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1、第卷第期计算机学于及年月基于团块的特征提取史册徐胜荣荆仁杰姚庆栋浙江大学信息与电子工程系杭州摘要本文提一,出了种新的基于团块的图像处理思想描述了在团块的链码表示的基础上提取其点、线、面特征的算法与以往的图像处理方式相比,新方式更接近人眼观察景物的方式,并可在图像处理的早期引入知识以控制搜索空间,减少计算量,加快运算速度关键词实时图像理解,团块,链码,特征提取,变换分类号一,’,,,,刃护刀‘￡〔,王〔尹王砚”刀人刃“之沪之尹刃了矛少刀“一,,’,,,一,,,己台二二二、、‘巳口目前的图像理解系统
2、一般将处理分成低中高三个层次低层主要针对图像数据进行像素级上的处理,如分割、平滑、卷积等高层主要是符号推理以形成最后的理解结果即对输入图像所表示的场景给出一个合理的或可以接受的解释中层则是低层图像数据向高层符号表示的中间转换在这三个处理层次中,中层处理是连接低层和高层处理的桥梁,对于整个系〔,口统的实现和性能是非常重要的,,为了实现通用性一些图像理解系统只在高层引入领域知识来控制推理过程在中层则采一一,一一“”,本文。收到修改文收到本研究得到国家八五重点课题项目基金资助史册博士研究生,主要研究方
3、向为图像处理、计算机视觉徐胜荣,教授,主要研究方向为图像分析与图像理解、视觉专家系统荆仁杰,教授,主要研究方向为图像处理、计算机视觉、人工神经网络姚庆栋,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、图像编码、数字通信、高清晰度电视期史册等基于团块的特征提取用数据驱动的方式这样在中层处理上,由于处理目的不明确、针对性不强,容易出现数据量的急剧膨胀这给高层推理带来了困难,因为从大量数据中筛选出有意义的、而且按一定方式组合,系统所需要的处理时间后能够解释输入图像所表示的场景的数据并非一件容易的事另外,即
4、使采,也随数据量的增加而延长用专门的并行结构作为硬件支撑环境也难以满足实时性指帧秒的电视频率的要求为减少计算量、加快处理速度,作者提出一种新的基于团块的特征提取思想及方,,、、法可以在实时图像理解系统的中层处理中采用以快速得到团块的点线面等特征数据本文着重讨论线特征的提取方法,对于点特征、面特征等的提取方法只作概要介绍,详细讨论可,并给出团块的参见文献下面第节首先阐述新的特征提取思想定义及描述方式第节着,重讨论直线的提取方法并与传统的变换进行性能对比最后是本文的结论团块及其描述基于团块的特征提取
5、思想来源于人类视觉本身人在观察自然景物时会首先根据颜色、纹、,理轮廓等特征把所看到的景物粗略地分成几个较大的区域然后再对感兴趣的区域进行仔细观察以获得细节信息模仿人的这一视觉处理过程,在图像理解时,首先对图像进行分割二值,,化得到若干个互不相交的封闭区域然后再对这些封闭区域进行处理这些互不相交的封闭区域就称为团块,团块中的像素在空间上是连通的并且具有相似的图像特征如颜色、纹理等分,,割得到的团块是以像素形式表示的为了便于后续处理还必须进行符号化处理作者,,选用链码作为团块的描述形式从下节的讨论可
6、以看出用这种表示方法可以比较容易地获得点、线、面等特征数据对于链码的获取方,,法作者采用了吴宇岚川的一种快速的边界跟踪方法对二值图中的团块进行边界跟踪得到其链码表示这样得到的链码有如下特点·链码为封闭曲线不论对孤立点还是只有一个像素宽度的线条,都能得到一个闭合曲线,适宜于描述封闭区域的边界·无论团块的内、外边界,都能对其进行跟踪,且跟踪方向相反,以便于后续处理时加以区,分如若外边界的跟踪方向为逆时针则内边界的为顺时针文献〕的只,测试结果表明对于一幅或的比较复杂的自然景物图像女佣硬件实现,可在内完
7、成边界跟踪,这样的处理速度完全跟得上帧秒的电视频率团块的特征提取一、点特征提取〔二本文所说的点特征主要是指角点和局部轮廓插值点统称为代表点费旭东提出了一种利,连用知识通过查表的方法从链码中提取角点的方法其主要思想是对链码中的每一点同其前后一定范围内的若干个链码点一起进行考察,根据这一小段链码的情况,查一张事先造,,好的查找表就可以判定该点是不是角点得到角点后还可以进一步考察两个相邻的角点在,,必要的地方插入局部轮廓的插值点作为补充以提高拟合精度文献的研究和测试表明这种方法能够实现实时提取高质量的
8、代表点,是一种较好的特征提取方法计算机学报年二、面特征提取作者用团块的面积、周长、形心及三阶标准矩等特征组成该团块的面特征其中,周长可由,链码长度得到面积和形心可在由代表点直接求三阶标准矩的过程中同时得到下面给出由代表点计算三阶标准矩的计算公式,详细的处理过程参见文献户,。一艺,户,、户一义户〕,,一渭一广十,,火一广,妇脚碑又了一一半,,,妇,,,,‘一一又一戈一妇其中戈,刃广‘又了不’匆〕广一了三、线特征提取,、、,线特征主要是指直线以及直线间的相互关系如共线平行垂直等对自然景物尤其是,,,
