2023-187，一、图像特征提取图像的空间通常称为原始空间，特征称为特征空间，原始空间到特征空间存在某种变换，这种变换就是特征提取。图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等，图像特征提取方法有：1、方向梯度直方图特征用于进行物体检测的特征描述子，由于是在图像的局部方格单元上操作，对图像几何和光学的形变都能保持很好的不变性。
2、局部二值模式特征用来描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。通常应用于纹理分类，一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。3、Haar特征使用3种类型4种形式的特征，分为4类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。
1、怎样用matlab画频率直方图
matlab绘制直方图语法：nhist(Y)nhist(Y,x)nhist(Y,nbins)[n,xout]hist(…)hist(…)hist(axes_handle,…)描述：直方图显示了数据值的分布情况。nlist(Y)将向量Y中的元素分到10个等间隔的范围内，并返回每个范围内元素的个数作为一行向量。
n的每一列的值对应Y的该列。nhist(Y,x)x是一个向量，返回x的长度个以x为中心的，Y的分布情况。例如：如果x是一个5元素的向量，返回Y在以x为中心的，x长度个范围内数据直方分布。注：如果更需要制定数值边界而不是中心，可以使用histc。nhist(Y,nbins)nbins是一个范围，使用nbins间隔数。[n,
2、matlab直方图规定化
直方图就是统计图片不同值分布得到的柱状图由于图像采集等因素，有时候图片的直方图分布是很不均匀的例如照片过分曝光那么直方图分布就偏向于值大的如果曝光不足，就会使得分布偏向于小的值无论是偏向于大值和小值，都会使得图像的明暗对比减弱直方图均衡就是通过不同的阈值划分，使得最终图像像素的灰度分布趋于平均从而达到增强图像对比的目的而直方图规定化，并不是简单地让直方图趋于平均分布，而是趋于某种特定函数关系的分布实际上直方图均很化在某种程度上也是一种直方图规定化，也就是把新的直方图规定为平均分布的函数直方图均很化，在通常的图像处理中都能起到一定的图像增强作用它的使用胜在方便，你不要给更多的参数，根据输入的图片就能够实现正方图均衡化但是在一些特殊的场合，均匀的直方图不一定是最适合的，我们可能需要符合某种分布的直方图所以就有了直方图规定化一个例子是图像匹配我们可能前后得到了两张有一定区域重叠的照片，我们想使它们匹配并拼接起来（例如很多卫星图像的拼接）但是前后两张照片的曝光情况可能相差很远，那么在图像匹配之前。
3、matlab统计直方图
1、首先随机产生一组数据作为例子，在这里，我们随机产生一组数据，并将其圆整为整数，方法是：around(10*rand(5,1))2、接下来，可以用MATLAB的内置函数bar进行绘图，方法是bar(a)，在这里，可以自己定义直方图的宽度，系统默认的宽度为0.8，因此，可以依据默认的宽度设置自己想要的宽度，例如，在本例中将宽度设置为0.5，bar(a。