基于梯度幅度直方图和类内方差的边缘提取方法

一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法作者：郑贤哲王艳东刘泽宇来源：《今日自动化》2020年第03期[摘要]针对行人检测领域的相关现实问题，传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决，这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率，针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。

首先以滑动窗口遍历图像，对整幅图片进行显著性检测，然后通过二值化处理的方式，将显著性物体分割出来，最后过滤非必要窗口，继而提高检测效率。

实验中采用HOG方法提取行人特征，运用线性SVM进行检测，最后验证新方法的有效性。

实验中，使用大小为300×451Dpi、261×400Dpi的图像，检测窗口数量分别减少了44.21%、34.96%，检测速率分别提高了9.30%、12.73%。

实验结果表明，相比于传统检测方法，新方法提高了检测效率。

[关键词]HOG特征提取;行人检测;SVM;显著性检验[中图分类号]TP391 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）03–0–04[Abstract]In view of the related practical problems in the field of pedestrian detection，traditional machine learning algorithms usually adopt a method of gradually detecting the entire picture with a sliding window， which will greatly reduce the computational efficiency due to the detection of too many unnecessary background windows. To solve the above problems， a new method of pedestrian detection based on multi-scale sliding window images is proposed. First，traverse the image with a sliding window to detect the saliency of the entire picture， then segment the salient objects by binarization， and finally filter the unnecessary windows to improve the detection efficiency. In the experiment， the HOG method is used to extract pedestrian features，linear SVM is used for detection， and finally the effectiveness of the new method is verified. In the experiment， using images with sizes of 300×451Dpi and 261×400Dpi， the number of detection windows was reduced by 44.21% and 34.96%， respectively， and the detection rate was increased by 9.30% and 12.73%， respectively. Experimental results show that compared with traditional detection methods， the new method improves detection efficiency.[Keywords]HOG feature extraction; pedestrian detection; SVM; significance test1 國内外的研究现状近年来，随着图像识别技术的发展，基于图像识别检测行人的技术也得到广泛的关注和研究。

图像处理中的边缘检测算法分析与优化随着数字图像处理技术的不断发展，边缘检测在计算机视觉、模式识别和图像分割等领域中扮演着重要的角色。

边缘是图像中灰度变化较大的区域，通过检测边缘，我们可以提取图像的形状和结构信息，从而实现图像分析和理解。

本文将对常用的图像处理边缘检测算法进行分析，并探讨优化策略。

一、边缘检测算法概述1.1 Sobel算法Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的大小和方向来确定边缘位置。

Sobel算法具有计算简单、鲁棒性较高的优点，但对噪声比较敏感，在图像边缘不够明显或存在噪声时容易引入误检。

1.2 Canny算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它通过多个步骤来实现高效的边缘检测。

首先，通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。

然后，计算图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，以精确地定位边缘。

最后，通过滞后阈值法来进行边缘的连接和细化。

Canny算法具有良好的边缘定位能力和抗噪能力，在实际应用中被广泛使用。

1.3 Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子，它通过计算图像的二阶导数来检测图像中的边缘。

Laplacian算子具有对灰度变化较大的边缘敏感的优点，但对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检。

为了提高Laplacian算子的效果，常常与高斯滤波器结合使用，以减少噪声的干扰。

二、边缘检测算法优化2.1 参数选择在边缘检测算法中，参数的选择对于最终的结果具有重要的影响。

例如，对于Canny算法来说，高斯滤波器的大小和标准差的选择直接影响到边缘的平滑程度和定位精度。

因此，在优化边缘检测算法时，需要根据具体的应用场景和图像特点选择合适的参数。

2.2 非极大值抑制非极大值抑制是Canny算法中的一种重要步骤，用于精确地定位边缘位置。

然而，在进行非极大值抑制时，会产生边缘断裂和不连续的问题。

为了解决这个问题，可以考虑使用像素邻域信息进行插值，从而减少边缘的断裂，并得到更连续的边缘。

Matlab实现：图像边缘提取1、边缘提取算法⽅法⼀：⼀阶微分算⼦Sobel算⼦Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素。

