江西理工大学应用科学学院2014届本科生毕业设计（论文）
图3-9 基于sobel算法边缘提取及识别分类的结果
对正方形进行边缘提取，并根据求出的圆形度和矩判断出该图形为正方形。 判断程序代码如下： b=min(khoangcach{k}); c=dt(k).Area; vuong = c/(4*b^2)
elseif (vuong < 1.05 ) & (vuong > 0.95 )
text(s(k).Centroid(1)-20,s(k).Centroid(2),'正方形')
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江西理工大学应用科学学院2014届本科生毕业设计（论文）
图3-10 基于sobel算法边缘提取及识别分类的结果
对长方形进行边缘提取，并根据求出的圆形度和矩判断出该图形为长方形。 判断程序代码如下： a=max(khoangcach{k}); b=min(khoangcach{k}); c=dt(k).Area;
chunhat=c/(4*b*(a^2-b^2)^0.5);
elseif ((chunhat <1.05) & (chunhat >0.95))
text(s(k).Centroid(1)-20,s(k).Centroid(2),'长方形')
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江西理工大学应用科学学院2014届本科生毕业设计（论文）
图3-11 基于sobel算法边缘提取及识别分类的结果
对图中各进行边缘提取，并根据求出的圆形度和矩分别判断出各为什么图形并输出显示。
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结 论
结 论
图像的形状特征相对于其它特征是比较难以精确提取，同时也是难以匹配的，寻找符合人眼感知特性的形状特征不是一个简单的工作。这是因为一方面图像的形状难以用简单的参数来描述；另一方面，当前的计算机处理技术对形状提取的参数难以准确处理。另外，图像的形状特征往往会因图像的尺寸、图像的旋转及平移而发生变化，因而这些因素都制约了基于形状特征的图像检索系统的发展。形状特征的表达必须以对图像中物体或区域的分割为基础，这是计算机视觉的困难问题之一，至今没有很好的解决。因为目前的技术无法做到准确而稳健的自动图像分割。
本次论文根据边缘提取的算法，把各种图像的边缘提取出来，再根据各种形状的图像的圆形度，矩形度来判断出图中的图形是正方形还是三角形还是圆或是椭圆与菱形。从仿真结果来看，本次的程序基本达到题目的要求。
但本次仿真主要是根据图像的形状进行识别，在以后可以根据图像的纹理和色彩来对图像进行进一步的分类识别，可以把三者结合起来，这对提高图像识别的准确性会有很大的提升。这可以运用在图像自动识别分类上，会在图像智能检索领域有很大用处。
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参考文献
参考文献
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