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时间:2020-01-22
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1、第十一章图像描述和分析灰度描述基于边界的表达基于区域的表达基于变换的表达基于边界的描述基于区域的描述纹理描述形状分析图像分析是一种描述过程,研究用自动或半自动系统,从图像中提取有用数据或信息生成非图的描述或表达。图像分析:图像分割、特征提取、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。预处理图像分割特征提取分类描述符号表达识别跟踪图像理解输入图像第十一章图像描述和分析第十一章图像描述和分析通过图像分割可得到图像中感兴趣的区域,即目标。图像中目标的表达/表示和描述:先需要将目标标记出来,这时主要考虑目标像素的连通性。在此基础上
2、,可以对目标采取合适的数据结构来表达,并采用恰当的形式描述它们的特性。第十一章图像描述和分析图像分割结果得到了区域内的像素集合,或位于区域边界上的像素集合,这两个集合是互补的。与分割类似,图像中的区域可用其内部(如组成区域的像素集合)表达,也可用其外部(如组成区域边界的像素集合)表达。一般来说,如果关心的是区域的反射性质,如灰度、颜色、纹理等,常用内部表达法;如果关心的是区域形状、曲率,则选用外部表达法。第十一章图像描述和分析表达是直接具体地表达目标,好的表达方法应具有节省存储空间、易于特征计算等优点。描述是较抽象地表达目标。好的描
3、述应在尽可能区别不同目标的基础上对目标的尺度、平移、旋转等不敏感,这样的描述比较通用。描述可分为对边界的描述和对区域的描述。此外,边界和边界或区域和区域之间的关系也常需要进行描述。第十一章图像描述和分析表达和描述是密切联系的。表达的方法对描述很重要,因为它限定了描述的精确性;而通过对目标的描述,各种表达方法才有实际意义。表达和描述又有区别,表达侧重于数据结构,而描述侧重于区域特性以及不同区域间的联系和差别。表达和描述抽象的程度不同,但其分别的界限是相对的。第十一章图像描述和分析对目标特征的测量是要利用分割结果进一步从图像中获取有用信
4、息,为达到这个目的需要解决两个关键问题:选用什么特征来描述目标如何精确地测量这些特征常见的目标特征分为灰度、颜色、纹理和几何形状特征等。其中,灰度、颜色和纹理属于内部特征,几何形状属于外部特征。第十一章图像描述和分析像素标记(二值图像)一种逐像素进行判断的方法对一幅二值图像从左向右、从上向下进行扫描(起点在图像的左上方)。检查当前正被扫描的像素与在它之前扫描到的若干个近邻像素的连通性。当前正被扫描像素的灰度值为1,则将它标记为与之相连通的目标像素,如果它与两个或多个目标相连通,则认为这些目标实际是同一个,并把它们连接起来;如果发现了
5、从背景像素到一个孤立目标像素的过渡,就赋一个新的目标标记。灰度描述幅度特征直方图特征变换系数特征一幅图像中最基本的是图像的幅度特征。例如在区域内的平均幅度,即幅度特征a)原图b)利用幅度特征将目标分割出来——设灰度阈值幅度特征P(rk)=nk/N第rk个灰度级出现的频数可从直方图的分布得到:图像对比度、动态范围、明暗程度等一阶直方图的特征参数:rk——量化层均值:方差:歪斜度:直方图特征峭度:熵:能量:直方图特征vv(m+1)uv(m)水平切口垂直切口环状切口扇状切口变换系数特征频域中的一些特征如M与F不是唯一地对应(M有位移不变性
6、)变换系数特征特征:图像中含有这些切口的频谱成分的含量。信息可作为模式识别或分类系统的输入信息。已成功用于土地情况分类,放射照片病情诊断等Ff(x,y)F-1F(u,v)g(u,v)变换系数特征基于边界的表达技术分类(1)参数边界:将目标的轮廓线表达为参数曲线(2)边界点集合:将轮廓线表达为边界点的集合(3)曲线逼近:利用几何基元去近似地逼近链码在数字图像中,边界或曲线是由一系列离散的像素点组成的,其最简单的表达方法是由美国学者Freeman提出的链码方法。利用一系列具有特定长度和方向的相连的直线段来表示目标的边界每个线段的长度固定
7、而方向数目取为有限,所以只有边界的起点需用(绝对)坐标表示,其余点都可只用接续方向来代表偏移量链码实质上是一串指向符的序列,常用的有4向链码、8向链码等。4向链码8向链码链码用链码表示区域的边界链码4-链码:000033333322222211110011链码算法:给每一个线段边界一个方向编码有4链码和8链码两种编码方法从起点开始,沿边界编码,至起点被重新碰到,结束一个对象的编码问题1:链码相当长噪音会产生不必要的链码改进1:加大网格空间,能缩短链码依据原始边界与结果的接近程度,来确定新点的位置问题2:由于起点的不同,造成编码的不同
8、由于角度的不同,造成编码的不同改进2:1)从固定位置作为起点(最左最上)开始编码或者:——链码起点归一化2)通过使用链码的差分代替码字本身的方式——链码旋转归一化循环差分链码:用相邻链码的差代替链码例如:4-链码10103322循环差
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