特征提取和测量误差.ppt

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1、第11章特征提取和测量误差数字图像分析与处理第11章特征提取和测量误差为描述图像中目标的特性，常需要提取其特征图像特征测量指对图像中对应这些特性的描述符或描述参数的测量对目标特征的测量从根本上来说是要从数字化的数据中准确地估计出产生这些数据的模拟量的性质，因为这是一个估计过程，所以测量误差是不可避免的。需要研究导致误差产生的原因并设法减小各种因素的影响在一个实际的图像识别系统中,图像预处理与分割的最终目的是为了进一步对图像的特征进行提取和分析,即先找出能够区分不同目标的合适特征参数,这些特征参数对于不同目标能够得到不同的特征值,根据特征值,我们就可以区分开不同的目标。原始特征的数量很大，通过

2、映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程叫特征提取。选取的特征应具有可区别性、可靠性、独立性好和数量少的特点。11.1区域形状特征及测量11.2区域纹理特征及测量11.3运动检测及测量11.4特征测量的准确度形状紧凑性:伸长性形状参数根据区域的周长和区域的面积计算11.1区域形状特征及测量周长区域为圆形时F为1，其它形状时，F>1，即当区域为圆时，F为最小对数字图像而言，边界按4-连通计算，则对正八边形区域F最小，边界按8-连通计算，则对正菱形F最小区域的形状和形状参数有一定的联系，但又不是一一对应的形状参数特点：无量纲对尺度变化不敏感对旋转也不敏感（去除由

3、于离散区域旋转带来的误差）边界的长度－边界的全局特征，指边界所包围区域的轮廓的周长区域R的边界B是由R的所有边界点按4-方向或8-方向连接组成的，区域的其它点称为区域的内部点轮廓长度计算对于区域R而言，它的每1个边界点P都应满足2个条件：（1）P本身属于区域R;（2）P的邻域中有象素不属于区域R注意：如果区域R的内部点用8-方向连通来判断，则得到的边界为4-方向连通的，如果用4-方向连通来判断，则得到的边界为8-方向连通的如图说明这个问题(a)(b)(a)中浅阴影象素点组成1个目标区，如果将内部点用8-方向连通判断，则(b)深色区域点为内部点，其余浅色区域点构成4-方向连通边界；如果将内部点

4、用4-方向连通判断，则此时区域内部点和8-方向连通边界如图(c)所示。(c)计算周长常用的3种方法(1)若将图像中的像素视为单位面积小方块时，则图像中的区域和背景均由小方块组成。区域的周长即为区域和背景缝隙的长度之和，此时边界用隙码表示，计算出隙码的长度就是物体的周长。如图所示图形，边界用隙码表示时，周长为24。(2)当把像素看作一个个点时，则周长用链码表示，求周长也即计算链码长度。此时，当链码值为奇数时，其长度记作；当链码值为偶数时，其长度记作1。即周长p表示为式中，Ne和No分别是边界链码（8方向）中走偶步与走奇步的数目。边界用链码表示时，周长为10+5(3)周长用边界所占面积表示时

5、，周长即物体边界点数之和，其中每个点为占面积为1的一个小方块。边界以面积表示时，物体的周长为15。区域面积－描述区域的大小，对属于区域的象素计数，设正方形象素的边长为单位长，则其面积A的计算式为：A=∑(x,y)∈R1dnA=#ofpixels=10A=d*d/2=4.5A=n*n/2=8后面两种方法直观，但误差较大，而第一种方法不仅简单，而且对原始模拟区域面积的无偏和一致的最好估计区域面积形状紧凑性偏心率区域的偏心率可由p和q的比值得到绕X轴的转动惯量为A，绕Y轴的转动惯量为B，惯性积为C偏心率另一种表示的方法：采用区域主轴和辅轴的比。如图所示，E=A/B。图中，主轴与辅轴相互垂直，且是两

6、方向上的最长值。形状紧凑性球状性其中ri代表区域内切圆的半径，而rc代表区域外接圆的半径，2个圆的圆心都在区域的重心上当区域为圆时,球状性的值S达到最大值1.0，而当区域为其他形状时，则有S＜1.0。S不受区域平移、旋转和尺度变化的影响。球状性定义示意图形状紧凑性圆形性用区域R的所有轮廓点定义的特征量R为从区域重心到轮廓点的平均距离，R为从区域重心到轮廓点的距离的均方差圆形性，即特征量C当区域R趋向圆形时是单增趋向无穷的，它不受区域平移、旋转和尺度变化的影响，可以推广用于描述三维目标。描述符比较：各个区域描述符的数值对不同物体的区别能力是各有特点的。形状复杂性：不规则性细度比例：它是形状

7、因子的倒数，即4(A/B2)(2)面积周长比：A/B(3)矩形度：定义为A/AMER，其中AMER代表围盒面积。矩形度反映的是目标的凹凸性。(4)与边界的平均距离定义为A/(5)轮廓温度：根据热力学原理得来，定义为，其中H为目标凸包的周长形状复杂性饱和度（越小，形状越复杂）在一定意义下反映了目标的紧凑性（紧致性），它考虑的是目标在其围盒中的充满程度。可用属于目标的像素数与整个围盒所包含的像素数之比来计算纹理是