当前位置：文档之家 › 数字图像处理--第7章 图象描述

数字图像处理--第7章 图象描述

  • 格式：ppt
  • 大小：658.00 KB
  • 文档页数：57

下载文档原格式

  / 57

合集下载

数字图像处理_图像描述

数字图像处理_图像描述

(4)矩特征在目标识别中的应用 •
通过对不同照度场、不同姿态下物体进 行矩特征的统计分析，选取若干个具有明显差 异(均值及方差)的矩或组合矩特征量(应具有 RST不变性)，建立特征库。
•
计算待识别物体的相应特征量，按一定 的准则，计算与各类目标的隶属度，找出最小 的隶属度值。
•
•
在最小的隶属度值中找最大值(在最不 像当中找最像的)。
7.2 二值图像的几何特征
7.2.1 简单的几何特征
1) 面积：
A f ( x, y ),
x 0 y 0
N 1 N 1
A Ai
i 1
K
A f ( x, y )dxdy
2) 周长：一般的三种近似的定义
区域和背景交界线(接缝)的长度
链码的长度 边界点数之和 注意：周长的计算精度受采样间隔、噪声、分割 边缘是否光滑的影响显著。
7. 图像描述
7.1 概述 •图像描述：用一组描述子来表征图像中被描述 物体的某些特征。描述子可以是一组数据或符号， 定性或定量说明被描述物体的部分特性，或图像 中各部分彼此间的相互关系，为图像分析和识别 提供依据。 •描述子：二值图像的几何特征和拓扑特征、二 维区域描述、边界描述、纹理描述、三维物体描 述。
方法：将边界定义在复平面上，由边界 上的任意一点开始，按逆时针的方向逐点写 出边界点复数序列。
对此序列作离散付氏变换，得该边界在频域 的唯一表示式，称其为付氏描述子（FD）。
说明：
＃FD描述了边界的形状、位臵、大小、方向。
＃为了便于其它目标物的边界的FD进行比较， 必须对FD进行归一化处理，即用最大幅值系 数作为归一化系数。
3) 位臵： 定义为物体的形心 (质心)点。 M N xf ( x, y ) x 1 y 1 X M N f ( x, y)

北京交通大学图像处理--第7章 图像重建(2)

北京交通大学图像处理--第7章 图像重建(2)

数字图像处理学第7章图像重建（第二讲）7．7 重建图像的显示•图像重建的目的是对目标进行测量和观察，因此，重建图像中大量信息的直观显示是图像重建的任务之一。

人只能观察某些物体的表面特性。

早期，常用的三维实体显示装置是用时间序列描述第三维信息，即用二维显示方法显示三维附加信息。

采用这种方法的主要问题是单个切片的总信息不能在一幅图像中显示，而是需要一个图像的序列。

这种显示方法的直观性是很差的。

7．7．1 重建图像的显示•如果一幅图像是的矩阵，每一个像素包含种可能的灰度，图像的总比特数为：=T2MN要求图像显示的数目为：T=L2•如果，，则，。

这样一来，每幅图像像素包含的最大信息为：160=N 10=M 327680=T 10010≅L MLog H M ==22所以，具有1024级灰度的图像每像素可包含10比特的信息量。

•由于像素之间的相关性，实际的信息量将比这一最大信息量小得多。

我们可以用计算每一像素的水平直方图的方法估计在一幅图像中的一阶熵，即：ii i P P H M221log ∑=-=•此外，我们还要考虑到分辨率N和每像素比特数之间并不是线性关系，然而，某些心理视觉资料表明对于相同的图像质量，M与N之间的关系必须加以修正。

同时，在重建图像的显示方法中必须考虑人的视觉系统对灰度范围和精确度的限制。

•尽管定量描述有些困难，但实验表明，在最好的观察条件下，人类仅能分辨几十种灰度、几千种不同的颜色和几秒的弧度，而大多数情况下视觉条件都难于达到最佳条件，因此，人眼能分辨的灰度级和颜色都是有限的。

