VCmatlab混合編程快速提取數(shù)字圖像特征值

1、VC+/mallab混合編程快速提取數(shù)字圖像特征值1、引言VC+是流行的通用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，靈活高效，使用其MFC進(jìn)行面向?qū)ο缶幊?，可以快捷地?成windows風(fēng)格的人機(jī)交互界而設(shè)計(jì)。matlab是一種數(shù)值計(jì)算能力很強(qiáng)的面向科學(xué)應(yīng)用的 軟件，以矩陣為基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，語(yǔ)法簡(jiǎn)潔。matlab針對(duì)科學(xué)研究工作的實(shí)際需要，由領(lǐng)域?qū)＜议_(kāi)發(fā)了若干工具箱(函數(shù)庫(kù))，極大地 方便了科研工作。在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，其圖像處理工具箱中現(xiàn)有200多個(gè)工具，可以實(shí)現(xiàn) 大部分處理算法。如果將VC mat lab優(yōu)勢(shì)結(jié)合，進(jìn)行混合編程，可以大幅度提高編程效率 而不失靈活性、可靠性。待征值的選擇和提取是由圖像分析過(guò)程中

2、的一個(gè)主要環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)圖像理解的前提。 matlab以矩陣為基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)處理圖像這種二維數(shù)據(jù)具有編程效率上的先天優(yōu)勢(shì)。在 很多預(yù)處理算法日漸成熟的今天，我們希望用更簡(jiǎn)便的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像特征值的提取，從而 將研究重點(diǎn)放到圖像分析和理解上。2、接口實(shí)現(xiàn)及相關(guān)函數(shù)介紹鑒于VC程序界面友好，通用性好，VC/matlab混合編程一般都采用從VC中調(diào)用matlab函 數(shù)的方式。實(shí)現(xiàn)二者的結(jié)合有多種方法。本文采用matlab引擎的方法，這種方法的待點(diǎn)是 操作簡(jiǎn)便，不需要進(jìn)行過(guò)多的設(shè)置和轉(zhuǎn)換，也不需要對(duì)matlab的程序結(jié)構(gòu)有較深研究，只 要熟悉matlab T具箱中相關(guān)函數(shù)即可。缺點(diǎn)是工作環(huán)境內(nèi)必須安裝

3、matlab環(huán)境，另外程序 運(yùn)行時(shí)會(huì)啟動(dòng)matlab進(jìn)程，影響了速度。VC中調(diào)用matlab語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)圖像處理的示例程序如下(運(yùn)行環(huán)境VC+6. 0, matlat6. 5)： Engine *ep：/義引犁指針if (! (ep=engOpen(NULL) exit(l): /打開(kāi)引犁mxArray *input=NULL, *niim=NULL;/mxArray是專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，必須用此結(jié)構(gòu)與引掣區(qū)傳遞 數(shù)搖，這里是義二個(gè)數(shù)據(jù)input用來(lái)傳遞圖像數(shù)搖，num用來(lái)傳遞參數(shù)值const int dims2 = GetWidth0, GetHeightO;/泄義二維數(shù)組大小，即 VC 中像素區(qū)大小

4、 input =mxCreateXximericArray (2, dims, mxVINT8_CLASS, mxREAL);/建立相應(yīng)大小數(shù)據(jù)區(qū) num=iDxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL) ;/單值參數(shù)也要立義成矩陣形式meracpy (mxGetPr (input), m_pData, high*wide*sizeof (byte): /將 VC 中數(shù)搖賦值給 mat lab 町識(shí)別的變量engPutVariable(ep, input, input);/放入引犁，準(zhǔn)備調(diào)用mat lab函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并命以 別需engPutVariableCep, num*

5、, num):engEvalString(ep, *input=im2bw (input, graythresh (input) *);在引犁中執(zhí)行 mat lab 命令進(jìn)行二值化engEvalString(ep, * num =bwarea (input);):/mat lab 函數(shù)計(jì)算面積大小 input=engGetVariable(ep, *input*); num=engGetVariable(ep, num);/處理后結(jié)果出引 犁double *result=mxGetPr(num) : double real=result0;/得到而積值 mxDestroyArray(input

6、): mxDestroyArray (num): /釋放內(nèi)存 engClose(ep);/關(guān)閉引掣通過(guò)以上幾句程序就實(shí)現(xiàn)了 VC/matlab的交互。本方法的基本思想是：對(duì)于圖像的讀取、 顯示、儲(chǔ)存等基本輸入輸出操作采用VC實(shí)現(xiàn)，完全采用VC界而，mat lab完全在后臺(tái)運(yùn)行。 在需要調(diào)用mat lab函數(shù)進(jìn)行圖像處理時(shí)，將(?中的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為mat lab可識(shí)別的格式 井裝入引製區(qū)，調(diào)用mat lab的圖像處理函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換后復(fù)制回VC。在進(jìn)行 下一步圖像分析時(shí)，可利用VC的ODBC功能，將特征數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)入access等數(shù)據(jù)庫(kù)中。以 下介紹幾個(gè)與特征提取密切相關(guān)的mat lab

