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1、灰度图像特征提取算法研究摘要图像特征提取一直是图像研究和计算机识别中一个值得探讨的问题，在计算机科学、医疗辅助诊断、军事、工业测量等各种领域都正在发挥着越来越重要的作用。尤其是医疗检索系统中，如何准确定位和提取关键特征往往是首要解决的问题之一，是提高医疗仪器识别率的关键。在医疗检索系统中准确的定位和提取图像的边缘特征，能够使医生快速准确的判别出病因。本文针对边缘特征提取算法和灰度直方图特征提取算法进行了特征提取试验与分析。边缘特征提取，本文通过采取Robets算法，Sobel算法，Canny算法，小波变换
2、算法对一幅图像做了不同的边缘特征提取。结果表明，本文采取的Canny边缘特征提取算子法明显优于其他边缘特征提取算法，且能够最为接近的描述灰度图像的边缘特征信息。灰度直方图特征，对于边缘算子法提取出的灰度边缘特征图像，通过人眼观测有时可能会观测不到明显的区别。本文通过分析其灰度灰度直方图特征，提取其中的灰度特征量（灰度均值（Mean）、方差（Variance）、熵（Entropy）、能量（Energy）），根据特征量的变化情况分析图像边缘提取效果的差异。本算法编程采用C#语言，在Visualstudio20
3、10平台下实现，通过各种算法对图像特征提取的描述实现其不同的提取效果。结果显示C#语言能更好的表示各种不同算法在图像处理中的编程。关键词：灰度图像；特征提取；边缘特征；灰度直方图；特征量33灰度图像特征提取算法研究AbstractResearchandcomputerimagefeatureextractionhasbeenaproblemthatworthexploringinvisualidentification,Incomputerscience,medicaldiagnosis,military
4、,industrymeasurementandsoonvariousfieldsareplayinganincreasinglyimportantrole.especiallyinmedicalretrievalsystem,howtaccuratelylocateandextractthekeyfeaturesareoftenthefirsttosolveoneoftheproblems,Isthekeytoimprovemedicalinstrumentrecognitionrate.Inmedica
5、lretrievalsystemaccuratelylocateandextracttheimageedgefeatures,Canmakethedoctorquicklyaccuratelyidentifythecause.Basedonedgefeatureextractionalgorithmandthealgorithmforcalculatinggrayscalehistogramfeatureextractionfeatureextractionexperimentandanalyzed.Th
6、eedgefeatureextraction,Algorithminthispaper,byadoptingRobets,Sobelalgorithm,theCannyalgorithm,thewavelettransformalgorithmtoanimagemadeofdifferentedgefeatureextraction.ResultsshowthattheadoptedCannyedgeoperatoroffeatureextractionmethodissuperiortootheredg
7、efeatureextractionalgorithms,Andcandescribethemostclosetotheedgeofgrayimagefeatureinformation.Graylevelhistogramfeature,forgrayleveledgeoperatormethodtoextracttheedgecharacterimages,bythehumaneyeobservationmaysometimesobservednosignificantdifferencebetwee
8、nthetwo.Inthisarticle,throughanalyzingthecharacteristicofthegraylevelhistogramgray-scaleand，Extractthegrayscalecharacteristics(grayscaleaverage(mean)andvariance(variance),entropy(entropy),energy(energy),accordingtot