7．7．2 单色显示•实际应用中阴极射线管（CRT ）及液晶等平板显示器是典型的输出设备。

在图像显示中的线性、量化、开窗口和增强（如平滑、锐化、高通滤波）处理是提高显示质量的必要技术。

•线性处理是首先考虑的预处理技术。

给定一幅数字重建图像，数据和显示器灰度间具有非线性特性，为了获得数据与灰度之间的线性关系，必须考虑视觉条件和人的视觉系统。

数字图像处理--第7章图象描述.docx

数字图像处理--第7章图象描述.docx

精确表示边界的影响因素：用于边界建模的曲线形式曲线拟合算由的性能边缘住置牯计的精确度一条曲线穿过一组点,则这条曲线称为这些点的内插曲线、罐述是指一条曲线拟合一组A，使得这条曲线非帝接近这些点而无需一定穿过这些点7.2边界软达边界蔻达:基于边界点对边界的描述721链码2(90)3(135) ▲1(45)2 ----------- -------- 05(225) ▼7(315)6(270)借助E戎差D可确定边界分段点:跟踪H的边界2、每个进入D或从D出去的占就是分7.2.3多边形1、基于聚合的最小均方誤差线段逼近法依次做直线、计算边界点与线距雳做拟和誤差,当誤差超限肘为一边界顶Ao2、基于聚合的最小均方誤差线段逼近冻C边界的一维泛函叙达标记的方法：1、求出给定物体的重心2、以边界点到重心的距需做为角度的因数r(0)=A*sec67.3区域表达7.3.1空间占有数组7.3区域表达7.3.1空间占有数组对于毎个R 中的点P,在B 中找它的最近点，如对能找到多于一个的点则认为P 属于R 的中线或骨架有边界B 的区域R 之确文mm !■■■! !■■■! !■■■! !mnm '■■■■I ■ ■■■I!■■■■! (■■■■I !■■■!!■■■! !■■■) !■■■!!■■■■) ■■■■I !■■■■! !■■■■mnmnH!■■■■!■■■■■■! !■■■■■■!!■■■■■■! _____ !■■■■■■■■■■■! ■■■■am ---------- ■■■■■■■■■■■I !■■■■■■■■■■■! ■■■■■■I-------!■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■ E ■■■■■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■■ «■■■■■■■■! ■■ MIHHHMHI趣二二二二 !：■■■■ «■■■■■! !■■■■■■! ____ !■■■■■■■■(■■■■■■■■■■■I ■■■■am ---------- BHQE! ________ h■■■■■■■■■■18HHM8K! ■■■ -------------------- !■■■■■■! '■■■■■■■■!!!!£!■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■ !■■■■■■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■a ■■■■■■■■■■■■■■■■■si ----------------------SBB88BBaB . I ■■■■■■■■■ __________ JW 髭鸚翟髭■■■■■■■■ !■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■ «■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ !■■■■■■■■■■■ S8HSSSS88 ___________________________________ ■■■■■»■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ !■■■! !■■■! !■■■!!■■■! !■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ !■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■!■■■■■■■■■■! ：■■■■■■■■■■! !■■■■■■■■■■! !■■■■■■■■■■! mmmnmm !■■■■■■■■■■! !■■■■■■■■■■) !■■■■■■■■■■! !■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■■■I SHSSfiSESr. ■■■■■■■■■ Ml ■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■ iii罷品髭耗MJw —mn —mi !■■■■■■■■■■! !■■■■■■■■■■! ■ ■■■■■■■■■I(■■■■■■■■■■I(■■■■■■■■■■I{■■■■■■■■■■■I ■■■■■■■■■■■I ■■■■■■■■■■■I SESEESiSSr ■■■■■■■■■ HI■■■■■■■■ m ■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■■■I ■■■■■■■■■■■■■■■■■ Si■■■■■■■■■■■I ■■■■■■■■■■■I■■■■■■■■■Dia F(B)= 8.6Dia4(B)= 12Dio/B)二7欧氏距富D E = [ (x-x0)2+ (y-y0) 2]1/2 街区距^D4= | x-x01 +1 y-y01棋盘距^D8 =max(| x-x0 |,y-y01)4丿根据选出的多边形以起点计算链码5丿计算链码的差分码6)循环差分码使数串值最小，得形状数11010030030322232212f 盖分码：30313031031330013031g 形状数：001303130313031031337.4.3 矩目标的边界(r)可视为一糸列曲线段，为1D 函数f(r),其下面积可看成一直方图，贝jr变成一个随机变量：下图所示的包含L个点的边界段为f(r),f(r)C:区域內的连通元H:区域內的孔数Bird 臼=1-2=-1 E2=2-0=2E3 = 1-0 = 1 E4=l-1 =0多边形网：由直线段构成的区域W:顶占数Q：边数F：面数H:孔数W:顶点数Q:边数F:面教H:孔数C:连通元欧竝等式：W-Q+F=E=C-H其中:\X/=26,Q=33,F=7,C=3,H = 3,E=O3.球状性球状性(sphericity) S可以描述2D目标。