7、函數(shù)，為簡(jiǎn)便起見(jiàn)，省略輸入輸出參數(shù)。帶星號(hào) 的函數(shù)為參考文獻(xiàn)1所自帶，貝非商業(yè)版本可以在該書網(wǎng)站免費(fèi)卜載-regionprops0, imfeatureO,區(qū)域的特征度量.輸出區(qū)域的若干特征值；niean2(). std2(), corr2()二維數(shù)組的摘要統(tǒng)計(jì)值：均值，標(biāo)準(zhǔn)差，相關(guān)系數(shù)； bwlabelO將二值化圖像作區(qū)域標(biāo)記，同時(shí)返回標(biāo)記區(qū)域塊數(shù)； fft2().dct2().快速傅立葉變換和離散余弦變換，可以求頻域特征statxtureO：紋理特征計(jì)算，返回平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，平滑度，直方圖偏斜度，均勻性，紋 理爛；* invmomentsO可計(jì)算出七個(gè)不變矩； *specxture()頻譜

8、特征，計(jì)算S(r)和S( 0 ) *polyangles ()計(jì)算多邊形區(qū)域$頂點(diǎn)內(nèi)角值 上述函數(shù)可以直接計(jì)算二十個(gè)左右特征值，另外通過(guò)這些值之間的運(yùn)算，可以求出更多的值。3、實(shí)例介紹/input為灰度圖像數(shù)搖engEvalString(ep, *num=statxtLire(input);); /調(diào)用 statxture 訃算灰度差分紋理值 num=engGetVariable(ep, num) ;/提取il算結(jié)果，是包含七個(gè)值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) double *result=mxGetPr(num);m_raeanl=result0;/第一項(xiàng)，平均灰度m_stdl=resultl ：/第二項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)

9、差(對(duì)比度m_smooth=result 2;/第三項(xiàng)，平滑度m_tm=result3;/第四項(xiàng)，三階矩m_asnil=result4：/第五項(xiàng)，慣性矩(均衡度)ni_entl=resultE5;/第六項(xiàng)，爛下面二值化il算形狀特征engEvalString(ep, *input=im2bw(input, graythresh(input); ”)；自動(dòng)計(jì)算閾值進(jìn)行二值 化engEvalString(ep, *input=bwareaopen(output, 1500););形態(tài)學(xué)處理去除小面積區(qū)域 engEvalString(ep, *output=imf訂 1 (output, holes

10、););填補(bǔ)最大面積區(qū)域內(nèi)的空洞engEvalString(ep, output=bwlabel(output) ;);/區(qū)域標(biāo)記后再調(diào)用 props/以下調(diào)用mat lab的regionprops求幾何形狀特征engEvalString(ep, a二regionprops(output, all):num=a. Area：*); num=engGetVariable (ep, num) ;/獲得面積值 result=mxGetPr(num): m_area=result0;/面積值存入VC數(shù)據(jù)engEvalString(ep, *nuni=a. Eccentricity;*);num=eng

11、GetVariable (ep, num) ;/獲得偏心率值result=mxGetPr(nuiii):m_ecc=result0;/同理可求出長(zhǎng)度，寬度值，質(zhì)心坐標(biāo)值，矩形度等若干特征值4、小結(jié)及討論提取特征值前，要進(jìn)行圖像預(yù)處理，如圖像增強(qiáng)及分割等，可以使用matlab的圖像處理工 具，快速實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能。用mat lab進(jìn)行圖像預(yù)處理，通常在1個(gè)子函數(shù)內(nèi)就可全部完成， 與VC相比大大節(jié)省了編程量，節(jié)約了時(shí)間，減少了岀錯(cuò)的可能。matlab的工具箱是開(kāi)放的系統(tǒng)，隨版本升級(jí)也在不斷擴(kuò)充。使用者，完全可以根據(jù)需要自 己開(kāi)發(fā)相應(yīng)的mat lab不函數(shù)，加入自己的工具箱使用。對(duì)于指紋、車牌、人臉等特征的提 取，均可根據(jù)各自不同的需要使用matlab技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用混編要選擇mat lab中語(yǔ)法簡(jiǎn)單而功能強(qiáng)大的函數(shù)，對(duì)于涉及到人機(jī)交互及某些像素級(jí) 的操作，就可使用VC實(shí)現(xiàn)，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢(shì)。例如bwlabel 0可以將二值圖像的