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matlab中标注连接分量,连通区域

matlab中标注连接分量,连通区域
matlab中标注连接分量,连通区域

matlab 标注连通域

clear;

clc;

f=imread('c:\1.jpg');

gray_level=graythresh(f);

f=im2bw(f,gray_level);

[l,n]=bwlabel(f,8)

imshow(f)

hold on

for k=1:n

[r,c]=find(l==k);

rbar=mean(r);

cbar=mean(c);

plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);

plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');

end

主要概念:

1.4连接 8连接

0 1 0

1 p 1 ===> 4连接,p为当前像素点。

0 1 0

1 1 1

1 p 1 ====》8连接,p为当前像素点。

1 1 1

2.bwlabel()函数

语法: [ L, num]=bwlabel(f,conn)

其中f是一副二值图像,conn用来指定期望的连接(不是4就是8),默认为8,输出L称为标记矩阵,参数num给出所找到连接分量的总数。

3.find()函数

该函数非常有用,会返回指定条件的索引值,在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。

I = FIND(X) returns the linear indices corresponding to

the nonzero entries of the array X. X may be a logical expression.

Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts from

the linear indices I.

find(bwlabel(bw)==2)表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。

4.mean()函数

求数组平均值

matlab函数_连通区域

1、matlab函数bwareaopen——删除小面积对象

格式:BW2 = bwa reaopen(BW,P,conn)

作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。

算法:

(1)Determine the connected components.

L = bwlabeln(BW, conn);

(2)Compute the area of each component.

S = regionprops(L, 'Area');

(3)Remove small objects.

bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));

2、matlab函数bwarea——计算对象面积

格式:total = bwarea(BW)

作用:估计二值图像中对象的面积。

注:该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。

3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制

格式:IM2 = imclearborder(IM,conn)

作用:抑制和图像边界相连的对象。若IM是二值图,imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。

注:For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.

算法:

(1)Mask image is the input image.

(2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.

4、matlab函数bwboundaries——获取对象轮廓

格式:B = bwboundaries(BW,conn)(基本格式)

作用:获取二值图中对象的轮廓,和OpenCV中c vFindContours函数功能类似。B是一个P×1的cell数组,P为对象个数,每个cell 是Q×2的矩阵,对应于对象轮廓像素的坐标。

5、matlab函数imregionalmin——获取极小值区域

格式:BW = imregionalmin(I,conn)

作用:寻找图像I的极小值区域(regional maxima),默认情况conn=8。

Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external bounda ry pixels all ha ve a higher value.

6、matlab函数bwulterode——距离变换的极大值

格式:BW2 = bwulterode(BW,method,conn)

作用:终极腐蚀。寻找二值图像BW的距离变换图的区域极大值(regional maxima)。用于距离变换的距离默认为euclidean,连通性为8邻域。

7、regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。

函数regionprops语法规则为:STATS = regonprops(L,properties)

该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。

L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L()的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。

Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all',则表4.1中的度量数据都将被计算;如果properties等于字符串'basic',则属性:'A rea','Centroid'和'Bounding Box'将被计算。表1就是所有有效的属性字符串

二值图像连通域标记算法与代码

二值图像连通域标记算法与代码 这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记,常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、四邻域标记算法: 1)判断此点四邻域中的最左,最上有没有点,如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点四邻域中的最左有点,最上没有点,则标记此点为最左点的值;如果此点四邻域中的最左没有点,最上有点,则标记此点为最上点的值。 3)如果此点四邻域中的最左有点,最上都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 2、八邻域标记算法: 1)判断此点八邻域中的最左,左上,最上,上右点的情况。如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点八邻域中的最左有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 3)如果此点八邻域中的左上有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 4)否则按照最左,左上,最上,上右的顺序,标记此点为四个中的一个。代码实现: #include #include #include //连通区域属性结构 typedef struct tagMarkRegion { std::list MarkPointList;//点列表 RECT rect; }MarkRegion; //定义MarkMap 结构,用来存放等价对 typedef struct tagEqualMark { int MarkValue1; //标记值 int MarkValue2; //标记值 } EqualMark; //定义MarkMapping 结构,用来存放标记映射关系 typedef struct tagMarkMapping