数字图像处理第7章

数字图像处理第7章


mpq x p yq f (x, y)dxdy
中心矩

pq (x x)p ( y y)q f (x, y)dxdy
式中
x m10 m00
y m01 m00

m00 f (x, y)dxdy

L1
n (zi m)n p(zi ) i0 L1
m zi p(zi ) （均值） i0
（0=1; 1= 0）
图像描述—纹理分析
二阶矩2（即方差2）在纹理描述中很重要（灰度对比度的度量）。
三阶矩3表示直方图的偏斜度。
L1
一致性度量 U p2 (zi ) i0 ——区域内所有像素灰度级相同时U=1（最大）
L1
平均熵 p(zi )ln p(zi ) i0
图像描述—纹理分析
灰度共生矩阵（联合概率密度描述）
对于图像中的任一点(x,y)及另一个对应点(x+a,y+b)，n(i,j)为(x,y)的 灰度级为 i，而(x+a,y+b)的灰度级为 j 的这样的点对出现的次数。 设图像共有L个灰度级，则得到L2个元素组成的矩阵，称为“灰度 共生矩阵”。或用Cij = n(i,j)/(所有点对数）归一化。
ij
——当Cij相等时有最大值。
熵：
Cij ln Cij
ij
——当所有Cij值有最大随机性时最大。
频谱方法
考虑对于具有某种周期性纹理图像，应用傅立叶变换——频谱中 出现较显著的成分，其位置反映出（1）基本空间周期，（2）纹 理模式分布的方向性。
图像描述—纹理分析
令 S (u,v) = F(u,v)2 F(u,v)为图像的傅立叶变换，则S(u,v) 为功率谱。

