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  • 2021-07-14 08:07:43

    摘要

    摘要:
    随着计算机技术的不断提高,智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力,又不够准确,很容易发生遗漏,而智能监控就不存在这种问题,只需在程序中设定报警条件即可,能够准确地达到实时监控的目的。
    在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能

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    热门讨论 2010-04-14 16:53:22
    例子是用来提取叶片形状参数的,如果感兴趣可以拿去参考,修改。。。
  • 目标是实现图片水印的目标提取。原图如下所示:提取目标是右下角的水印。首先放一个手动截图的matlab代码,用它可以实现截取图片的一部分并保存。%从图片中选取矩形框区域P_frist = imread('p1.jpg');[A,rect] = ...

    首先感谢博客

    这篇博客中提到了一种基于颜色的人脸识别,很好的例子!

    本文主要是按他的思路来的。

    目标是实现图片水印的目标提取。

    原图如下所示:

    8887864a52406b3c4a95d5d04c6589b6.png

    提取目标是右下角的水印。

    首先放一个手动截图的matlab代码,用它可以实现截取图片的一部分并保存。

    %从图片中选取矩形框区域

    P_frist = imread('p1.jpg');

    [A,rect] = imcrop(P_frist);

    figure(3);

    imshow(A);

    rect;

    %截取矩形区域图像并保存

    P_cut = imcrop(P_frist,rect);

    imwrite(P_cut,'C:\Users\Administrator\Desktop\ppt\图像处理\水印去除术2\截图\P_cut.png');

    这里可以手动获得感兴趣的矩形截图。

    上面提到了博客中,将RGB转换到YCBCR的色彩空间,再进行处理。

    这里简单说明

    Y:明亮度。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。

    CB:是RGB图像的蓝色部分与RGB亮度值之间的差异。

    CR:是RGB图像的红色部分与RGB亮度值之间的差异。

    RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255。

    转换公式:

    Y = 0.257R+0.564G+0.098B+16

    Cb = -0.148R-0.291G+0.439B+128

    Cr = 0.439R-0.368G-0.071*B+128

    R = 1.164*(Y-16)+1.596*(Cr-128)

    G = 1.164*(Y-16)-0.392*(Cb-128)-0.813*(Cr-128)

    B = 1.164*(Y-16)+2.017*(Cb-128)

    转换完成后,通过选择各个通达的门限值实现二值化,门限值可以更新,兴趣区域的具体数值进行确定。

    %matrix(用各个通道的阈值对其进行二值化处理)

    Y_MIN = 140; Y_MAX = 200;

    Cb_MIN = 110; Cb_MAX = 140;

    Cr_MIN = 110; Cr_MAX = 130;

    threshold=roicolor(YCBCR(:,:,1),Y_MIN,Y_MAX)&roicolor(YCBCR(:,:,2),Cb_MIN,Cb_MAX)&roicolor(YCBCR(:,:,3),Cr_MIN,Cr_MAX);

    subplot(2,2,3),imshow(threshold),title('YCBCR二值化'),

    这里的门限值为水印的范围。

    然后进行形态学处理,包括 imerode(腐蚀),imdilate(膨胀),imfill(孔洞填充)

    这样就获得了兴趣区域的提取。

    如图:

    af7779e13efb9b0d62988d1fd5da4530.png

    到这基本完成任务了,提取目标玩以后就是要对目标进行处理。

    对于水印的处理一般为扣除后进行添补,也就是常说的 inpaint。

    这里提供一个matlab,进行inpaint的优秀代码,之后有时间会把它和本例结合。

    这里就简单的给个例子。

    %膜P_mask

    %

    [m,n]=size(P_mask);

    %窗口尺寸为N

    N=3;

    for i=2:m-1

    for j=2:n-1

    %过窗

    for size_i=1:N

    for size_j=1:N

    if P_mask(i+size_i-2,j+size_j-2)>0

    P_cut(i+size_i-2,j+size_j-2)=P_cut(i,j);

    P_mask(i+size_i-2,j+size_j-2)=1;

    end

    end

    end

    end

    end

    figure(2);

    imshow(P_cut),title('tu');

    实现的是用3*3的窗口对兴趣区域进行处理,可以根据自己的算法进行改进。

    如有不对的地方欢迎指正,共同学习。

    展开全文
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    龙源期刊网http://www.qikan.com.cn基于Matlab的图像感兴趣区域提取作者:刘丽苏赋田芳卢阿娟来源:《现代电子技术》2013年第08期摘要:在图像中精确提取出用户感兴趣的区域,消去无关背景对目标区域的影响,有助于...

