数字图像的表示方法处理 区域的周长有几种表示和计算方法

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数字图像处理与识别教学课件作者孙正第4章图像特征提取与分析课件.ppt 129页
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第4章图像特征提取与分析第4章图像特征提取与分析第4章图像特征提取与分析4.1引言4.2颜色特征的提取与表示4.3纹理特征的提取与表示4.4形状特征的提取与表示4.5小结4.2.6颜色相关图纹理基本上是区域特性,图像中的区域对应景物中的表面,纹理基元在尺寸和方向上的变化,可以反映出景物中表面相对于照相机的转动倾斜。通常将利用纹理基元的变化去确定表面法线方向的技术,称为纹理梯度技术,也就是常说的从纹理到形状的研究。从离开一个像素的等距离线可以看出,在欧氏距离中大致呈圆形,在棋盘距离中呈方形,在街区距离中呈倾斜45度的正方形。街区距离是图像中两点间最短的4-连通长度,而棋盘距离则是两点间最短的8-连通长度。区域为n×n的二值图像和抑制背景的图像f(i,j)在i轴上的投影为:在j轴上的投影为:区域边界的周长:假设区域的边界链码为a1,a2,…,an,每个码段ai所表示的线段长度为?li,那么该区域边界的周长为式中ne为链码序列中偶数码个数;n为链码序列中码的总个数。区域的面积:曲率是斜率的改变率,描述了边界上各点沿边界方向的变化情况;某个边界点的曲率的符号描述了边界在该点的凹凸性;直接计算边界的曲率由于边界的粗糙不平而变得不可靠;用线段逼近边界后计算线段交点处的曲率比较可靠;(1)边界的曲率4.4.3边界描述采用曲线起始点的坐标和斜率(方向)来表示曲线。区域的边界可理解为相邻边界像素之间的单元连线逐段相连。方向码:把某像素和其8-邻域的各像素连线方向按八链码原理图所示进行编码。(2)链码描述4.4.3边界描述偶数码为水平或垂直方向的链码,码长为1;奇数码为对角线方向的链码,码长为。边界链码具有行进的方向性。(2)链码描述4.4.3边界描述八链码例子(2)链码描述4.4.3边界描述(2)链码描述4.4.3边界描述4.3.7纹理的结构分析方法是除统计方法之外的另一类纹理分析方法。该方法认为纹理是由结构基元按照某种重复性规则而构成的模式,其表述过程实际是对纹理基元的提取以及对基元分布规则的描述。纹理的空间组织可以是随机的,可能一个基元对相邻基元有成对的依赖关系,或者几个基元同时相互关联。这样的关联可能是结构的、概率的或是函数的。纹理基元可以是一个像素点,也可以是若干个灰度上比较接近的像素点的集合。由基元可以构成较为基本的、同时也是比较小的子纹理。最后纹理按某种空间组织规则合成为一幅完整的纹理图像。4.3.7纹理的结构分析方法给出三个纹理基元合成为一个子纹理的过程,对产生的子纹理应用规则的空间组织规则形成了如图所示的纹理图像。如果给出纹理基元h(x,y)的排列规则r(x,y),就能够将这些基元按照规定的方式组织成所需的纹理模式t(x,y)。可将纹理t(x,y)定义为:4.3.7纹理的结构分析方法4.3.8纹理梯度4.4形状特征描述4.4.1引言4.4.2区域描述4.4.3区域边界的形状特征描述4.4.1引言形状特征的表达必须以对图像中物体或区域的分割为基础;形状特征必须满足对变换、旋转和缩放无关;形状特征的表示方法:基于边界和基于区域。形状特征的区域表示法:用物体区域的整体性质来表示;分散度,伸长度,欧拉数,区域面积,重心,周长等;形状特征的边界表示法:用物体或区域的外边界来表示;边界的长度,直径;边界的曲率;链码描述;傅立叶描述符;基于内角的表示法;4.4.1引言4.4.1引言4-邻域和8-邻域对于任意像素(i,j),(s,t)是一对适当的整数,则把像素的集合{(i+s,j+t)}叫做(i,j)的邻域。常用4-邻域和8-邻域。邻域与邻接互为4-邻域的两像素叫4-邻接。互为8-邻域的两像素叫8-邻接。像素的编号4-邻接8-邻接对于图像中具有相同值的两个像素A和B,如果所有和A、B具有相同值的像素序列L0(=A),L1,L2,…,Ln-1,Ln(=B)存在,并且Li-1和Li互为4-邻接或8-邻接,那么像素A和B叫做4-连接或8-连接,以上的像素序列叫4-路径或8-路径。4.4.1引言像素的连接4.4.1引言连接成分把图像中互相连接的像素的集合汇集为一组,就产生了具有若干个0值的像素和具有若干个l值的像素的组。这些组叫做连接成分(连通成分)。假设各个1像素用8-连接,则其中的0像素就被包围起来。如果对0像素也用8-连接,就会与左下的0像素连接起来,从而产生矛盾。因此0像素和1像素应采用互反的连接形式。连接性矛盾示意图4.4.1引言连接成分在0-像素的连接成分中,如果存在和图像外围的1行或1列的0-像素不相连接的成分,则称之为孔。不包含有孔的1像素连接成分叫做单连接成分。含有孔的l像素连接成分叫作多重连接成分。4.4.2区域描述简单区域描述:分散度,伸长度,欧拉数,凹凸性,复杂性,偏心度,距离,区域面积,重心,区域灰度。区域内部变换分析:统计矩
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准确的来说,对陌生人我是个内向的女孩儿,对朋友挺开朗的。在学校大部分时间就是学习,课余就画画,主要就是画荷花,因为喜欢,喜欢自然风景,山山水水的,很美!