Roberts算⼦Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确。

Prewitt算⼦Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。

但边缘较宽，⽽且间断点多。

Canny算⼦Canny算⼦是⽬前边缘检测最常⽤的算法，效果也是最理想的。

Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。

优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。

⽅法⼆：⼆阶微分算⼦Laplacian算⼦Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。

2、实验结果分析⼀、边缘提取：Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素；Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确；Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。

但边缘较宽，⽽且间断点多；Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区；Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。

优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。

⼆、边缘复合增强Sobel、Robert、Prewitt算⼦的增强效果并不是很明显，尤其是Robert算⼦，因为它提取的边缘点过于稀疏和离散；Laplacian算⼦和canny算⼦的增强效果都⽐较理想，将边缘叠加上去后，整个⼿的轮廓和边缘都很清晰，直观上看，canny算⼦实现的效果⽐Laplacian算⼦好，最明显的地⽅就是⼿指尖的边缘。

图像处理中的边缘检测和特征提取方法图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，而边缘检测和特征提取是图像处理中重要的基础操作。

边缘检测可以帮助我们分析图像中的轮廓和结构，而特征提取则有助于识别和分类图像。

本文将介绍边缘检测和特征提取的常见方法。

1. 边缘检测方法边缘检测是指在图像中找到不同区域之间的边缘或过渡的技术。

常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，可以获取图像在水平和垂直方向上的梯度值，并计算获得边缘的强度和方向。

Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但其卷积核的权重设置略有不同。

Prewitt算子同样可以提取图像的边缘信息。

Canny算子是一种常用且经典的边缘检测算法。

它结合了梯度信息和非极大值抑制算法，可以有效地检测到图像中的边缘，并且在边缘检测的同时还能削弱图像中的噪声信号。

这些边缘检测算法在实际应用中常常结合使用，选择合适的算法取决于具体的任务需求和图像特点。

2. 特征提取方法特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的图像分析、识别或分类等任务。

常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征和颜色特征。

纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。

GLCM通过统计图像中像素之间的灰度变化分布来描述纹理特征，LBP通过比较像素与其邻域像素的灰度值来提取纹理特征，HOG则是通过计算图像中梯度的方向和强度来提取纹理特征。

这些纹理特征可以用于图像分类、目标检测等任务。

形状特征描述了图像中物体的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子（BDS）、尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）。

BDS通过提取物体边界的特征点来描述形状特征，SIFT和SURF则是通过提取图像中的关键点和描述子来描述形状特征。

matlab边缘提取及拟合边缘提取及拟合是数字图像处理中的一个重要的步骤。

边缘可以用于图像分割、物体识别、目标跟踪等领域。

本文将介绍边缘提取的常用方法以及拟合方法，并结合MATLAB代码进行讲解。

一、边缘提取方法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是利用像素点周围的灰度值来计算梯度，从而得到边缘。

在MATLAB中，可以使用imgradient函数实现Sobel算子。

代码示例：I = imread('lena.png');[Gx, Gy] = imgradientxy(I);[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);imshowpair(Gmag, Gdir, 'montage');2. Canny算子Canny算子是一种基于多级阈值的边缘检测算法，其原理是先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度，再进行非极大值抑制和双阈值分割，最后得到边缘。

在MATLAB中，可以使用edge函数实现Canny算子。

代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');imshow(BW);二、拟合方法1. 直线拟合直线拟合是一种常用的边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一条直线。

在MATLAB中，可以使用polyfit函数实现直线拟合。

代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);imshow(I), hold onmax_len = 0;for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');% Determine the endpoints of the longest line segmentlen = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);if ( len > max_len)max_len = len;xy_long = xy;endend2. 圆拟合圆拟合是一种边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一个圆。

医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。

边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。

一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。

常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。

通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。

Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。

它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。

进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。

Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。

首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。

然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。

最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。

2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。

常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。

Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。

它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。

Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。

Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。

通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。

Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。

图像处理技术中的特征提取方法特征提取是图像处理技术中的重要步骤，它能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析与处理提供基础。