基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现

基于FPGA的二值图像连通域标记快速算法实现 摘要:在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通区域,系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自动识别。因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合FPGA实现的快速标记算法对各连通域进行检测提取。 关键词:FPGA,二值图像连通域,快速标记算法,可编程逻辑 贺明 1 引言 在图像自动目标识别和跟踪过程中,首先对图像目标进行阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通区域,系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自动识别。因此,需要对各连通区域块进行分别检测判断,本文采用改进的适合FPGA实现的快速标记算法对各连通域进行检测提取。 实现二值图像连通体检测通常采用的方法有下几种[1] [2] [3]:区域生长法:首先对图像进行逐行(列)扫描,每遇到一个未标记的“1”像素点,就分配其一个未使用过的标号,然后对其领域进行检测,如有未标记过的“1”像素,则赋予相同的标号。反复进行这一操作.直到不存在应该传播标号的“1”像素。然后继续图像行(列)扫描,如检测判未标记的“1”像素则赋予其新的标号,并进行与以上相同的处理。整个图像扫描结束,算法也就终止。这种方法可准确地检测出各种类型的连通体.但处理时间也较长.因为要逐一检测每一“1”像素的邻域,且出现“1”像素的重复扫描。跟踪算法:二值图像中每个取值为“1”的像素被标记一个与其坐标相关的标号,如由n,m串构成的数。热后,扫描标记后的图像,并将每十像素的标号改为其邻域内的最小标号。反复执行这个过程,直到不需要作标记更改为止。用这种方法处理小而凸的目标时,收敛速度较慢。 本文以适合FPGA实现为目的,提出一种具有计算规则性的快速二值图像连通域标记算法。与传统的二值图像标记算法相比,该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点,适合以FPGA实现。选用在100MHz工作时钟下,处理384×288像素的红外图像能够达到400帧/秒以上的标记速度,足够满足实时目标识别系统的要求。处理速度可以满足大部分实时目标识别系统的要求。该算法同样可以软件编程方式应用于嵌入式DSP系统中。 2 算法描述 首先,在进行标记算法以前,利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组,接着在视频流的采集传输过程中,以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描,然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并,检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新,在一帧图像采集传输结束后,得到图像的

图的连通性总结

图的连通性总结 boboo 目录 1.图的遍历及应用 1.1.DFS遍历 1.2.DFS树的边分类 1.3.DFS树的性质 1.4.拓补排序 1.5.欧拉回路 2.无向图相关 2.1求割顶 2.2求图的桥 2.3求图的块 3.有向图相关 3.1求强连通分量(SCC划分) 3.2求传递闭包 4.最小环问题

一、图的遍历及应用 1.1 DFS遍历 DFS是求割顶、桥、强连通分量等问题的基础。 DFS对图进行染色, 白色:未访问; 灰色:访问中(正在访问它的后代); 黑色:访问完毕 一般在具体实现时不必对图的顶点进行染色,只需进行访问开始时间和访问结束时间的记录即可,这样就可以得出需要的信息了。 -发现时间D[v]:变灰的时间 -结束时间f[v]:变黑的时间 -1<=d[v]

基于matlab的图像识别与匹配

基于matlab的图像识别与匹配 摘要 图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支,该项技术被广泛应用在航空测绘,星球探测机器人导航以及三维重建等领域。 本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法,为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字,然后提取出该数字与包装袋上的特征点,用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配,最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明,该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配,得到了良好的实验结果,基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究内容 图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。 图形辨别是图像识别技术的一个重要分支,图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法,从而辨别图形或者数字,通过特征点检测,精确定位特征点,通过将模板与图形或数字匹配,根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义 数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用,随着数字时代的到来,视频领域的数字化也必将到来,视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中,视频处理技术占有非常重要的地位,被广泛的使用于农业,智能交通,汽车电子,网络多媒体通信,实时监控系统等诸多方面。因此,现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感,这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像,基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果,但是对于存在大尺度变换的图像,这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来,研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法,具有仿射不变性的特征点检测方法,局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上,总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,正式提出了一种基于尺度空间的,对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征,以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform),以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征,以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配,对图像尺度和旋转具有不变性,对光照变化、

(整理)MATLAB 标注连通域.