数字图像处理与摄影技术作业指导书

数字图像处理与摄影技术作业指导书

数字图像处理与摄影技术作业指导书第1章数字图像处理基础 (3)1.1 数字图像处理概述 (3)1.1.1 数字图像定义 (3)1.1.2 数字图像处理的目的与意义 (4)1.1.3 数字图像处理的基本流程 (4)1.2 图像处理基本操作 (4)1.2.1 图像采样与量化 (4)1.2.2 图像变换 (4)1.2.3 图像滤波 (4)1.2.4 图像增强 (4)1.2.5 图像恢复 (4)1.3 图像类型与存储格式 (4)1.3.1 二值图像 (4)1.3.2 灰度图像 (4)1.3.3 彩色图像 (4)1.3.4 图像存储格式 (5)第2章摄影技术基础 (5)2.1 摄影光学原理 (5)2.1.1 镜头 (5)2.1.2 光圈 (5)2.1.3 快门 (5)2.1.4 感光度 (5)2.2 摄影器材与拍摄技巧 (5)2.2.1 相机类型 (5)2.2.2 镜头选择 (5)2.2.3 摄影附件 (6)2.2.4 拍摄技巧 (6)2.3 摄影构图与审美 (6)2.3.1 构图原则 (6)2.3.2 画面元素 (6)2.3.3 视角与角度 (6)2.3.4 色彩运用 (6)第3章图像增强 (6)3.1 灰度变换增强 (6)3.1.1 灰度变换原理 (6)3.1.2 线性灰度变换 (6)3.1.3 对数灰度变换 (7)3.1.4 幂次灰度变换 (7)3.2 直方图增强 (7)3.2.1 直方图均衡化 (7)3.2.2 直方图规定化 (7)3.3.1 频域滤波原理 (7)3.3.2 低通滤波 (7)3.3.3 高通滤波 (7)3.3.4 带通滤波和带阻滤波 (7)第4章图像复原与重建 (8)4.1 图像退化模型 (8)4.1.1 线性退化模型 (8)4.1.2 非线性退化模型 (8)4.2 噪声分析与去除 (8)4.2.1 噪声类型 (8)4.2.2 去噪方法 (8)4.3 图像重建技术 (9)4.3.1 逆滤波 (9)4.3.2 维纳滤波 (9)4.3.3 稀疏表示与重建 (9)4.3.4 深度学习方法 (9)第5章图像分割与边缘检测 (9)5.1 阈值分割 (9)5.1.1 灰度阈值分割 (10)5.1.2 彩色图像阈值分割 (10)5.2 区域生长与合并 (10)5.2.1 区域生长 (10)5.2.2 区域合并 (10)5.3 边缘检测算法 (10)5.3.1 基于梯度的边缘检测算法 (10)5.3.2 基于二阶导数的边缘检测算法 (10)5.3.3 其他边缘检测算法 (11)第6章形态学处理 (11)6.1 形态学基本运算 (11)6.1.1 膨胀 (11)6.1.2 腐蚀 (11)6.1.3 开运算 (11)6.1.4 闭运算 (11)6.2 形态学应用实例 (11)6.2.1 骨架提取 (11)6.2.2 噪声消除 (11)6.2.3 区域填充 (12)6.3 数学形态学在图像处理中的应用 (12)6.3.1 边缘检测 (12)6.3.2 目标分割 (12)6.3.3 特征提取 (12)6.3.4 图像增强 (12)第7章图像特征提取与描述 (12)7.1.1 颜色直方图 (12)7.1.2 颜色矩 (12)7.1.3 颜色聚合向量 (12)7.2 纹理特征提取 (13)7.2.1 灰度共生矩阵 (13)7.2.2 局部二值模式 (13)7.2.3 Gabor滤波器 (13)7.3 形状特征提取 (13)7.3.1 傅里叶描述符 (13)7.3.2 Hu不变矩 (13)7.3.3 Zernike矩 (13)第8章摄影后期处理技术 (13)8.1 色彩调整与校正 (13)8.2 图像合成与特效 (13)8.3 景深与动态范围优化 (14)第9章数字摄影与计算机视觉 (14)9.1 计算机视觉概述 (14)9.2 三维重建与虚拟现实 (14)9.3 摄影测量与遥感 (14)第10章数字图像处理与摄影技术在实际应用中的案例分析 (14)10.1 数字图像处理在医学领域的应用 (14)10.1.1 X射线成像 (15)10.1.2 CT和MRI成像 (15)10.1.3 超声成像 (15)10.2 摄影技术在广告摄影中的应用 (15)10.2.1 光线控制 (15)10.2.2 摄影构图 (15)10.2.3 后期处理 (15)10.3 数字图像处理与摄影技术在人工智能领域的融合与发展趋势 (15)10.3.1 计算机视觉 (15)10.3.2 智能驾驶 (16)10.3.3 无人机航拍 (16)10.3.4 发展趋势 (16)第1章数字图像处理基础1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像定义数字图像是由像素点组成的二维离散信号，每个像素点的值代表该点的亮度或颜色信息。

遥感数字图像处理-第7章 图像去噪声

遥感数字图像处理-第7章 图像去噪声
从噪声的概率密度函数来看，图像噪声主要有高斯噪声、 瑞利噪声、伽玛噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉 冲噪声等。
3
二、空间域去噪声
由于噪声像元的灰度值常与周边像元的灰度值不协调， 表现为极高或极低，因此可利用局部窗口的灰度值统计 特性（如均值、中值）来去除噪声。
空间域去噪声是利用待处理像元邻域窗口内的像元进行 均值、中值或其他运算得到新的灰度值，并将其赋给待 处理像元，通过对整幅图中值滤波、边缘保持平滑滤波和数学形态学去噪声等。
6
三、变换域去噪声
3.其他变换
主成分变换、最小噪声分离变换和独立成分变换去噪声主要用 于多波段数据，其去噪声的原理基本相同，即图像通过变换，噪 声主要集中在后面几个分量，选择前面噪声较少的分量进行反向 变换即可实现对图像的去噪声处理。
这里只简单介绍一下主成分变换去噪声的过程，最小噪声 分离变换和独立成分变换去噪声的过程类似。
第7章
图像去噪声
图像去噪声
一、常见噪声类型及其识别 二、空间域去噪声 三、变换域去噪声 难点：傅里叶变换和小波变换去噪声原理 重点：空间域和变换域去噪声方法
2
一、常见噪声类型及其识别
遥感数字图像成像过程中，受到外部环境和内部系统等因 素干扰会产生噪声，我们将其分为内部噪声和外部噪声。
噪声具有随机性，可以被认为是由概率密度函数（PDF） 表示的随机变量，通常采用噪声分量灰度值的统计特性（ 如均值、方差等）进行描述。
7
4
三、变换域去噪声
1.傅里叶变换
中心化的频谱图像
5
三、变换域去噪声
2.小波变换 利用傅里叶变换去噪声，带宽选得过宽，达不到去噪的目
的；选得过窄，噪声虽然滤去得多，但同时信号的高频部 分也损失了，不但带宽内的信噪比得不到改善，某些突变 点的信息也可能被模糊掉了。 在信号的低频部分，小波对频率的分辨率较高，而对时间 的分辨率较低；在高频部分，则恰好相反。它能自适应地 依据信号的变化而自行变化。 小波变换去噪的基本思路就是利用小波变换把含噪信号分 解到多尺度中，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数 抑制或去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构 出小波消噪后的信号。

