数字影像线特征提取

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1、1、什么是点特征？2、试述Moravec算子、Forstner和SUSAN算子的原理、计算过程和各自特点。3、分别给出Moravec、Forstner和SUSAN算子的程序框图，并编程实验。数字摄影测量Digitalphotogrammetry问题的提出什么是线特征？如何提取线特征？3-3线特征提取内容安排[一]、数字影像线特征的特点[二]、一阶差分算子[三]、二阶差分算子[六]、特征分割法[四]、Laplace算子，LOG算子[五]、Canny算子[一]、数字影像线特征的特点线特征是指影像的“边缘”与“线”，“边缘”可定义

2、为影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线，而“线”则可以认为是具有很小宽度的、其中间区域具有相同的影像特征的边缘对，也就是距离很小的一对边缘构成一条线。线特征提取算子1、线特征线特征提取算子1、线特征重要性：线特征存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间．因此它是图像分割所依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。[一]、数字影像线特征的特点线特征提取算子1、线特征特性：沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。边缘（线）是具有幅值（强度）（magnitude)和方向（directio

3、n)的矢量（vectorvariable)。[一]、数字影像线特征的特点线特征提取算子1、线特征三种类型：阶跃型、房顶型和线条型(脉冲型)。[一]、数字影像线特征的特点§3-3线特征提取算子2、线特征提取算子定义：线特征提取算子是指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的算子，通常也称边缘检测算子。[一]、数字影像线特征的特点§3-3线特征提取算子2、线特征提取算子线特征提取算子的类型：1）使用近似图像函数一阶导数的算子2）基于图像函数二阶导数过零点的算子3）将图像函数与边缘的参数模型相匹配的算子根据使用的技术方法分为三类：[

4、一]、数字影像线特征的特点§3-3线特征提取算子[二]、一阶差分算子对一个灰度函数g(x,y)，其梯度定义为一个向量：它的两个重要的特性是：（1）向量G[g(x,y)]的方向是函数g(x,y)在（x,y）处最大增加率的方向；（2）G[g(x,y)]的模为就等于最大增加率。1、梯度算子§3-3线特征提取算子1、梯度算子在数字影像中，导数的计算通常用差分予以近似，则梯度算子即差分算子为:为了简化运算，通常用差分绝对值之和进一步近似为：对于一给定的阈值T，当时，则认为像素（i,j）是边缘上的点。+-+-ij[二]、一阶差分算子2、

5、Roberts梯度算子Roberts梯度定义为:容易证明其模为：用差分近似表示导数，则有:§3-3线特征提取算子+-+-ij[二]、一阶差分算子§3-3线特征提取算子北如果仅对某一方向的边缘感兴趣，可利用以下所示的方向差分算子进行边缘检测：3、方向差分算子[二]、一阶差分算子§3-3线特征提取算子北东南西东北东南西南西北3、方向差分算子[二]、一阶差分算子§3-3线特征提取算子4、Prewitt算子[二]、一阶差分算子§3-3线特征提取算子5、Sobel算子[二]、一阶差分算子§3-3线特征提取算子1、方向二阶差分算子（提取

6、“线”）此时二阶差分算子为:相应于纵向与两个对角方向的二阶差分算子为：[三]、二阶差分算子§3-3线特征提取算子1、方向二阶差分算子（提取“线”）需要在纵横方向同时检测时的算子为:[三]、二阶差分算子§3-3线特征提取算子再加上两个对角方向同时检测的二维算子为:[三]、二阶差分算子1、方向二阶差分算子（提取“线”）§3-3线特征提取算子1、拉普拉斯算子拉普拉斯（Laplace)算子定义为:若g(x,y)的傅立叶变换为G(u,v)，则的傅立叶变换为：[四]、Laplacian算子，LOG算子故拉普拉斯算子实际上是一高通滤波器。

7、？§3-3线特征提取算子1、拉普拉斯算子[四]、Laplacian算子，LOG算子§3-3线特征提取算子[四]、Laplacian算子，LOG算子同理可得：§3-3线特征提取算子算子是一高通滤波器得证[四]、Laplacian算子，LOG算子§3-3线特征提取算子1、拉普拉斯算子对于数字影像，拉普拉斯算子定义为:通常将上式乘以-1，则拉普拉斯算子即成为原灰度函数与矩阵（称为卷积核或掩膜）的卷积。然后取其符号变化的点，既通过零的点的边缘。[四]、Laplacian算子，LOG算子§3-3线特征提取算子1、拉普拉斯算子Lapla

8、ce算子是各向同性的导数算子，具有旋转不变性。[四]、Laplacian算子，LOG算子§3-3线特征提取算子2、高斯-拉普拉斯算子（LOG算子）在提取边缘时，利用高斯函数先进行低通滤波，然后再利用拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点，这就是高斯-拉普拉斯算子或称为LOG算子。高斯滤波函