VCmatlab混合編程快速提取數(shù)字圖像特征值

1、VC+/matlab混合編程快速提取數(shù)字圖像特征值2008-06-12 17:021、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?，可以快捷地完成windows風(fēng)格的人機(jī)交互界面設(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，由各領(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與matlab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。特征值的選擇和

2、提取是由圖像分析過(guò)程中的一個(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，這種方法的特點(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工具箱中相關(guān)函數(shù)即可。缺點(diǎn)是工作環(huán)境內(nèi)

3、必須安裝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;/定義引掣指針if(!(ep=engOpen(NULL) exit(1); /打開(kāi)引掣mxArray *input=NULL,*num=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)據(jù)，這里定義二個(gè)數(shù)據(jù)input用來(lái)傳遞圖像數(shù)據(jù)，num用來(lái)傳遞參數(shù)值const int dims2=GetWidth(),GetHeight();/定義二維數(shù)組大小,即VC中像素區(qū)大小input=mx

4、CreateNumericArray(2,dims,mxUINT8_CLASS,mxREAL);/建立相應(yīng)大小數(shù)據(jù)區(qū)num=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);/單值參數(shù)也要定義成矩陣形式memcpy(mxGetPr(input),m_pData,high*wide*sizeof(byte);/將VC中數(shù)據(jù)賦值給matlab可識(shí)別的變量engPutVariable(ep,"input",input);/放入引掣,準(zhǔn)備調(diào)用matlab函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,并命以別名engPutVariable(ep,"num",num);engEva

5、lString(ep,"input=im2bw(input,graythresh(input)");/在引掣中執(zhí)行matlab命令進(jìn)行二值化engEvalString(ep,"num=bwarea(input);");/matlab函數(shù)計(jì)算面積大小input=engGetVariable(ep,"input"); num=engGetVariable(ep,"num");/處理后結(jié)果出引掣double *result=mxGetPr(num); double real=result0;/得到面積值 mxDestro

6、yArray(input); 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與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界面，matlab完全在后臺(tái)運(yùn)行。在需要調(diào)用matlab函數(shù)進(jìn)行圖像處理時(shí)，將VC中的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為matlab可識(shí)別的格式并裝入引掣區(qū)，調(diào)用matlab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matlab函

7、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，其非商業(yè)版本可以在該書(shū)網(wǎng)站免費(fèi)下載。regionprops(),imfeature(),區(qū)域的特征度量.輸出區(qū)域的若干特征值；mean2(), 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);bwlabel() 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*statxture();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，紋理熵;* invmoments() 可計(jì)算出七個(gè)不變矩;*specxture()頻

8、譜特征,計(jì)算S(r)和S()*polyangles()計(jì)算多邊形區(qū)域各頂點(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)據(jù)engEvalString(ep,"num=statxture(input);"); /調(diào)用statxture計(jì)算灰度差分紋理值num=engGetVariable(ep,"num");/提取計(jì)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_mean1=result0;/第一項(xiàng)，平均灰度  

9、60; m_std1=result1;/第二項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)差（對(duì)比度m_smooth=result2;/第三項(xiàng)，平滑度    m_tm=result3;/第四項(xiàng)，三階矩    m_asm1=result4;/第五項(xiàng)，慣性矩（均衡度）m_ent1=result5;/第六項(xiàng)，熵/下面二值化計(jì)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

10、);");形態(tài)學(xué)處理去除小面積區(qū)域engEvalString(ep,"output=imfill(output,'holes');");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matlab的regionprops求幾何形狀特征    engEvalString(ep,"a=regionprops(output,'all');n

11、um=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,"num=a.Eccentricity;");num=engGetVariable(ep,"num");/獲得偏心率值result=mxGetPr(num);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matlab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，減少了出錯(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matlab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matlab中語(yǔ)法簡(jiǎn)單而功能強(qiáng)大的函數(shù)，對(duì)于涉