matlab 标注连通域 clear; clc; f=imread('c:\1.jpg'); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) imshow(f) hold on for k=1:n [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); end 主要概念: 1. 2.4连接 8连接 0 1 0 1 p 1 ===> 4连接,p为当前像素点。 0 1 0 1 1 1 1 p 1 ====》8连接,p为当前像素点。 1 1 1 3.bwlabel()函数 语法: [ L, num]=bwlabel(f,conn) 其中f是一副二值图像,conn用来指定期望的连接(不是4就是8),默认为8,输出L称为标记矩阵,参数num给出所找到连接分量的总数。 4.find()函数 该函数非常有用,会返回指定条件的索引值,在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。 I = FIND(X) returns the linear indices corresponding to the nonzero entries of the array X. X may be a logical expression. Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts from the linear indices I. find(bwlabel(bw)==2)表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。

matlab判别图的连通性

《数学文化》课程报告 题目:MATLAB判别图的连通性 2016年 11月26日

MATLAB判别图的连通性 摘要 图论中,在无向图G中,结点u和v之间若存在一条路,则称结点u和结点v是连通的。若图G只有一个连通分支,则称G是连通图。 如果两点相邻接,则在矩阵中记为1,否则记为0,形成的矩阵称为邻接矩阵。若两点相互连通,则记为1,否则记为0,形成的矩阵称为可达性矩阵。 用矩阵表示图,可以在matlab中进行计算 关键词:连通性;matlab;矩阵;可达性

实验目的 给定n个结点的有向图,判断图的连通性,如果是连通图,判断是强连通图、弱连通图还是单侧联通图 实验原理与数学模型 对于给定的邻接矩阵A,求出A所表示的图的可达矩阵P。对于可达矩阵P 来说,如果P的所有元素均为1,则所给的有向图是强连通的;对于P的所有元素(除主对角线元素外)Pij来说,均有:Pij+Pji>0,则所给有向图是单向连通的。当所给有向图既不是强连通的,又不是单向连通的时候,我们改造邻接矩阵为:对于矩阵A中所有的元素(除主对角线的元素外)aij,若aij=1或aji=1,则1?aij且1?aji。对于这样改造之后所得到的新的矩阵A’(A’相当于原有向图忽略方向之后所得到的无向图的邻接矩阵),再用前面所述的方法进行判断,当P’的所有元素(除主对角线的元素外)均为1时,原有向图是弱连通图;否则,原有向图是不连通的。 实验内容(要点) 1.通过图的邻接矩阵计算可达性矩阵 2.通过可达性矩阵判断图的连通性 3.如果是连通图,判断图是强连通图、弱连通图还是单侧连通图 实验过程记录 计算可达性矩阵函数 function P=canget(A) n=length(A); P=A; for i=2:n P=P+A^i; end P=(P~=0); 主程序 clear A=input('Enter an Adjacency Matrix:'); P=canget(A);

二值化图像8联通域标记

//基于区域生长法的连通域标记(C语言) 区域生长法利用区域生长的思想,一次生长过程可以标记一整个连通区,只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。算法描述如下: Step1、输入待标记图像bitmap(二值化原图,SDRAM内,u16,只有0x0000与0xffff),初始化一个与输入图像同样尺寸的标记矩阵labelmap(SDRAM内,大小与二值化原图相同,u16,初值0x0000),一个队列queue(SDRAM内,大小与二值化原图相同)以及标记计数labelIndex (unsigned char,最大值255,初值0); Step2、按从左至右、从上至下的顺序扫描bitmap,当扫描到一个未被标记的前景像素p时(0xffff,2个字节,unsigned short int),labelIndex加1,并在labelmap中标记p(相应点的值赋为labelIndex),同时,扫描p的八邻域点,若存在未被标记的前景像素,则在labelmap 中进行标记,并放入queue中,作为区域生长的种子; Step3、当queue不为空时,从queue中取出一个生长种子点p1,扫描p1的八邻域点,若存在未被标记过的前景像素,则在labelmap中进行标记,并放入queue中; Step4、重复Step3直至queue为空,一个连通区标记完成; Step5、转到Step2,直至整幅图像被扫描完毕,得到标记矩阵labelmap和连通区的个数labelIndex。 该算法最坏情况下,将对每个像素点都进行一次八邻域搜索,算法复杂度为O(n)。 //辅助队列 typedef struct QNode { int data; struct QNode *next; }QNode; typedef struct Queue { struct QNode* first; struct QNode* last; }Queue; void PushQueue(Queue *queue, int data) { QNode *p = NULL; //p = (QNode*)malloc(sizeof(QNode)); p->data = data; if(queue->first == NULL) { queue->first = p; queue->last = p; p->next = NULL; } else

基于MATLAB的图像处理字母识别

数字图像处理 报告名称:字母识别 学院:信息工程与自动化学院专业:物联网工程 学号:201310410149 学生姓名:廖成武 指导教师:王剑 日期:2015年12月28日 教务处制

目录 字母识别 1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取 2.---------------------样本库的建立采集feature 3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试 4.---------------------总结

