形态学特征提取matlab,一种基于形态学的目标特征提取方法与流程

本发明属于图像处理技术，具体涉及一种基于形态学的目标特征提取方法。

背景技术：

特征提取是图像识别的关键技术，图像的特征有颜色特征，纹理特征，几何特征等等。目标的几何特征是图像识别中常用的特征。通常目标几何特征参数主要有：周长、面积、最长轴、方位角、边界矩阵和形状系数等。准确的对目标的形状进行描述是图像识别的难题之一。如何细致的描述目标图像的边缘细节，同时有获取目标的大致形状信息是需要继续探索的问题。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于形态学的目标特征提取方法，本发明对目标图像进行多次形态学腐蚀处理，利用腐蚀前后的图像计算原图像和腐蚀后的目标的长轴和短轴比值、复杂度；腐蚀后中心的偏移量和偏转角度；腐蚀后图像目标边缘距离中心的距离的方差和均值以及腐蚀掉部分的形态学复杂度(腐蚀掉部分面积除以腐蚀掉面积的内边缘长度)作为目标图像的特征。通过多次对目标图像的腐蚀分解，同时获取了目标的边缘细节描述和总体形状近似描述。

技术方案：本发明的一种基于形态学的目标边缘特征提取方法，包括以下步骤：

(1)生成单一目标图像：将原图像进行二值化处理，并使目标像素为1，背景像素为0，然后对处理后的二值化图像进行空洞填充，将面积最大的目标图像单独保存为待分析图像，并统一尺寸(例如[360,360])；