图像的几何特征

⼆值图像的⼏何性质⼆值图像 b(x,y) = 1 表⽰前景部分，b(x,y) = 0 表⽰背景部分。

其基本⼏何特性包括：‘1 ⾯积对整个图像区域进⾏积分，使⽤零阶矩表⽰为。

2 位置将图像区域看作⼀种均匀物质构成得平⾯，物体得质⼼即为区域中⼼；使⽤⼀阶矩表⽰如下：，，进⼀步改写得：，。

3 朝向假设物体沿某⼀⽅向⽐较长，其正交⽅向⽐较短，该⽅向定义为物体朝向。

使⽤最⼩转动惯量来定义物体长轴，即寻找⼀条直线，使得物体上所有点到直线上距离平⽅和最⼩，定义如下：， r 表⽰物体上点到直线的最⼩距离。

通过最⼩化 E，可以计算出物体朝向直线，具体如下：1）假设⼆值图像朝向直线已知，使⽤定义为，如下图：如上图所⽰，由于，可以建⽴等式，化简得。

2）对直线 L 上任意点，以点作为参考点，建⽴参数⽅程如下：，s 表⽰点距离参考点的距离。

3）由于，(x,y) 表⽰图像上的点，表⽰直线上的点，将参数⽅程带⼊该等式，使得两个变量简化为⼀个变量 s，如下：，，对 s 求导，当导数为零时表⽰(x,y)到直线 L 上距离最近，计算得，将 s 带⼊得，，最终推导出转动惯量⽅程为，其中，为待求解直线参数。

4）令，，将⽆关变量提出积分符号前，同时除以得，由于为图像中⼼，则最⼩转动惯量对应得轴过图像中⼼。

5）通过 4）结论，直线 L 的确定可转换为对选择⾓度的求解，具体如下：令，将图像上点绝对坐标转换为相对于图像中⼼的相对坐标，带⼊直线 L ⽅程得：，重新改写，当前 E 仅包含未知量，再次改写，其中，，，使⽤倍⾓公式，，，通过以上分析，⼆值图像朝向直线为经过中⼼点，且满⾜的直线，其中，a, b, c 为图像⼆阶矩。

4 形状在分析⼆值图像朝向时，，该⽅程是关于的⼆次⽅程，其系数 a, b, c 为可构成⼀个 2*2 矩阵，通过分析该矩阵的特征值与特征向量可以估计出⼆值图像的形状，具体如下：，通过分析特征值与特征向量，可的如下结论：1）较⼤特征值对应的特征向量⽅向即为⼆值图像朝向；2）两个特征值相差越⼩，⼆值图像越接近圆形。

3.2.3 侧视雷达图像的几何特征侧视雷达图像在垂直飞行方向（y）的像点位置是以飞机的目标的斜距来确定，见图3-27所示，称之为斜距投影。

图像点的斜距算至地面距离为：（3-17）飞行方向（x）则与推扫式扫描仪同。

由于斜距投影的特性，产生以下几种图像的几何特点：1、垂直飞行方向（y）的比例尺由小变大，见图3-28所示。

地面上有A、B、C 三段距图3-27斜距投影离相等，投影至雷达图像上为a、b、c。

由于c>b>a，因此。

显然这是由于com的作用造成的。

从图3-27中可知：地面上AB线段投影到影像上为ab,比例尺为：（3-18）弧线Aaˊ┴SB。

假定：弧线近假为直线段，并且∠AaˊB也近似为直角。

则变成通式（3-19）考虑到实测的斜距是按比例尺缩小为影像，因此在侧视方向上的比例尺为：（3-20）可见，°，cos，即趋于0°时比例尺大，而°，cos，即趋于90°时比例尺小。