字母识别 1.imgPreProcess(联通区域提取)目录下 conn.m:连通区域提取分割(在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母) %%提取数字的边界,生成新的图 clear; clc; f=imread('5.jpg'); f=imadjust(f,[0 1],[1 0]); SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀 A2=imdilate(f,SE); SE=strel('disk',3) f=imerode(A2,SE) SE=strel('square',3); f=imdilate(f,SE); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) %%8连接的连接分量标注 imshow(f) hold on for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor',' y','MarkerSize',10); % plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end

图的连通性判断

基于MATLAB的实现,此方法可以知道有几个连通域,并且知道各个顶点的归属。Branches中显示各个节点的归属,同一行的为同一连通分支中的节点。其第一列为它的分类数。 例如下图,有五个连通分支,1、2、3在同一个连通分支中。 这是上图的邻接矩阵,同一节点间为0。 Branches中的显示内容,第一列为连通分支数,后边跟着的是给连通分支中的节点。第一行就表示1、2、3为一个连通分支,4自己在一个连通分支中等等。 function [Branches,numBranch]=Net_Branches(ConnectMatrix) % ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ % This program is designed to count the calculate connected components in networks. % Usage [Cp_Average, Cp_Nodal] = Net_ClusteringCoefficients(ConnectMatrix,Type) % Input: % ConnectMatrix --- The connect matrix without self-edges. % Output: % Branches --- A matrix, each rows of which represents the

% different connected components. % numBranch --- The numbers of connected components in network % % +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ % Refer: % Ulrik Barandes % Written by Hu Yong, Nov,2010 % E-mail: carrot.hy2010@https://www.sodocs.net/doc/ef9676642.html, % based on Matlab 2008a % Version (1.0),Copywrite (c) 2010 % Input check-------------------------------------------------------------% [numNode,I] = size(ConnectMatrix); if numNode ~= I error('Pls check your connect matrix'); end % End check---------------------------------------------------------------% Node = [1:numNode]; Branches = []; while any(Node) Quence = find(Node,1); %find a non-zero number in Node set subField=[]; %one component % start search while ~isempty(Quence) currentNode = Quence(1); Quence(1) = []; %dequeue subField=[subField,currentNode]; Node(currentNode)=0; neighborNode=find(ConnectMatrix(currentNode,:)); for i=neighborNode if Node(i) ~= 0 %first found Quence=[Quence,i]; Node(i)=0; end end end subField = [subField,zeros(1,numNode-length(subField))]; Branches = [Branches;subField]; %save end numBranch = size(Branches,1);

用vc++实现连通区域标记

用阳卡争|饕现唐≯’雾蓬通区匆《稼萄参I|i |i。;:: 一、引言 用图像处理方法做目标检测的一般顺序是:图像预处理、边缘检测、阈值分割、区域标记、形状判断分析。 进行区域标记之前的图像一般已经被处理为二值图像。如图1所示,二值图像中可能有多个连通区域。进行图像检测的时候往往关心的是每个连通区域各自的特性。这就需要使用区域标记的方法把不同的连通区域区分开来。 图1经过前期处理所得到的二值图像 二、连通区域 像素间的连通性是确定区域的一个重要概念。在二维图像中,假设目标像素周围有m(m<=8)个相邻的像素,如果该像素灰度与这m个像素中某~个点A的灰度相等,那么称该像素与点A具有连通性。常用的连通性有4连通和8连通。4连通一般选取目标像素的上、下、左、右四个点。8连通则选取目标像素在二维空间中所有的相邻像素。我们以下讨论的都采用了在实践中常选用的8连通区域。 将所有具有连通性的像素作为一个区域则构成了一个连通区域。那么对于图1,每个分离的白色目标区域被认为是一个连通区域。要注意的是,黑色背景同时也是一个连通区域。当然背景也可能被目标分成多个连通区域。目标和背景都是相对而言的。 三、标记算法 图像处理中有很多不同的标记算法。有些简单的算法只 玉案静。。豫玲。褰建永金赞 适合标记方形、圆形等规则的形状,并不是很实用。像素标记法和游程连通性分析是两种实用的方法,能够标记出符合连通性质的所有连通区域。这里我们只介绍易于理解的像素标记法,游程连通性分析可以参看《图像处理和分析上册》章毓晋编著P.206的介绍。 假设图像中目标像素的灰度为1,背景像素灰度为o。标记算法只对目标像素进行标记,而不针对背景像素。 首先对一幅图像从左到右、从上到下进行扫描。假如当前像素的灰度值为0,就移到下一个扫描位置。假如当前像素的灰度值为1,检查它左、左上、上、右上这4个相邻像素(根据所采用的扫描次序,当我们到达当前像素时这4个相邻像素已经被处理过)。如果上述4个相邻像素的灰度值都为0,就给当前像素一个新的标记值。如果4个相邻像素中只有一个像素P的灰度值为l,就把P像素的标记值赋给当前像素。如果4个相邻像素中有m(1<m<=4)个像素的灰度值为l,则按照左、左上、上、右上的优先顺序,确定当前像素的标记值。然后对这m个像素所拥有的标记值做等价对,并将其归入一个等价对数组中。例如,4个像素的灰度值都为1时,将左边像素的标记值赋给当前像素,然后做出左等价左上,左等价上,左等价右上三个等价对,最后将这三个等价对加入等价对数组。第一次扫描结束后,所有灰度值为1的点都已经被标记过,但有些标记是等价的。 整理等价对数组,把等价对整理为等价关系。进行第二次图像扫描,根据整理所得的等价关系来进行重新标记。第二次扫描结束之后,所有灰度值为1的目标区域都被标记了不同的标记值。根据不同的标记值就可以区分不同的连通区域。 四、算法实现 本文采用Vc++实现“像素标记法”。这里所处理的图像为二值化之后的8位BMP图像。关于图像的读入、显示等方面,很多文章都有详细的叙述,这里就不再赘述了。 利用VC++的Classwizard创建cImage类,增加如下成员变量。 Iongm_JngWldth://图像宽 Iongm_JngwldthBytes://图像宽所占字节数

