矩特征提取方法包含在压缩包内,其中提供了完整的测试代码以及两张测试图片:一张原图和一张旋转后的图片。通过使用提取的特征可以验证局部特征对旋转具有不变性。

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  • MATLAB
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    本研究探讨了如何运用MATLAB软件平台实现图像处理中的不变矩特征提取技术,旨在增强目标识别和模式分类的鲁棒性。 基于MATLAB2014的图像不变矩特征提取方法包含在压缩包内,其中提供了完整的测试代码以及两张测试图片:一张原图和一张旋转后的图片。通过使用提取的特征可以验证局部特征对旋转具有不变性。
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    本资源包提供基于MATLAB实现的Hu矩特征提取代码,包括计算图像的七个基本Hu不变矩,适用于模式识别和目标分类等领域。 Hu的七个不变矩在图像处理领域,特别是在特征提取方面具有重要意义。本代码实现了计算并输出图像的7个不变矩的功能。
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  • ArcGIS地形
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    本项目专注于使用MATLAB与Python工具进行音频信号处理,特别强调梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取技术,为语音识别及音乐信息检索等领域提供技术支持。 本段落主要介绍了如何使用MATLAB和Python来提取MFCC特征参数,并通过详细的示例代码进行了讲解。对于学习或工作中需要了解这一技术的人来说具有一定的参考价值。希望有兴趣的朋友可以继续阅读并从中获益。
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    本项目采用PCA-CSIFT算法实现高效的图像特征提取,在MATLAB平台上开发,适用于图像检索与匹配等领域。 该图像特征是基于 Y. Ke 和 R. Sukthankar 在 2004 年的计算机视觉和模式识别研究中提取的。在此之前,图像经过了颜色不变性处理,采用了 CSIFT 方法:一种包含颜色不变特性的 SIFT 描述符(Abdel-哈基姆, AE; Farag, AA,在 IEEE 计算机学会 2006 年会议上的计算机视觉和模式识别论文)。
  • MATLAB实现CNN并图像
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    本项目使用MATLAB开发卷积神经网络(CNN),旨在执行高效的图像特征提取任务。通过实验优化模型参数,以达到最佳性能。 在MATLAB中实现卷积神经网络并进行图像特征提取的文件列表如下: - cnnapplygrads.m - cnnbp.m - cnnff.m - cnnnumgradcheck.m - cnnsetup.m - cnntest.m - cnntrain.m - expand.m - flipall.m - mnist_uint8.mat - sigm.m - test_example_CNN.m