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答


2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。

数字图像处理第7章


1 0 1
1
Wh 2
2
2
1
0 0
2
1
1
Wv
1 2
2
0 1
2 1
0 0
2
1
▓图7.2.5给出了上述五种梯度算子的边缘点检测实例。
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
(a)原图像
(b)梯度算子检测
(c) Roberts检测
(d) Prewitt检测
(e) Sobel检测
感。形成的方向梯度模板集就称为方向匹配检测模板，或方向梯
度响应数组。用其中的每一个方向的模板分别与图像卷积，其最
大模值就是边缘点的强度，最大模值对应的模板方向就是边缘点
的方向，这种检测边缘点并确定其方向的方法就称为方向梯度法
或方向匹配模板法。边缘梯度的定义式为：
N 1
G(m,
n)
MAX i0
{
Gi
(m,
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
（2） Sobel算子法（加权平均差分法） ▓Sobel算子就是对当前行或列对应的值加权后，再进行平
均和差分，也称为加权平均差分。水平和垂直梯度模板分别为：
1 0 1
Wh
1 4
2
0
2
1 0 1
1 2 1
Wv
1 4
0
0
0
1 2 1
(f)各向同性Sobel检测
图7.2-5 五种梯度算子的边缘点检测实例
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
◘方向梯度法（方向匹配模板法)
▓若事先并不知道哪个方向有边缘，但需要检测边缘，并确定 边缘的方向时。我们可设计一系列对应不同方向边缘的方向梯度

数字图像处理--第7章 图象描述


2、基于聚合的最小均方误差线段逼近法
3、基于分裂的最小均方误差线段逼近法
7.2.4 标记
边界的一维泛函表达 标记的方法： 1、求出给定物体的重心 2、以边界点到重心的距离做为角度的函数 例如：
7.2.4 标记
边界的一维泛函表达 标记的方法： 1、求出给定物体的重心 2、以边界点到重心的距离做为角度的函数 例如：
其中A= 分别是绕X,Y,Z轴的转动惯量，F＝ H＝ 称做惯性积。
考虑到这是个M阶曲面，所以必是个椭圆球，称之为惯 量椭球。它有3个互相垂直的主轴。对匀质的惯量椭球，任 两个主轴共面的剖面是个椭圆，称之为惯量椭圆。每幅2D 图象可看做一个面状刚体，对这个面上的每个区域都可求 得一个对应的惯量椭圆，它反映了区域上各点的分布情况。
7.4 边界描述 7.4.1 简单描述符 1、边界的长度 是所包围区域的轮廓的周长。 某区域R各边界点P的条件： 1） P本身属于区域R 2） P的邻域中有像素不于区域R
1、边界的长度
规则：
区域R内部点与边界点连通判定应 用两种方向规则 若区域R内部点用4－方向连通规则判 定，则区域R边界点应用8－方向连通规 则判定。 定义： 4向连通边界 8向连通边界
一个物体很容易实现45 角旋转．如果一个物 体旋转NX45 ，可由原链码加上 n 倍的模8得 到． 链码的微分，也称差分码，由原码的一阶 差分求得．链码差分是关于旋转不变的边界描 述方法．
原链码：10103322
（逆时针旋转90度）链码：21210033 差分码：33133030
差分码：33133030（又称链码的旋转归一化）
W:顶点数 Q: 边数 F: 面数 H:孔数 C:连通元 欧拉等式：W-Q+F=E=C-H 其中： W=26,Q=33,F=7,C=3,H=3,E=0