MATLAB 判别分析

判别分析在生产、科学研究和日常生活中,经常会遇到对某一研究对象属于哪种情况作出判断。例如要根据这两天天气情况判断明天是否会下雨;医生要根据病人的体温、白血球数目及其它症状判断此病人是否会患某种疾病等等。从概率论的角度看,可把判别问题归结为如下模型。设共有n 个总体: n ξξξ,,,21L 其中i ξ是m 维随机变量,其分布函数为 ),,(1m i x x F L ,n i ,,2,1L = 而),,(1m x x L 是表征总体特性的m 个随机变量的取值。在判别分析中称这m 个变量为判别因子。现有一个新的样本点T m x x x ),,(1L =,要判断此样本点属于哪一个总体。 Matlab 的统计工具箱提供了判别函数classify 。 函数的调用格式为: [CLASS,ERR] = CLASSIFY(SAMPLE,TRAINING ,GROUP, TYPE) 其中SAMPLE 为未知待分类的样本矩阵,TRAINING 为已知分类的样本矩阵,它们有相同的列数m ,设待分类的样本点的个数,即SAMPLE 的行数为s ,已知样本点的个数,即TRAINING 的行数为t ,则GROUP 为t 维列向量,若TRAINING 的第i 行属于总体i ξ,则 GROUP 对应位置的元素可以记为i ,TYPE 为分类方法,缺省值为'linear',即线性分类,TYPE 还可取值'quadratic','mahalanobis'(mahalanobis 距离)。返回值CLASS 为s 维列向量,给出了SAMPLE 中样本的分类,ERR 给出了分类误判率的估计值。例已知8个乳房肿瘤病灶组织的样本,其中前3个为良性肿瘤,后5个为恶性肿瘤。数据为细胞核显微图像的10个量化特征:细胞核直径,质地,周长,面积,光滑度。根据已知样本对未知的三个样本进行分类。已知样本的数据为:13.54,14.36,87.46,566.3,0.09779 13.08,15.71,85.63,520,0.1075 9.504,12.44,60.34,273.9,0.1024 17.99,10.38,122.8,1001,0.1184 20.57,17.77,132.9,1326,0.08474 19.69,21.25,130,1203,0.1096 11.42,20.38,77.58,386.1,0.1425 20.29,14.34,135.1,1297,0.1003 -1-

二值图像连通域标记算法与代码 收藏

二值图像连通域标记算法与代码收藏 10:19:42二值图像连通域标记算法与代码 这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记,常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、四邻域标记算法: 1)判断此点四邻域中的最左,最上有没有点,如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点四邻域中的最左有点,最上没有点,则标记此点为最左点的值;如果此点四邻域中的最左没有点,最上有点,则标记此点为最上点的值。 3)如果此点四邻域中的最左有点,最上都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 2、八邻域标记算法: 1)判断此点八邻域中的最左,左上,最上,上右点的情况。如果都没有点,则表示一个新的区域的开始。 2)如果此点八邻域中的最左有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 3)如果此点八邻域中的左上有点,上右都有点,则标记此点为这两个中的最小的标记点,并修改大标记为小标记。 4)否则按照最左,左上,最上,上右的顺序,标记此点为四个中的一个。 代码实现: #include #include #include //连通区域属性结构 typedef struct tagMarkRegion