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blogTitle:'数字图像处理与分析试题及答案',
blogAbstract:'&一、填空题( 每小题2分,本题共20 分 )1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一;2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波,属于点处理的是b二值化;3. 在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的;2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。;4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加,对比度减少;5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为:-1',
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数图7-图像表示与描述
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你可能喜欢【数字图像处理的应用】数字图像处理_牛宝宝文章网【数字图像处理的应用】数字图像处理专题:数字图像处理(Digital Image Processing,DIP)什么是数字图像处理数字图像处理是指经过空间采样和幅值量化后的图像,它可以利用计算机或其他实时的硬件处理,因而又称之为计算机图像处理(computer image processing)。“wWW.Niubb.Net”数字图像处理的主要内容完整的数字图像处理工程大体上可分为如下几个方面:图像信息的获取;图像信息的存储;图像信息的传送;图像信息处理;图像信息的输出和显示。(1)图像信息的获取(Image Information Acquisition)就数字图像处理而言,主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的数字信号,这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。通常,图像获取的方法有以下几种:①电视摄像机(Video Camera)这是目前使用最广泛的图像获取设备。早期主要有光电摄像管、超正析摄像管等。近年来,主要是采用CCD摄像设备。特点:设备小巧、速度快、成本低、灵敏度高。缺点:灰度层次较差、非线性失真较大、有黑斑效应,在使用中需要校正。目前,CCD摄像机在分辨率、灵敏度等方面已做到较高水平,如:或的高分辨率的CCD摄像机已很成熟。②飞点扫描器(Flying Point Scanner)这是一种以光源做扫描的图像获取设备。其特点是:精度较高、图像清晰、可透射成像亦可反射成像,但是其体积略显庞大。③扫描鼓这是一种高精度的滚桶式的图像摄取设备。特点:精度高、分辨率高,可以输入也可以输出。缺点:价格昂贵、速度低、维护要求高。多用于静止图像的输入、输出设备。④扫描仪特点:精度和分辨率中等,600DPI精度的扫描仪已常见。扫描仪的成本很低,近几年尤其降价显著,一般台式的已有不足1000元的产品。所以是当今应用最为广泛的图像信息获取没备。缺点:速度较慢,非实时设备。⑤显微光密度计:精度较高,速度较低。⑥遥感中常用的图像获取设备已有多种,如:光学摄影:摄像机、多光谱相机等。红外摄影:红外辐射计、红外摄像仪、多通道红外扫描仪。MSS:多光谱扫描仪。微波:微波辐射计,侧视雷达、真实空孔径雷达、合成孔径雷达(SAR)。合成孔径雷达是20世纪50年代发展起来的技术。它采用小天线通过直线飞行(长距离)合成一条很长的线阵天线,从而达到优良的横向方位的分辨率。目前的国际水平,在距雷达50~100km范围内.合成孑L径雷达(SAR)的纵向和横向分辨率已达1m×1m以下。为使飞机能直线、恒速飞行要用到陀螺导航仪、GPS定位系统等设备和技术加以保证。(2)图像信息的存储(Image Information Storage)图像信息的突出特点是数据量巨大。一般作档案存储主要采用磁带、磁盘或光盘。为解决海量存储问题,主要研究数据压缩、图像格式及图像数据库技术等。