遥感数字图像处理第7章 图像滤波

优点：对高斯噪声比较有效
不足：会造成图像模糊，削弱边缘和细节
均值滤波模板
1 1 1 1 1 1 1 ,或 1 1 1 1 1 1 1 9 8 1 1 1 1 1 1
中值滤波(Median filtering)
中值滤波取每个领域像素值的中均作为该像素的新值。
图像滤波的方法：
1. 空间域滤波
通过窗口或卷积核
2. 频率域滤波
通过傅立叶变换和逆变换
相关概念
1. 邻域、4-邻域、8-邻域
2. 卷积、窗口卷积
噪声
噪声是影响对图像信息理解或分析的成分
遥感图像中常见的噪声：
1. 高斯噪声
在信号上附加均值为0，具有高斯概率密度的函数值
2. 椒盐噪声（脉冲噪声）
随机改变一些像素值
优点：对椒盐噪声比较有效，能保留部分细节信息，
减少模糊
不足：计算复杂，对随机噪声效果不好
高斯低通滤波(Gaussian low-pass filtering)
高斯低通滤波的模板由二维高斯分布计算得到，使用
窗口卷积计算像素新值。
优点：对高斯噪声比较有效
不足：计算复杂
梯度倒数加权法
在离散图像内部相邻区域的变化大于区域内部的变化，
通过微分过程来实现。
梯度
梯度反映了相邻像素之间灰度的变化率，图像中的边
缘部分灰度变化率大，因此梯度值较大；相应的灰
度值变化小的地方，梯度值也较小。
f ( x , y ) ' f x x gradf ( x , y ) ' f ( x , y ) fy y
1 1 1 0 或1 0 1 1 0 0 1 1 2 2 1 1 或 1 2 1 1 1 1 1 2
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