{ std::list MarkPointList;//点列表 RECT rect; }MarkRegion; //定义MarkMap 结构,用来存放等价对 typedef struct tagEqualMark { int MarkValue1; //标记值 int MarkValue2; //标记值 } EqualMark; //定义MarkMapping 结构,用来存放标记映射关系typedef struct tagMarkMapping { int nOriginalMark; //第一次扫描的标记 int nMappingMark; //等价整理之后对应标记 } MarkMapping; /* 功能说明:八连通标记 参数说明:I,表示图像数据指针 ImageWidth,表示图像宽 ImageHeight,表示图像高

matlab的判别分析

广西某锰矿床已知两种不同锰矿石各项评价指标如下表所列。现新发现湖润锰矿床,初步 Matlab执行代码: g1=[41.19 11.86 0.182 36.22;34.99 9.84 0.178 27.82;35.62 10.56 0.261

21.02]; g2=[23.21 5.46 0.11 21.17;25.05 6.84 0.134 27.3;19.23 6.61 0.137 26.61]; fprintf('做距离判别分析:\n') fprintf('在两个总体的协方差矩阵相等的假设下进行判别分析:\n') fprintf('两个样本的协方差矩阵s1,s2分别为\n') s1=cov(g1) s2=cov(g2) fprintf('因为两个总体的协方差矩阵相等,所以协方差的联合估计s为:\n') [m1,n2]=size(g1);[m2,n2]=size(g2); s=((m1-1)*s1+(m2-1)*s2)/(m1+m2-2) fprintf('两个总体的马氏平方距离为:\n') sn=inv(s); u1=mean(g1);u2=mean(g2); ucz=(u1-u2)'; dmj=(u1-u2)*sn*ucz fprintf('该值反映了两个总体的分离程度,线性函数的判别函数为:\n') syms x1;syms x2;syms x3;syms x4; x=[x1;x2;x3;x4]; u1z=u1';u2z=u2'; a1=(sn*u1z)';b1=(u1*sn*u1z)/2; a2=(sn*u2z)';b2=(u2*sn*u2z)/2; w1=vpa((a1*x-b1),4)

图的连通性

图的连通性 图的连通性2010-07-23 21 :02 图的连通性 第十三章图的基本概念 第三节图的连通性 一.连通性概念 图中两点的连通:如果在图G中u、v 两点有路相通,则称顶点u、v 在图G中连通。 连通图(connected graph) :图G中任二顶点都连通。 图的连通分支(connected brch,component) :若图G 的顶点集 V(G)可划分为若干非空子集V 1,V 2, ?,V w, 使得两顶点属于同一子集当且仅当它们在G 中连通,则称每个子图G为图G的一个连通分支(i=1,2, ?,w) 。 注:(1) 图G的连通分支是G的一个极大连通子图。 (2)图G连通当且仅当w=1。 例13.5 设有2n 个电话交换台,每个台与至少n 个台有直通线路,则该交换系统中任二台均可实现通话。 证明:构造图G如下:以交换台作为顶点,两顶点间连边当且仅当对应的两台间有直通线路。问题化为:已知图G有2n 个顶点,且 δ(G) ≥n,求证G连通。 事实上,假如G不连通,则至少有一个连通分支的顶点数不超过n。在此连通分支中,顶点的度至多是n–1。这与δ(G)≥n 矛盾。 证毕

例13.6 若图中只有两个奇度顶点,则它们必连通。 证明:用反证法。假如u与v 不连通,则它们必分属于不同的连通分支。将每个分支看成一个图时,其中只有一个奇度顶点。这与推论13.1 矛盾。证毕 在连通图中,连通的程度也有高有低。 例如 后面将定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。 二.割点 定义13.2 设v∈V(G),如果w(G–v)w(G) ,则称v 为G的一个割点。( 该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别) 。 例如 定理13.3 如果点v 是图G的一个割点,则边集E(G)可划分为两个非空子集E 1和E 2,使得G[E 1]和G[E 2]恰好有一个公共顶点 v。 推论13.2 对连通图G,顶点v 是G的割点当且仅当G–v 不连通。 以上两个结论的证明留作习题。 三.顶点割集 定义13.3 对图G,若V(G)的子集V' 使得 w(G–V')w(G), 则称V'为图G的一个顶点割集。含有k 个顶点的顶点割集称为k-顶点割集

