针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最后将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中，传统LBP 算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。

这是MATLAB程序(带测试程序)； 思路很清楚的； 提取图像特征采用ZerNike不变矩

利用DOG算子实现角点检测，matlab源码，注释详实，有参考的算法讲解网站链接。如果有问题可以在评论区讨论留言，我会尽力解答。

对图像多尺度的概念，多尺度表达和理论基础做了总结，以及图像的相关特征。

该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取，包含四大类经典特征提取方法：SIFT特征，颜色特征，形状特征，纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说，包含原理，步骤，及运行实例和结果。

好用的matlab图像处理程序，主要是特征提取方面的

经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等亲测可用， 谢谢支持。

本文档包含两个关于小波变换在图像边缘特征提取的程序，绝对实用！