2、山体前倾，朝向传感器的山坡影像被压缩，而背向传感器的山坡被拉长，与中心投影相反，还会出现不同地物点重影现象。

如图3-29所示，地物点AC之间的山坡在雷达图3-28 侧视雷达影像的比例尺图像上被压缩，在中心投影像片上是拉伸，CD之间的山坡出现的现象正好相反。

地物点A和B在雷达图像上出现重影，在中心投影像片中不会出现这种现象。

图3-29重影现象3、高差产生的投影差亦与中心投影影像投影差位移的方向相反，位移量也不同。

见图3-30所示。

投影差(3-21)而(3-22)图3-30投影差由于所以取（3-23）当△h>0时，也大于0为正值，反之为负值。

投影差改正时用加法：。

初三椭圆图像特征与画法椭圆是数学中一种重要的曲线形状，具有独特的特征和美观的图像。

在初三学习中，了解椭圆的特征以及正确的画法对于深入理解几何知识和提高绘图技能非常重要。

本文将介绍初三阶段学生可以掌握的椭圆图像特征和正确的画法。

一、椭圆的特征椭圆是平面上到两个定点F1和F2的距离之和等于常数2a的点的集合。

其中，F1和F2称为椭圆的焦点，2a为椭圆的长轴长度。

椭圆还具有以下特征：1. 椭圆的中点为中心点O，中心点到焦点的距离为c。

2. 椭圆的长轴长度2a与焦点之间的距离满足关系：2ae=2ac=2a。

3. 椭圆的短轴长度为2b，其中b的计算公式为b=sqrt(a^2-c^2)。

二、椭圆的画法在画椭圆时，需要掌握正确的步骤和方法。

下面将介绍一种常用的画椭圆的方法，即通过划定矩形框架和关键点的位置。

步骤一：确定椭圆的中心点和长轴长度首先，在纸上选择一个点作为椭圆的中心点O，然后确定椭圆的长轴长度2a。

可以使用尺子测量出适当的长度，或者取两个点F1和F2，使得两点与中心点的距离等于2a。

步骤二：画一个矩形边框以中心点O为中心，以长轴长度2a和短轴长度2b为边长，画一个矩形边框。

此时，矩形的两个侧边分别与椭圆相切。

步骤三：在边框上确定关键点的位置通过计算得到椭圆的焦点F1和F2，将这两个点分别标记在矩形边框的上下两侧。

这两个焦点与中心点O共同构成椭圆的关键点。

步骤四：连接关键点在矩形边框的左右两侧，分别与焦点F1和F2相连，形成一个椭圆形状的闭合曲线。

此时，可以用光滑的曲线连接焦点和关键点，使得椭圆的图像更加美观。

步骤五：擦除边框根据画好的椭圆，可以将矩形边框部分擦除，只保留椭圆的图像。

在保持椭圆形状的基础上，去掉多余的线条，使得椭圆更加清晰。

通过以上的画法步骤，初三学生可以较好地掌握椭圆的画法，练习时可以注意以下几点：1. 画椭圆时要保持手稳，尽量减少抖动，使得图像的线条更加流畅。

2. 可以使用铅笔轻轻地描绘关键点和轮廓线，之后再加深线条，以保持图像的正确性。

一般来说，目前的图形（图像）格式大致可以分为两大类：一类为位图；另一类称为描绘类、矢量类或面向对象的图形（图像）。

前者是以点阵形式描述图形（图像）的，后者是以数学方法描述的一种由几何元素组成的图形（图像）。

一般说来，后者对图像的表达细致、真实，缩放后图形（图像）的分辨率不变，在专业级的图形（图像）处理中运用较多。

在介绍图形（图像）格式前，我们实在有必要先了解一下图形（图像）的一些相关技术指标:分辨率、色彩数、图形灰度。

分辨率：分为屏幕分辨率和输出分辨率两种，前者用每英寸行数表示，数值越大图形（图像）质量越好；后者衡量输出设备的精度，以每英寸的像素点数表示；色彩数和图形灰度：用位（bit）表示，一般写成2的n次方，n代表位数。

当图形（图像）达到24位时，可表现1677万种颜色，即真彩。

灰度的表示法类似；下面我们就通过图形文件的特征后缀名（就是如图.bmp这样的）来逐一认识当前常见的图形文件格式：BMP、DIB、PCP、DIF、WMF、GIF、JPG、TIF、EPS、PSD、CDR、IFF、TGA、PCD、MPT。

BMP（bit map picture）:PC机上最常用的位图格式，有压缩和不压缩两种形式，该格式可表现从2位到24位的色彩，分辨率也可从480x320至1024x768。

