图像表示与描述.ppt

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1、数字图像处理第10章图像表示与描述(ImageRepresentationandDescription)10.1颜色描述(ColorDiscriptors)10.2纹理描述(TextureDescriptors)10.3边界描述(BoundaryDescriptors)10.4区域描述(RegionalDescriptors)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颜色描述(Co

2、lorDescriptors)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(10.1)除了灰度均值外,在有些情况下,还可能用到区域中的灰度最大值、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,k=0,1,…,L-1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

3、概率密度的估计,可以由直方图产生下列特征。(10.2)(1)平均值(10.3)(2)方差(3)能量(4)熵(10.6)(10.4)(10.5)10.1.2直方图特征 (HistogramFeature)10.2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。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

4、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

5、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,根据这一观点,纹理特征计算应该采用句法结构方法。10.2纹理描述 (TextureDescriptors)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(10.7)它是对(2w+1)(2w+1)窗口内的每一点像素(j,k)与偏离值为,=0,1,2

6、,…,T的像素之间的相关值作计算。一般粗纹理区对给定偏离(,)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。自相关函数的扩展的一种测度是二阶矩,即(10.8)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。10.2.1自相关函数描述 (AutocorrelationFunction)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

7、.9)然后求出差分图像的已归一化的灰度直方图hg(k),当取较小差值k的频率hg(k)较大时,说明纹理较粗糙,直方图较平坦时,说明纹理较细致。(1)平均值(2)能量(对比度)(3)熵当直方图分布较平坦时,A2较小,A3较大;当hg(l)在原点附近集中分布时,A1较小,反之则A1较大。(10.10)(10.11)(10.12)10.2.2灰度差分统计 (StatisticsofIntensityDifference)10.2.3灰度共生矩阵 (Gray-LevelCo-occurrenceMatrix)灰度共生矩阵法是描述纹理特征的重要方法之一

8、,它能较精确地反映纹理粗糙程度和重复方向。由于纹理反映了灰度分布的重复性,人们自然要考虑图像中点对之间的灰度关系。灰度共生矩阵定义为:对于取定的方向和距离d,在方

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