数字图像处理课件10new

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1、数字图像处理武汉理工大学信息学院第10章图像表示与描述（ImageRepresentationandDescription）10.110.1颜色描述（颜色描述（ColorDiscriptorsColorDiscriptors））1010.2.2纹理描述（纹理描述（TextureDescriptorsTextureDescriptors））10.310.3边界描述（BoundaryDescriptors）边界描述（BoundaryDescriptors）10.410.4区域描述（区域描述（RegionalDescriptorsRegionalDescriptors））10.1颜色描述

2、（ColorDescriptors）颜色特征是图像的基本特征之一。颜色特征是图像检索识别中应用最为广泛的视觉特征，与其他视觉特征相比，它对图像的尺寸、方向、视角的依赖性较弱，因此具有较高的稳定性。这一节主要讨论反映图像灰度的统计特征。10.1.1简单灰度特征（IntensityFeature）图像灰度特征可以在图像的某些特定的像点上或其邻域内测定，也可以在某个区域内测定。以（i，j）为中心的（2M+1）×（2N+1）邻域内的平均灰度为-1MNfij(,)=ååfixjy(+,+)（10.1）(2M+1)(2N+1)xMyN=-=-除了灰度均值外，在有些情况下，还可能用到区域中的灰度

3、最大值、最小值、中值、顺序值及方差等。10.1.2直方图特征（HistogramFeature）设图像f的像素总数为N，灰度等级数为L，灰度为k的像素全图共有Nk个，那么Nkh=，k=0，1，…，L-1（10.2）kN称为f的灰度直方图。图像灰度直方图可以认为是图像灰度概率密度的估计，可以由直方图产生下列特征。10.1.2直方图特征（HistogramFeature）（1）平均值-L-1f=åkhk（10.3）k=0（2）方差L-1-22sf=å(k-f)hk（10.4）k=0（3）能量L-12fN=å(hk)（10.5）k=0（4）熵L-1f=-åhlogh（10.6）Ek2kk

4、=010.2纹理描述（TextureDescriptors）纹理是图像描述的重要内容，但对纹理很难下一个确切的定义。类似于布纹、草地、砖砌地面等重复性结构称为纹理。一般来说，纹理是对图像的像素灰度级在空间上的分布模式的描述，反映物品的质地，如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性和规范性等。10.2纹理描述（TextureDescriptors）纹理的标志有三要素：一是某种局部的序列性，在该序列更大的区域内不断重复；二是序列是由基本部分非随机排列组成的；三是各部分大致都是均匀的统一体，纹理区域内任何地方都有大致相同的尺寸结构。10.2纹理描述（TextureDescriptors）纹理图像

5、在很大范围内没有重大细节变化，在这些区域内图像往往显示出重复性结构。纹理可分为人工纹理和天然纹理。人工纹理是由自然背景上的符号排列组成，这些符号可以是线条、点、字母、数字等。自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、种子、森林、草地之类的照片。人工纹理往往是有规则的，而自然纹理往往是无规则的。10.2纹理描述（TextureDescriptors）归纳起来，对纹理有两种看法，一是凭人们的直观印象，二是凭图像本身的结构。从直观印象出发包含有心理学因素，这样就会产生多种不同的统计纹理特征。从这一观点出发，纹理特征计算应该采用统计方法。从图像结构观点出发，则认为纹理是结构，根据这一观

6、点，纹理特征计算应该采用句法结构方法。10.2.1自相关函数描述（AutocorrelationFunction）设图像为f(m，n)，自相关函数可以定义为j+wk+wååf(m,n)f(m-e,n-h)m=j-wn=k-wC(e,h,j,k)=（10.7）j+wk+w2åå[f(m,n)]m=j-wn=k-w它是对（2w+1）´（2w+1）窗口内的每一点像素（j，k）与偏离值为e，h=0，±1，±2，…，±T的像素之间的相关值作计算。一般粗纹理区对给定偏离（e，h）时的相关性要比细纹理区高，因为纹理粗糙性应与自相关函数的扩展成正比。10.2.1自相关函数描述（Autocorrel

7、ationFunction）自相关函数的扩展的一种测度是二阶矩，即jk22Ti,(j)=ååemC(e,h,j,k)（10.8）e=-Th=-T纹理粗糙性越大，则T就越大，因此，可以方便地使用T作为度量粗糙性的一种参数。10.2.2灰度差分统计（StatisticsofIntensityDifference）对于给定的图像f（i，j）和取定的较小的整数m、n，求差分图像g(i,j)=f(i,j)-f(i+m,j+n)(10.9)然后求出差分图像的已归一化的灰度直方图h