二值图像连通域标记快速算法实现

二值图像连通域标记快速算法实现 算法描述 首先,在进行标记算法以前,利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组,接着在视频流的采集传输过程中,以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描,然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并,检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新,在一帧图像采集传输结束后,得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系,最后,根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并,利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换,替换后的图像为最终标记结果,并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。 图 1 标记算法流程 本文快速二值图像连通域标记算法分为三个环节: 1.图像初步标记:为每个像素赋予临时标记,并且将临时标记的等价关系记录在等价表中 2.整理等价表:这一环节分为两个步骤: (1)将具有等价关系的临时标记全部等价为其中的最小值; (2)对连通区域以自然数顺序重新编号,得到临时标记与最终标记之间的等价关系。 3.图像代换:对图像进行逐像素代换,将临时标记代换为最终标记.经过3个环节处理后,算法输出标记后的图像,图像中连通域按照由上到下,由左至右出现的顺序被标以连续的自然数。 1 图像初始标记 标记算法符号约定:算法在逆时钟方向检测连通域时用w1,w2表示连续两行的图像数据,在紧接着的顺时钟方向连通域检测时用k0,k表示连续两行经过

逆时钟方向标记后的图像数据。其在工作窗口的位置在图2、3中分别说明;对初始逆时针方向临时标记用Z表示。Z初始标记值为1。 二值图像连通域标记算法采用8连通判断准则,通过缩小标记范围剔除了图像的边界效应。为了简化标记处理过程,使标记处理在硬件对一帧图像传输操作时间内结束,标记处理利用中间数据缓存分为连续的两种类型,其中类型1用于直接图像序列传输,硬件发起图像序列传输时,类型1采用逆时钟顺序连通域检测,对2×3工作窗口中的二值像素进行初始标记。类型2对经过类型1初始标记过的图像数据再进行水平方向的连通域检测和归并,然后把标记结果存入图像存储区。 图像初始标记类型1: 步骤1读取像素w1(2)、w1(1)、w1(0)、w0(2)、w0(1),以及相应的二值像素值。 步骤2读取像素w0(1),按照逆时针方向依次与w1(0)、w1(1)、w1(2)、w0(2)比较,若w0(1)= w1(0),则k0(1)=k(2);若w0(1)= w1(1),则k0(1)=k(1);若w0(1)= w1(2),则k0(1)=k(0);若w0(1)= w0(2),则k0(1)=k0(0);否则(即w0(1)≠(w1(2)、w1(1)、w1(0)、w0(2)),k0(1)= Z;Z ++。 步骤3写入等价关系表,以Z为地址将Z写入等价关系数组。 图 2 逆时钟方向初始标记的工作窗 图像初始标记类型2: 步骤1判断经过逆时针方向标记后,如果w0(1)= w0(2)= 1,而标记灰度k0(1)≠k0(0),则进行下一步骤。 步骤2 假设k0(1)> k0(0),判断lab(k0(1))=k0(1)或者lab(k0(1))=k0(0),则lab(k0(1))=k0(0),否则对标记数组进行追踪置换。跳转至步骤3。 步骤3 假设k0(1)< k0(0),判断lab(k0(0))=k0(0)或者lab(k0(0))=k0(1),则lab(k0(0))=k0(1),否则对标记数组进行追踪置换。 追踪置换方法:步骤2的追踪置换令t= lab(k0(0));若lab(t)≠t,则

matlab实现求图的连通分量算法

该算法主要是仿照c中利用先深搜索算法求图的连通分量的算法改写的。 该算法假设有20个点,1号和2、4号相连,2号和3号相连,5号和6、7号相连,8号和9号相连,其他点都是孤立点。 结果图如下: 代码如下: clear N_TASK=20; %N_TASK任务的总个数 %随机生成任务点的坐标 x=rand(N_TASK,1); x=x*N_TASK; y=rand(N_TASK,1); y=y*N_TASK; for i=1:N_TASK z(i).x=x(i); z(i).y=y(i);