该格式在Windows环境下相当稳定，在文件大小没有限制的场合中运用极为广泛。

DIB(device independent bitmap):描述图像的能力基本与BMP相同，并且能运行于多种硬件平台，只是文件较大。

PCP（PC paintbrush）:由Zsoft公司创建的一种经过压缩且节约磁盘空间的PC位图格式，它最高可表现24位图形（图像）。

过去有一定市场，但随着JPEG的兴起，其地位已逐渐日落终天了。

DIF（drawing interchange formar）:AutoCAD中的图形文件，它以ASCII方式存储图形，表现图形在尺寸大小方面十分精确，可以被CorelDraw，3DS等大型软件调用编辑。

图像的三⼤特征（转）原⽂（⼀）HOG特征1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。

它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。

Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。

需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal 在2005的CVPR上提出的，⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

（1）主要思想：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

（本质：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅）。

（2）具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。

（3）提⾼性能：把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（我们把它叫区间或block）进⾏对⽐度归⼀化（contrast-normalized），所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。

通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

（4）优点：与其他的特征描述⽅法相⽐，HOG有很多优点。

⾸先，由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。

因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。

2、HOG特征提取算法的实现过程：⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法图像特征是指在图像中具有一定意义的局部区域，这些区域通常具有独特的纹理、形状或颜色信息。

通过提取并描述这些图像特征，可以实现图像的匹配、分类、检索和跟踪等应用。

本文将介绍图像特征的特点，并介绍常用的特征提取与匹配方法。

图像特征的特点有以下几个方面：1.独立性：图像特征具有一定的独立性，即可以通过特征描述子来唯一表示一个图像区域，这样就可以实现特征的匹配和跟踪。

2.不变性：图像特征应具有一定的不变性，即对于图像的旋转、平移、缩放、噪声等变换具有一定的鲁棒性。

这样可以保证在不同条件下对同一对象进行特征提取和匹配时能够得到相似的结果。

3.丰富性：图像特征应具有丰富的信息，即能够有效地描述图像区域的纹理、形状或颜色等特征。

常用的图像特征提取方法有以下几种：1. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）：SIFT特征是一种基于局部图像梯度的特征提取方法，它对图像的旋转、平移、缩放具有较好的不变性。

2. 快速特征检测（Features from Accelerated Segment Test，FAST）：FAST特征是一种快速的角点检测算法，它通过比较像素点与其邻域像素点的亮度差异，从而检测到角点。

3. 霍夫变换（Hough Transform）：霍夫变换是一种基于几何形状的特征提取方法，它通过在参数空间中进行投票，来检测图像中的直线、圆或其他形状。

常用的图像特征匹配方法有以下几种：1. 暴力匹配（Brute-Force Matching）：暴力匹配是最简单的一种匹配方法，它将待匹配的特征描述子与数据库中的所有特征描述子逐一比较，找到相似度最高的匹配。

2. 最近邻匹配（Nearest Neighbor Matching）：最近邻匹配是一种常用的特征匹配方法，它通过计算两个特征描述子之间的欧式距离，来找到相似度最高的匹配。

遥感测试试卷1. 图像的几何形变一般分为两大类：（）。

*A.偶然性B.系统性(正确答案)C.必然性D.非系统性(正确答案)2. 影响地物光谱反射率变化的主要因素包括（）。

*A.太阳高度角(正确答案)B.不同的地理位置(正确答案)C.卫星高度D.成像传感器姿态角(正确答案)3. 下列哪些因素可以引起遥感图像的几何变形误差（）。

*A.地球曲率(正确答案)B.外方位元素变化(正确答案)C.地球自转(正确答案)D.地形起伏(正确答案)4. 资源遥感卫星常采用近红外、红、绿三个波段的是因为（）。

*A.传感器本身影响B.地物反射影响(正确答案)C.大气吸收影响(正确答案)D.大气散射影响(正确答案)5. 遥感传感器主要的成像投影方式有（）。

*A.中心投影(正确答案)B.全景投影(正确答案)C.斜距投影(正确答案)D.平行投影(正确答案)6. “3S”技术是指（）。

*A.遥感(正确答案)B.地理信息系统(正确答案)C.北斗卫星系统D.全球定位系统(正确答案)7. 利用卫星遥感影像制作DOM所需的数据包括（）。

*A.DEM(正确答案)B.卫星参数(正确答案)C.椭球参数D.地面控制点(正确答案)8. 针对遥感图像的增强，提出了不同的遥感图像增强方法，包括、空间增强、（）。