(3)图像信息的传送(Image Information Transmission)图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送。内部传送多采用DMA技术(Direct Memory Access)以解决速度问题,外部远距离传送主要解决占用带宽问题。目前,已有多种国际压缩标准来解决这一问题,图像通信网正在逐步建立。(4)数字图像处理(Digital Image Processing)目前。数字图像处理多采用计算机处理,因此.有时也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。概括地说,数字图像处理主要包括如下几项内容:几何处理(Gometrical Processing),算术处理(Arithmetic Processing),图像增强(Image Enhancement),图像复原(Image Restoration),图像重建(Image Reconstruction),图像编码(ImageEncoding),图像识别(ImageRecognition)。图像理解(ImageUnderstanding)。①几何处理几何处理主要包括坐标变换,图像的放大、缩小、旋转、移动,多个图像配准,全景畸变校正,扭曲校正,周长、面积、体积计算等。②算术处理算术处理主要对图像施以加、减、乘、除等运算,虽然该处理主要针对像素点的处理,但非常有用,如医学图像的减影处理就有显著的效果。③图像增强图像增强处理主要是突出图像中感兴趣的信息,而减弱或去除不需要的信息,从而使有用信息得到加强,便于区分或解释。主要方法有直方图增强、伪彩色增强法(pseudo color)、灰度窗口等技术。④图像复原图像复原处理的主要目的是去除__F扰和模糊,恢复图像的本来面目。典型的例子如去噪就属于复原处理。图像噪声包括随机噪声和相干噪声,随机噪声干扰表现为麻点干扰,相干噪声表现为网纹干扰。去模糊也是复原处理的任务。这些模糊来自透镜散焦、相对运动、大气湍流以及云层遮挡等。这些干扰可用维纳滤波、逆滤波、同态滤波等方法加以去除。⑤图像重建几何处理、图像增强、图像复原等都是从图像到图像的处理,即输入的原始数据是图像,处理后输出的也是图像,而重建处理则是从数据到图像的处理。也就是说,输入的是某种数据,而处理结果得到的是图像。该处理的典型应用就是CT技术,CT技术发明于1972年,早期为X射线(X—ray)CT,后来发展的有ECT,超声CT,核磁共振(NMR)等。图像重建的主要算法有代数法,迭代法、傅里叶反投影法、卷积反投影法等,其中以卷积反投影法运用最为广泛,因为它的运算量小、速度快。值得注意的是三维重建算法发展得很快,而且由于与计算机图形学相结合,把多个二维图像合成三维图像,并加以光照模型和各种渲染技术,能生成各种具有强烈真实感及纯净的高质量图像。三维图形的主要算法有线框法、表面法、实体法、彩色分域法等,这些算法在计算机图形学中都有详尽的介绍。三维重建技术也是当今颇为热门的虚拟现实和科学可视化技术的基础。⑥图像编码图像编码研究属于信息论中信源编码范畴,其主要宗旨是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性对图像信号进行高效编码,即研究数据压缩技术,以解决数据量大的矛盾。一般来说,图像编码的目的有三个:一是减少数据存储量;二是降低数据率以减少传输带宽;三是压缩信息量,便于特征抽取,为识别作准备。就编码而言,Kunt提出第一代、第二代编码的概念。Kunt把年40年中研究的以去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码。如:PC2M,DPCM,AM,亚取样编码法;变换编码中的DFT,DCT,walsh—Had—amard变换等方法以及以此为基础的混合编码法均属于经典的第一代编码法。而第二代编码方法多是20世纪80年代以后提出的新的编码方法,如金字塔编码法、Fractal编码、基于神经元网络的编码方法、小波变换编码法、模型基编码法等。现代编码法的特点:一是充分考虑人的视觉特性;二是恰当地考虑对图像信号的分解与表述;三是采用图像的合成与识别方案可压缩数据率。图像编码应是经典的研究课题,60多年的研究已有多种成熟的方法得到应用。随着多媒体技术的发展,已有若干编码标准由ITu—T制定出来,如JPEG,H.261,H.263,MPEGl.MPEG2,MPEG4,MPEG7,JBIC(Joint Bi—level Image Coding:Expert Group,二值图像压缩)等。