本文来自于 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/03/19/2969877.html
一种图像特征的提取算法。
算法步骤：
1.用3*3的模板对图像每个像素进行处理，比较当前像素和周围像素的大小，将大于当前像素的置1，小于的置0。
2.对这周围八个像素进行编码，这八个0和1正好是可以组成一个byte数，然后按一定的规则组成这个无符号数。
3.把这个数赋值给当前像素。
4.通常对处理后的图像进行区域划分，比如分成4*4 、10*10或16*16的区域，对每个区域求得直方图，得到16、100或256个直方图。（划分都不是固定的）
5.这些直方图就是特征了，可以根据需要任意使用了。
下面是简单的实现：
clear all; close all; clc; img=imread('lena.jpg'); [m n]=size(img); imgn=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-2 pow=0; for p=i-1:i+1 for q =j-1:j+1 if img(p,q) > img(i,j) if p~=i || q~=j %有的文章这里是3*3的顺时针编码，我就按处理顺序编码了。 %反正都是特征描述啥的，只要按相同规则就行了。 imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow; pow=pow+1; end end end end end end figure; imshow(imgn,[]); hist=cell(1,4); %划分四个区域求直方图，10*10的太多了，这里搞简单点 hist{1}=imhist(img(1:floor(m/2),1:floor(n/2))); hist{2}=imhist(img(1:floor(m/2),floor(n/2)+1:n)); hist{3}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,1:floor(n/2))); hist{4}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,floor(n/2)+1:n)); for i=1:4 figure; plot(hist{i}); end转载于:https://www.cnblogs.com/natalie/p/4485274.html