    龙源期刊网

    http://www.qikan.com.cn

    基于

    Matlab

    的图像感兴趣区域提取

    作者:刘丽

    苏赋

    田芳

    卢阿娟

    来源:《现代电子技术》

    2013

    年第

    08

    要:

    在图像中精确提取出用户感兴趣的区域,消去无关背景对目标区域的影响,有助

    于提高后续图像分析与处理的精度。在此介绍了差影法、交互提取法、自动图像分割提取法

    3

    种方法实现对图像感兴趣区域的提取,并分析了各自的实现过程和提取效果,为图像感兴趣区

    域提取算法的进一步研究提供参考。

    关键词:

    感兴趣区域;

    差影法;

    交互式提取;

    阈值分割

    中图分类号:

    TN919

    34

    TP751

    文献标识码:

    A

    文章编号:

    1004

    373X

    (

    2013

    )

    08

    0117

    04

    随着信息社会的发展,大量具有摄像功能的电子产品迅速普及,图像数据呈现几何级数的

    增长趋势,图像因此成为科研和生活中承载信息的重要载体。一幅图像包含的数据非常丰富,

    但由于关注的角度不同,同一幅图像的不同部分对不同的人来说意义不同。如何在图像中提取

    出自己感兴趣区域的图像特征,精确描述感兴趣目标区域所蕴含的数据信息,弱化背景对目标

    图像的干扰,便于对这一区域做进一步的处理,成为图像处理中一个重要的研究热点。

    1

    感兴趣区域

    感兴趣区域(

    Regions of Interest

    ROI

    )这一概念,是指图像中最能引起用户兴趣、最能

    表现图像内容的区域。感兴趣区域(

    Regions of Interest

    ROI

    )就是图像中表现图像主要内

    容、人们最感兴趣的那一部分区域

    [1]

    ,这些关键区域称为感兴趣区域。图像感兴趣区域的提

    取具有以下特点

    [2]

    (

    1

    )感兴趣区域并没有十分严格的定义。对于同一幅图像而言,在不同的应用背景下,

    人们的关注角度不同,对图像的具体需求也相应会有所不同,因此会按各自的需求定义图像中

    的感兴趣区域。

    (

    2

    )现有的感兴趣区域算法都依赖于图像的颜色、形状、纹理等底层特征。由于图像的

    语义特征获取并没有特别有效的算法,现阶段感兴趣区域的检测和提取大多基于感兴趣区域所

    具有的低层特征。

    对图像

    ROI

    的提取,一般从两方面着手解决:一是利用图像分割技术提取

    ROI

    ;另外一

    个就是从人眼的视觉特性出发,通过模拟人眼的视觉特点,寻找特定的视觉敏感区域,并将这

    些视觉敏感区域排序作为

    ROI[3]

    展开全文
  • MATLAB特征提取代码

    千次阅读 2021-05-06 06:39:59
    for i=1:26 f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS);... %提取面积,矩形度,圆形度,拉伸度特征

    for i=1:26

    f=strcat('D:\bishe\',num2str(i));

    image=strcat(f,'.jpg');

    PS=imread(image);

    PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小

    PS=rgb2gray(PS);

    [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数

    GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

    for k=0:255

    GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置

    end

    %直方图均衡化

    S1=zeros(1,256);

    for i=1:256

    for j=1:i

    S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk

    end

    end

    S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度

    %图像均衡化

    f=PS;

    for i=0:255

    f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素

    end

    figure,imshow(f);

    %边缘检测

    f=edge(f,'canny',0.25);

    imshow(f);

    %二值法锐化图像

    f=double(f);

    [x,y]=gradient(f);

    g=sqrt(x.*x+y.*y);

    i=find(g>=0.5);

    g(i)=256;

    j=find(g<0.5);

    g(j)=0;

    imshow(g);

    title('二值法锐化图像');

    %中值滤波

    g=medfilt2(g);

    g=dither(g);

    imshow(g);

    %提取面积,矩形度,圆形度,拉伸度特征

    展开全文
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