4）根据选出的多边形以起点计算链码 5）计算链码的差分码 6）循环差分码使数串值最小，得形状数
形状数的特点与应用：
1)形状数对每个阶是唯一的
2)形状数具有旋转不变性
3)形状数可用于度量边界的形状
4)形状数可用于比较两边界形状的相似度
方法：逐次计算两边界各阶的形状数并相互比 较，直至找到最大阶的相等形状数。
一些其它性质，如面积和角点，可以由 链码直接求得． 链码的缺点：逐点表达、方向少、复杂、 抗干扰性能差
7.2.2 边界段
区域的凸包：一任意集合S,其逼近凸包H是包含S的 最小凸形，H-S叫做S的凸残差D. 当把S的边界分解为 边界段时，能分开D的各部分的点就是合适的边界分 段点。方法：跟踪H的边界，每个入出D的点为一个 分段点，如右图。
借助凸残差D可确定边界分段点： 1、跟踪H的边界
2、每个进入D或从D出去的点就是分
段点。
7.2.3 多边形
抗干扰性能强、数据量小、易实现
基本原理：用多边形逼近区域边界
1、基于收缩的最小周长多边形法 原边界视为弹性的线、组成边界的点为 城墙，线拉紧即得最小多边形
7.2.3 多边形
1、基于聚合的最小均方误差线段逼近法 依次做直线、计算边界点与线距离做拟和误 差，当误差超限时为一边界顶点。
形状参数在一定程度上描述了区域的紧凑性，它没有量纲， 所以对尺度变化不敏感。除掉由于离散区域旋转带来的误 差，它对旋转也不敏感。 注意: 仅靠形状参数并不能把不同形状的区域区分开， 如图：
F1=F2=F3
A=5
||B||2=12
2．偏心率
偏心率（eccentricity）E也叫伸长度（elongation）；它在 一定程度上描述了区域的紧凑性。偏心率E有多种计算公式。 常用方法是计算边界长轴与短轴比值，不过该计算受物体 形状和噪声的影响较大。好的方法是利用整个区域的所有 象素；这样抗噪声等干扰的能力较强。
其中A= 分别是绕X,Y,Z轴的转动惯量，F＝ H＝ 称做惯性积。
考虑到这是个M阶曲面，所以必是个椭圆球，称之为惯 量椭球。它有3个互相垂直的主轴。对匀质的惯量椭球，任 两个主轴共面的剖面是个椭圆，称之为惯量椭圆。每幅2D 图象可看做一个面状刚体，对这个面上的每个区域都可求 得一个对应的惯量椭圆，它反映了区域上各点的分布情况。
条件一：边界点本身属于区域 条件二：边界点邻域有不属于区域的点 两种边界长度的统一（链码）描述：
其中： ＃表示数量 k+1按模为k计算 水平和垂直码的个数 对角码的个数
2. 边界的直径 边界上相隔最远的两点间的距离。 两点间的直连线段，又称主轴、长轴 短轴：长轴到边界的最长垂直线段 边界的直径的计算：
•闭合曲线的阶总是偶数 •凸形区域的阶对应边界外包矩形的周长 •由给定阶计算已给边界形状数：
1）从所有满足给定阶要求的矩形中选取其长短轴比 最接近已给边界的矩形图b 2) 根据给定阶将选出的矩形划分为如图c所示的多 个等边正方形 3）求出与边界最吻合的多边形，将面积50％以上 包在边界内的正方形划入内部
2、基于聚合的最小均方误差线段逼近法
3、基于分裂的最小均方误差线段逼近法
7.2.4 标记
边界的一维泛函表达 标记的方法： 1、求出给定物体的重心 2、以边界点到重心的距离做为角度的函数 例如：
7.2.4 标记
边界的一维泛函表达 标记的方法： 1、求出给定物体的重心 2、以边界点到重心的距离做为角度的函数 例如：
第7章 图像描述
7.1图象的描述
用数据、符号、形式语言来表示具有不同特征的 区域，这就是图象描述或描绘。用计算机代替人 理解识别景物，目前只能以其特征为基础进行区 别或分类。图象区域的描述可分为对区域本身的 描述和区域之间的关系、结构进行描述。对区域 及其特征的描述包括对线、曲线、区域、几何特 征等多种形式的描述
2阶矩 — 曲线相对于均值的分布
3阶矩 — 曲线相对于均值的对称性 阶矩与曲线的绝对位置无关
7.5 区域描述
7.5.1 简单描述符 1、区域面积
计算公式：
其中： R:区域 象素：单位长度的正方形
2、区域重心
区域重心是一全局描述符，用域内点计算
3、区域灰度（密度） 区域描述的目的是描述目标的特征：灰 简单描述符 1、边界的长度 是所包围区域的轮廓的周长。 某区域R各边界点P的条件： 1） P本身属于区域R 2） P的邻域中有像素不于区域R
1、边界的长度
规则：
区域R内部点与边界点连通判定应 用两种方向规则 若区域R内部点用4－方向连通规则判 定，则区域R边界点应用8－方向连通规 则判定。 定义： 4向连通边界 8向连通边界
由惯量推出的偏心率计算公式
刚体在转动时的惯性可用其转动惯量来度量。设一刚体 具有N个质点，它们的质量分别为m1，m2，· · ，mN，它们 的坐标分别为（x1,y1,z1), （x2,y2,z2), …那么这个刚体绕某 个轴线 L 的转动惯量 I 可表示为：