z(i).mark=0; z(i).next=0; z(i).next(2)=0; z(i).next(3)=0; z(i).groupnumber=0; end %使用z的next域表示点的下一个连接点 z(1).next(1)=2; z(2).next(1)=3; z(1).next(2)=4; z(5).next(1)=6; z(5).next(2)=7; z(8).next(1)=9; %使用邻接矩阵表示点与点之间的链接关系 z_neighbors=zeros(N_TASK,N_TASK); z_neighbors(1,2)=1; z_neighbors(2,3)=1; z_neighbors(1,4)=1; z_neighbors(5,6)=1; z_neighbors(5,7)=1; z_neighbors(8,9)=1; %使用递归的方法对图进行先深搜索求图的连通分量z=dfs_main(z); %画点 for i=1:N_TASK plot(z(i).x,z(i).y,'k*'); hold on end % 画出连线 x1=[z(1).x z(2).x]; y1=[z(1).y z(2).y]; x2=[z(2).x z(3).x]; y2=[z(2).y z(3).y]; x3=[z(1).x z(4).x]; y3=[z(1).y z(4).y]; x4=[z(5).x z(6).x]; y4=[z(5).y z(6).y]; x5=[z(5).x z(7).x]; y5=[z(5).y z(7).y]; x6=[z(8).x z(9).x]; y6=[z(8).y z(9).y]; plot(x1,y1,'r*-'); hold on plot(x2,y2,'r*-'); hold on plot(x3,y3,'r*-'); hold on plot(x4,y4,'r*-'); hold on plot(x5,y5,'r*-'); hold on plot(x6,y6,'r*-'); hold on grid on

图论讲义2连通性

第二章 图的连通性 连通图:任二顶点间有路相连。 例 可见在连通图中,连通的程度也是有高有低。 本章的目的就是定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。 §2.1 割边、割点与连通度 一、割点: 定义2.1.1 设)(G V v ∈,如果)()(G w v G w >?,则称v 为G 的一个割点。(该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别)。 例 定理2.1.1 如果点v 是图G 的一个割点,则边集E (G)可划分为两个非空子集1E 和2E ,使得 ][1E G 和][2E G 恰好有一个公共顶点v 。 推论2.1.1 对连通图G ,顶点v 是G 的割点当且仅当v G ?不连通。 以上两个结论的证明留作习题。 定理2.1.2 设v 是树T 的顶点,则v 是T 的割点当且仅当1)(>v d 。 证明:必要性:设v 是T 的割点,下面用反证法证明1)(>v d 。 若0)(=v d ,则1K T ?,显然v 不是割点。 若1)(=v d ,则v T ?是有1)(??v T ν条边的无圈图,故是树。从而)(1)(T w v T w ==?。因此v 不是割点。 以上均与条件矛盾。 充分性:设1)(>v d ,则v 至少有两个邻点u ,w 。路uvw 是T 中一条),(w u 路。因T 是树,uvw 是T 中唯一的),(w u 路,从而)(1)(T w v T w =>?。故v 是割点。证毕。 推论2.1.2 每个非平凡无环连通图至少有两个顶点不是割点。 证明:设T 是G 的生成树,则T 至少有两个叶子u ,v ,由上一定理知,u ,v 都不是T 的割点,即1)()(==?T w u T w 。由于u T ?是图u G ?的生成树,故 )(1)()()(G w T w u T w u G w ===?=?,

基于MATLAB的图片中文字的提取与识别要点

基于MATLAB的图片中文字的提取及识别 邹浩,余龙,邹勇博,宇童,和振乔,少梅 (电子科技大学电子工程学院,,710126) 摘要 随着现代社会的发展,信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像,图像可以把事物生动地呈现在我们面前,让我们更直观地接受信息。同时,计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题,是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。由于文字具有高级语义特征,对图片容的理解、索引、检索具有重要作用,因此,研究图片文字提取具有重要的实际意义。又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,故着重介绍了静态图像文字提取技术。 关键词:MATLAB 图像处理文字提取文字识别 Text Extraction and Recognition in Images Based on MATLAB ZOU Hao, YU long, ZOU Yongbo, LIU Yutong, HE Zhenqiao, LI Shaomei (Xidian University Electronic Engineering College,Xi'an,710126)

Abstract With the development of society,the form and quantity of imformation are increasing quickly.A large part of them are images,which can make things vividly presented in front of us,let us more intuitive to accept information.At the same time, the computer has been as a widely used tool for people's production and living services.Extracting text from image belongs to the frontier of intelligent information processing, and it is the current hot research topic in the field of artificial intelligence and pattern recognition.As the text with high-level semantic feature and plays an important role on understanding,indexing and retrieval image content.Therefore,the study on extracting texts from images have important actual meanings. And because extracting texts from still images is the basis for extracting texts from dynamic images, the article emphatically introduces the technology of extracting texts from still images. Key Words: MATLAB image processing word extraction word recognition 一.引言 随着计算机科学的飞速发展,以图像为 主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递 媒介,在图像中,文字信息(如新闻标题等

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