【D60】基于Matlab灰度共生矩陣的圖形紋理檢測(cè)及路面狀況的SVM分類(lèi)實(shí)現(xiàn)

2022-06-02 17:42:21 索煒達(dá)電子 814

文件編號(hào)：D60

文件大?。?/strong>12M

代碼行數(shù)：106行(主函數(shù))

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Matlab2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述：基于Matlab灰度共生矩陣的圖形紋理檢測(cè)及路面狀況的SVM分類(lèi)實(shí)現(xiàn)

圖像的特征提取是圖像的識(shí)別和分類(lèi)、基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像數(shù)據(jù)挖掘等研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)性工作，其中圖像的紋理特征對(duì)描述圖像內(nèi)容具有重要意義，紋理特征提取已成為圖像領(lǐng)域研究的一個(gè)重要方法。

本項(xiàng)目以道路狀況分類(lèi)為背景，基于SVM使用紋理特征參數(shù)完成對(duì)道路狀況的分類(lèi)。

灰度共生矩陣的特征參數(shù)：

-二階矩

-對(duì)比度

-相關(guān)性

-熵

-逆差距

實(shí)現(xiàn)過(guò)程

本文以識(shí)別路況為背景設(shè)計(jì)系統(tǒng)，首先讀取圖像文件，在為了得到較為理想的結(jié)果，給出的圖片尺寸較小，這樣的目的在于提高運(yùn)行速度、能夠?qū)硐肭闆r下的識(shí)別結(jié)果有更加精確的把握。由于RGB圖像的體積較大，但另一方面我們也知道，一張圖片也可以用其灰度圖像來(lái)反映，因此，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度的轉(zhuǎn)化，可以降低對(duì)設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)行效率的要求。盡管灰度轉(zhuǎn)化后可以有效的降低圖片的大小，但是對(duì)于256灰度級(jí)的圖片仍然會(huì)給處理帶來(lái)一些時(shí)間上的消耗，因此需要在保持原圖像信息不變的情況下大量削減灰度級(jí)，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，增加灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而增加圖像的整體對(duì)比效果。通常，需要將每個(gè)掃描的方向所計(jì)算的特征參數(shù)計(jì)算出來(lái)作一個(gè)權(quán)衡，這樣能夠更好地綜合影響因素，一般會(huì)將每個(gè)方向的特征參數(shù)計(jì)算出來(lái)取平均，這樣就可以以一個(gè)綜合的指標(biāo)來(lái)識(shí)別圖像了。把所有的設(shè)計(jì)思路綜合起來(lái)，可以用下圖所示的系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖來(lái)反映。

分類(lèi)結(jié)果

通過(guò)樣本標(biāo)簽和分類(lèi)后的標(biāo)簽對(duì)比，得出使用能量和對(duì)比度作為訓(xùn)練分類(lèi)器的樣本，分類(lèi)器對(duì)于實(shí)驗(yàn)待分類(lèi)樣本分類(lèi)的其正確率為：95%，由此可以看出，這個(gè)分類(lèi)器對(duì)于道路狀況的分類(lèi)仍然具有一定的意義。

設(shè)計(jì)總結(jié)

1.計(jì)算灰度共生矩陣時(shí)要考慮三個(gè)變量，圖像灰度級(jí)、方向和距離。

2.對(duì)于灰度級(jí)的選取，灰度級(jí)決定了灰度共生矩陣的計(jì)算規(guī)模，降低灰度級(jí)可以提高計(jì)算速度和減少存儲(chǔ)空間需求，且適當(dāng)降低灰度級(jí)還可以減少噪聲對(duì)圖像的影響，但過(guò)小的灰度級(jí)會(huì)破壞有用紋理的成分。

3.對(duì)于距離d的選擇，共生矩陣在精細(xì)紋理中隨距離而快速變化，而在粗糙紋理中隨距離則變化緩慢。一般而言，對(duì)于平滑紋理用較大的距離，對(duì)于粗糙紋理用較小的距離會(huì)取得較好的效果。對(duì)于方向的選擇，一般有四種取值，通過(guò)不同方向可以考察不同的紋理，不同方向生成的共生矩陣中包含不同的紋理信息。在考慮方向時(shí)，往往是分別計(jì)算四個(gè)方向灰度共生矩陣所確定的紋理特征值，然后以各方向特征值的均值作為最終紋理分量。

4.利用SVM進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，樣本的選取和核函數(shù)的選取是分類(lèi)器是否優(yōu)良的一個(gè)重要影響因素，因此，對(duì)于一個(gè)優(yōu)良的分類(lèi)器，應(yīng)該充分考慮各種影響因素后，選擇一個(gè)最優(yōu)的方案才能使待分類(lèi)目標(biāo)得到更好的分類(lèi)。

演示視頻：