相信在未来会有更多、更有效的编码方法问世,以满足多媒体信息处理及通信的需要。⑦模式识别模式识别是数字图像处理的又一研究领域。当今,模式识别方法大致有三种,即:统计识别法;句法结构模式识别法;模糊识别法。统计识别法侧重于特征,句法结构识别侧重于结构和基元,模糊识别法是把模糊数学的一些概念和理论用于识别处理。在模糊识别处理中充分考虑人的主观概率,同时也考虑了人的非逻辑思维方法及人的生理、心理反映,这一独特性的识别方法目前正处于研究阶段,方法尚未成熟。⑧图像理解图像理解是由模式识别发展起来的方法。该处理输入的是图像,输出的是一种描述。这种描述并不仅是单纯的用符号作出详细的描绘,而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论,从而理解图像所表现的内容。图像理解有时也叫景物理解。在这一领域还有相当多的问题需要进行深入研究。总的说来,经多年的发展,图像处理经历了从静止图像到活动图像;从单色图像到彩色图像;从客观图像到主观图像;从二维图像到三维图像的发展历程。特别是与计算机图形学的结合已能产生高度逼真、非常纯净、更有创造性的图像。由此派生出来的虚拟现实技术的发展或许将从根本上改变人们的学习、生产和生活方式。(5)图像的输出与显示图像处理的最终目的是为人或机器提供一幅更便于解译和识别的图像。因此,图像输出也是图像处理的重要内容之一。图像的输出有两种,一种是硬拷贝,另一种是软拷贝。其分辨率随着科学技术的发展从256×256,512×512,,至今已有的高分辨率的显示设备问世。通常的硬拷贝方法有照相、激光拷贝、彩色喷墨打印等几种方法。软拷贝方法有以下几种:①CRT显示(Cathode Ray TLibe)自20世纪60年代以来,在显示技术中,CRT几乎独霸天下。目前,彩色显像管(CPT)和彩色显示管(CDT)技术已相当成熟。20世纪90年代后期,平板显示器件才相继问世。但专家们预测在未来10年内,CRT仍是图像显示的主流。CRT显示质量好、亮度高、电子束寻址方式简单、制造成本低等都是CRT的显著优点。尤其采用微形滤光条(Microfiher)工艺,加之动态聚焦技术的出现,使得CRT在对比度、色纯及光点大小方面都得到了改进。目前,分辨率为、行频64kHz、点频110MHz的CRT已很普遍,高分辨率的可达到,行频达80kHz,视频带宽达140MHz。进一步提高分辨率的主要困难在于显像管的制造和刷新存储器的速度。从市场占有率来看,CRT亦是主流。②液晶显示器(LCD)液晶的发现已有100多年的历史,但真正用于显示技术的历史还不到30年。尽管有人认为LCD要想取代CRT至少还需15年左右的时问,但其发展势头之大,发展速度之快却令人刮目相看。LCD的突出性能是极吸引人的。它的缺点正在逐步被克服。③场致发光显示器(FED)场致发光平面显示器有多种。总体来说,从技术上看,还不能与CRT和LCD相竞争。但等离子显示器件的性能优于LCD。其本身视角可达160。结构工艺简单,目前是有力的竞争者。1994年已有40英寸的壁挂式AD-PDP显示器展出。至于彩色荧光显示,目前只能用于字符显示。场致发光显示(FED)具有光明的前途。FED是最新发展起来的彩色平板显示器件。数字图像处理的特点同传统的模拟图像处理相比,数字图像处理有很多优点。主要表现在以下几点:1.精度高对于一幅图像而言,不管是对2bit还是8bit图像的处理,对计算机程序来说几乎是一样的。增加图像像素数使处理图像变大,只需改变数组的参数,而处理方法不变。所以从原理上讲,不管处理多高精度的图像都是可能的。而在模拟图像处理中,要想使精度提高一个数量级,就必须对处理装置进行大幅度改进。2.再现性好不管是什么图像,它们均用数组或数组集合表示,这样计算机容易处理。因此,在传送和复制图像时,只在计算机内部进行处理,这样数据就不会丢失或遭破坏,因此数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作导致图像质量的退化,从而保持了完好的再现性。而在模拟图像处理过程中,就会因为各种因素干扰而无法保持图像的再现性。3.通用性、灵活性高转载请保留本文连接:1分享到:相关文章声明:《【数字图像处理的应用】数字图像处理》由“醉人自醉”分享发布,如因用户分享而无意侵犯到您的合法权益,请联系我们删除。TA的分享}

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