《图像特征》PPT课件

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1、第八章图像特征图像特征是表征一个图像最基本的属性或特征,图像特征可以是人类视觉能够识别的自然特征;也可以是人为定义的某些特征。第一节图像链码描述从图像分割可以得到分割完的区域块,再经过边缘检测,就可以得到区域的边界。边界的数学表示则为:在二值图像的基础上,有许多图像边界表示方法,其中链码是对边界点的一种编码表示方法。其特点是: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。链码会产生以下问题:(1)由此产生的链码通常是很长的(2)由于噪声或分割的不完善而引起的扰动都会引起链码的改变,而这种变化却并不一定与边界形状有关一个常用的克服方法是:对原边界以较大的网格重新采样,并把与原边

2、界点最接近的大网格点定位新的边界点。使用链码时,起点的选择常是很关键的。对同一个边界,如用不同的边界点作为链码起点,得到的链码是不同的。为解决这个问题可把链码归一化。给定一个从任意点开始而产生的链码,可把它看作一个由各方向数构成的自然数。将这些方向数依一个方向循环以使它们所构成的自然数的值最小。将这样转换后所对应的链码起点作为这个边界的归一化链码的起点,参见图8-2。图8-2链码的起点归一化用链码表示给定区域边界时,如果区域平移,链码不会发生变化,而如果区域旋转则链码也会发生变化。为解决这个问题我们可以利用链码的一阶差分来重新构造一个序列。如下图:图8-3链码的旋转归一化(利用一阶差分)第

3、二节图像幅值特征一、幅值特征在区域内的平均幅值,为:图像的幅度特征对于目标物体的描述等具有十分重要的意义。(8-1)方差统计特性也可给出整个图像或某区域内的幅值的大致发布范围,方差定义为:若大,则图像看上去明暗变化较大,即反差大;反之,小,则反差较小。(8-2)二、幅值统计特征(一)直方图特征通过测得的图像像素的幅度值,可以设法估计出图像幅值的概率分布,从而形成图像的直方图特征。图像灰度的一阶概率分布定义为:是一阶近似直方图:(8-3)(8-4)二阶直方图特征是以像素对的联合概率分布的基础上得出的。它们的幅度值的联合分布可表示为:直方图估值的二阶分布为:(8-5)(8-6)(二)统计特征几

4、个常用的统计特征如下:均值方差能量熵(8-7)(8-8)(8-9)(8-10)以下列出一些度量,用来描述围绕对角线能量扩散的情况:(1)自相关(2)协方差(3)惯性矩(8-11)(8-12)(8-13)(4)绝对值(5)能量(6)熵(8-14)(8-15)(8-16)三.幅值分布特征(一)距对于一个图像其阶距定义为这里暂且只考虑黑白灰度图像,因此距就表示总灰度值的积累,其为:(8―17)(8-18)其它x方向的一阶矩、二阶矩:阶矩的大小代表了灰度沿x方向或y方向发布的情况。(8-19)(8―20)可用下式来表示一个区域的灰度分布重心:表示了一定形状图像区域中灰度分布的中心,在许多情况下,它

5、往往是位于区域中最明亮的部分,也是人的视觉常常最集中的部分。(8―21)把作为计算矩的起点,所获得的矩称为中心矩,其为:与中心矩有关的一个概念就是主轴,它类似与对称轴。它是通过中心的一根直线,主轴的一个重要特性是,对它作二阶矩可得到最小值。(8-22)主轴可用下列方法求得:设主轴得方向为θ,则惯量为:对它作θ的导数并使之为0,则可得方程:解此方程可得θ值,即:主轴在视觉上起到灰度分布得对称轴作用。(8-23)(8-24)(8-25)(二)投影投影就是把图像在某一方向上进行投影,图像在x,y轴上的投影,分别为:对某一方向灰度的总体明暗变化程度可用该方向进行灰度投影来表示。(8-26)(8-2

6、7)四.幅值曲面拟合在苹果坏损图像检测应用中,如图8-5所示的正常苹果图像其的灰度分布特性如图8-6所示。为了检测坏损,需对苹果图像进行图像增强处理,增强后的某一横截面的灰度分布如8-7示,因此图像中,无坏损区域的灰度空间分布形式为:(8-28)图8-5苹果图像图8-6灰度的空间分布图8-7某一横截面的灰度分布整理(8-28)试式得:通过求解式(8-32)可求得这样就可用式(7-28)来描述正常苹果图像灰度的空间分布规律。(8-32)图8-8为一有坏损区域的苹果图像,其图像增强处理后有坏损的一横截面的灰度分布如8-9中的实线所示。可以看出通过图像灰度值和拟合曲面的差值情况就可来确定苹果坏损

7、区域的大小和位置。图8-8有坏损的苹果图像图8-9有坏损的横截面灰度分布第三节图像几何特征一.位置与方向(一)位置通常在图像分析中,常常关心的不仅是图像中的像素的情况,而且关心图像区域几何情况,因此,作为图像区域的-几何特征,常采用区域面积的中心点作为表示区域的位置。二值图像可用下式计算质心位置坐标:(8-33)图8-10由质心表示区域位置(二)方向为了定义唯一的方向,一般假定物体是长形的,其较长方向的轴定为物体的方向,

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