式中 di表示质点 mi与旋转轴线 L的垂直距离。如果 L通过 坐标系原点，且其方向余弦为 , , ，则式可写成：
W:顶点数 Q: 边数 F: 面数 H:孔数 C:连通元 欧拉等式：W-Q+F=E=C-H 其中： W=26,Q=33,F=7,C=3,H=3,E=0
7.5.3 形状描述符 00
1．形状参数
形状参数（form factor）F是根据区域的周长和区域的面积 计算出来的：
连续区域为圆形时F为1，当区域为其它形状时F大于1，即 F的值当区域为圆时达到最小。对数字图象来说，如果边界 长度是按个连通计算的，则对正八边形区域 F 取最小值；如 果边界长度是按八连通计算的，则对正菱形区域F取最小值。
7.3.3 骨架
一种把区域简化成结构形状的表示法。 细化是把区域缩成线条、逼近中心线（骨架或核线）的一种 图像处理 (中轴变换)。 骨架由区域中那些与邻点距对称边界最小距离的点构成： ds(p,B)=inf{d(p,z)|z B} 其中： p—区域中的一个点 B—区域的边界 d(p,z)—B中有两个或两个以上的点与p同时最近
其中：Dd (.）可以是任一种距离量度
欧氏距离DE =[(x-x0)2+(y-y0)2]1/2 街区距离D4 =|x-x0|+|y-y0| 棋盘距离D8 =max(| x-x0 |,| y-y0 |)
3、边界的曲率 曲率是斜率的改变率，它描述了边界 上各点沿边界方向变化的情况。 一个边界点的曲率的符号描述了边界 在该点的凹凸性。
7.1.1 概述
图象的表达
外部表达法：区域的形状（边界、轮廓） 内部表达法：区域的反射性质(灰度、颜 色、纹理）
图象的描述
最佳表达：节省空间、易于特征计算 最佳描述：尺度、平移、旋转不敏感
表达和描述紧密联系，表达限定了描述 的精确性，而描述使表达才有意义。 表达侧重于数据结构 描述侧重于区域特性及区域间的联 系和差别 对目标的描述 特征描述符 外部特征：区域的几何形状 内部特征：灰度特征、纹理、颜色特征
具有边界B的区域R之确定： 对于每个R中的点P，在B中找它的最 近点，如对能找到多于一个的点则认为P 属于R的中线或骨架
求二值区域骨架，限制条件： 1。不消去线段端点 2。不中断原来连通的点 3。不过多侵蚀区域 一种迭代细化算法： 考察一边界点p1的8邻域,上为p2,顺时针分别为 p3,p4,..p9, 标记同时满足下列条件的为核线点 1）2<=N(p1)<=6 ；非零邻点的个数 1端点7过多侵蚀 2) S(p1)=1 ；按序点0->1的次数 不割断/单点宽 3) p2*p4*p6=0 ；右端点 4) p4*p6*p8=0 ；下端点 5) p2*p6*p8=0 ；左端点 6) p2*p4*p8=0 ；上端点 所有边界点检验完毕后去除所有考察过的点，重新考察 新的边界点。反复迭代至全部为核线标记点为止。
2、数字曲线的长度
近似为像素之间的线段和
3、曲线端点之间的距离为
7.2 边界表达
边界表达：基于边界点对边界的描述
7.2.1 链码
2066666067076444444434
0644444645654222222212
原链码：10103322
归一化链码：01033221
起点归一化
最小自然数
链码的特殊性质:
精确表示边界的影响因素：
用于边界建模的曲线形式 曲线拟合算法的性能 边缘位置估计的精确度 如果一条曲线穿过一组点，则这条曲线称 为这些点的内插曲线． 逼近是指一条曲线拟合一组点，使得这条 曲线非常接近这些点而无需一定穿过这些点
1、数字曲线
设Pi=(xi,yi)是边缘表中第i个边缘坐标． 1. k斜率是在边缘表相距k个边缘点的两个边缘 点之间的（角）方向向量． 2. 左k斜率是Pi指向Pi–k的方向， 3. 右k斜率是Pi指向Pi+k方向． 4. k曲率是左右k斜率之差值．
一个物体很容易实现45 角旋转．如果一个物 体旋转NX45 ，可由原链码加上 n 倍的模8得 到． 链码的微分，也称差分码，由原码的一阶 差分求得．链码差分是关于旋转不变的边界描 述方法．
原链码：10103322
（逆时针旋转90度）链码：21210033 差分码：33133030
差分码：33133030（又称链码的旋转归一化）
7.3
区域表达
7.3.1 空间占有数组
7.3
区域表达
7.3.1 空间占有数组
7.3.2 四叉树
三种节点：白、黑和灰度． 四叉树是通过不断地分裂图像得到的．一个区域 可分裂成大小一样的四个子区域. 对于每一个子区域， 如果其所有点或者是黑或白时，则该区域不再分裂。 树结构中的每一个节点或是树叶，或包含四个子节点．
上述惯量椭圆可由其两个主轴的方向和长度完全确定。惯 量椭圆两个主轴的方向可借助线性代数中求特征值的方法 求得。设两个主轴的斜率分别是k和 l ，可得：