*A.辐射增强(正确答案)B.几何增强C.光谱增强(正确答案)D.卷积增强9. （）是属于同一类成像方式的遥感卫星。

（） *A.IKONOS(正确答案)C.SPOT(正确答案)D.Radarsat10. TM影像为专题制图仪获取的图像。

其在（）方面都比MSS图像有较大改进。

(ABD) *光谱分辨率(正确答案)辐射分辨率(正确答案)时间分辨率空间分辨率(正确答案)11. 能够满足1:5万地形图地物更新的遥感影像有(ACD) *IKONOS-2(正确答案)LandSat-7 ETM+(15m)SPOT5(正确答案)QuickBird(正确答案)12. 通过采用主成分分析可以把现图像中所含的大部分信息用假想的少数波段表示出来，达到（）的目的。

数字图像处理考题总结(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.数字图像处理一般分为哪三个层次？说明各层次的作用。

2.图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点它们之间有何联系和区别图像处理：图像处理的重点是图像之间进行的变换。

图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。

图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。

联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。

图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

3.图像的数字化包括采样和量化两个过程，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像，可采用哪些原则？对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4.简述位图文件的基本组成。

位图文件头位图信息头调色板（对灰度图像和索引图像而言，真彩色图像不需要调色板，其位图信息头后直接是位图数据）位图数据（对于用到调色板的位图，位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，位图数据就是实际的R,G,B值）5.请简要说明一副256色彩色位图的文件格式，并回答256色彩色位图和256色灰度位图文件的异同。

见第5题，区别就是彩色位图没有调色板。

6.位图可分为：线画稿，灰度图像，索引颜色图像，真彩色图像。

7.面向打印机的常用模型是CMYK模型，面向显示器的彩色模型RGB模型8.在RGB颜色空间的原点上，三分量均为0，即原点为黑色。

图像特征的名词解释图像特征是计算机视觉领域中的一个重要概念，指的是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。

这些特征可以帮助我们理解和分析图像内容，从而实现各种图像处理任务，例如对象识别、图像检索和图像分割等。

图像特征可以分为低级特征和高级特征两类。

低级特征主要指的是基本的像素值和颜色信息，例如亮度、纹理和边缘等。

高级特征则是从低级特征中经过计算和抽象得到的更具有抽象性和语义性的特征，例如形状、纹理和运动等。

在低级特征中，亮度特征是最基本和常用的一个。

亮度特征通过计算像素的强度值来描述图像的明暗情况。

在实际应用中，常用的亮度特征包括灰度直方图、亮度均值和亮度标准差等。

通过分析亮度特征，我们可以了解图像的整体明暗分布情况，对于图像的亮度调整和对比度增强等处理非常有用。

除了亮度特征，颜色特征也是一种非常常用的低级特征。

颜色特征可以描述图像中不同区域的颜色分布情况。

常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色向量等。

通过分析颜色特征，我们可以区分不同的物体和场景，例如通过红色特征可以提取出图像中的红色物体。

除了低级特征，高级特征在图像处理中也起着至关重要的作用。

其中，形状特征是一种常用的高级特征之一。

形状特征可以描述物体的几何形状和外部轮廓。

通过提取和匹配形状特征，我们可以实现对象的识别和分类，例如利用圆形特征可以检测和计数图像中的圆形物体。

此外，纹理特征也是一种常用的高级特征。

纹理特征可以描述图像中的纹理信息，即表面的外观和质地。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。

通过分析纹理特征，我们可以实现图像的纹理分类和纹理合成等应用。

最后，运动特征也是一种常用的高级特征。

运动特征可以描述图像中物体的运动信息。

常用的运动特征包括光流、运动轨迹和运动边缘等。

通过分析运动特征，我们可以实现行人跟踪和手势识别等任务。

综上所述，图像特征是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。

低级特征主要包括亮度和颜色等基本信息，而高级特征则通过计算和抽象从低级特征中得到。