在本文中，我们将介绍一些常用的图像处理技术中的特征提取方法。

1. 梯度特征提取法梯度特征提取法是一种基于图像边缘信息的特征提取方法。

通过计算图像中像素值的梯度来获取图像边缘信息。

其中，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。

这些算法可以有效地提取出图像的边缘特征，用于物体检测、目标跟踪等应用。

2. 纹理特征提取法纹理特征提取法是一种基于图像纹理信息的特征提取方法。

通过分析图像中的纹理分布和纹理特征，可以揭示图像中的纹理结构和纹理性质。

常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。

这些方法可以用于图像分类、纹理识别等领域。

3. 颜色特征提取法颜色特征提取法是一种基于图像颜色信息的特征提取方法。

通过提取图像中的颜色分布和颜色特征，可以区分不同物体以及不同场景。

常用的颜色特征提取方法包括颜色矩、颜色直方图等。

这些方法可以用于图像检索、目标识别等应用。

4. 形状特征提取法形状特征提取法是一种基于图像形状信息的特征提取方法。

通过分析图像中的几何形状和边界形状，可以用于目标检测和图像分割等任务。

常用的形状特征提取方法包括边缘描述子如链码、轮廓拟合等。

这些方法可以用于目标检测、目标跟踪等应用。

5. 光流特征提取法光流特征提取法是一种基于图像运动信息的特征提取方法。

通过分析图像序列中像素的位移信息，可以获取图像中的运动信息。

常用的光流特征提取方法包括Lucas-Kanade光流法、Horn-Schunck光流法等。

这些方法可以用于目标跟踪、行为识别等应用。

在实际应用中，通常需要结合多种特征提取方法来提取更加丰富和具有区分度的特征。

例如，可以将梯度特征、纹理特征和颜色特征进行融合，以提取更加综合的特征表示。

还可以利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络等对提取的特征进行分类和识别。

医学图像处理中的边缘提取方法使用技巧分析在医学图像处理中，边缘提取是一项关键技术，它能够帮助医生和研究人员准确地检测和分析图像中的有关病变和解剖结构的边界。

本文将分析医学图像处理中常用的边缘提取方法，并介绍一些使用技巧。

边缘提取是医学图像处理中的重要任务之一，它可以通过检测图像中亮度变化的位置来确定物体的边界，并将其转化为黑白二值图像。

边缘提取不仅可以提供有关病变和解剖结构的定量信息，还可以帮助医生在图像中寻找感兴趣区域，从而辅助诊断和治疗。

在医学图像处理中，常用的边缘提取方法包括基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模糊集理论的方法等。

基于梯度的方法是最常用的边缘提取方法之一，它通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。

常用的梯度算法包括Robert算子、Sobel算子和Canny 算子。

Robert算子和Sobel算子是一阶导数算子，通过对图像进行平滑和差分操作来提取边缘。

Canny算子是一种多阶段边缘检测算法，它通过计算梯度幅值和方向来确定边缘像素，并使用非极大值抑制和双阈值处理来提高边缘检测的准确性。

基于模板的方法是另一种常用的边缘提取方法，它通过定义一个特定的模板来检测边缘。

常用的模板包括拉普拉斯算子和高斯拉普拉斯算子。

拉普拉斯算子是二阶导数算子，通过计算图像灰度值的二阶导数来检测边缘。

高斯拉普拉斯算子是拉普拉斯算子和高斯滤波器的结合，它可以提高边缘检测的稳定性和准确性。

基于模糊集理论的方法是一种基于图像强度值和梯度信息的边缘提取方法，它通过将图像属性和边缘属性建模为模糊集来进行边缘检测。

基于模糊集理论的方法能够更好地处理图像中的噪声和模糊信息，并提高边缘检测的准确性。

在使用边缘提取方法时，有一些技巧可以帮助提高边缘检测的效果和准确性。

首先，选择合适的边缘提取方法和参数是至关重要的。

不同的边缘提取方法适用于不同类型的医学图像和应用场景。

根据具体的需求，选择合适的方法和参数可以提高边缘检测的效果。

sift特征提取原理
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取算法是一种在计算机视觉中常用的特征提取方法。

它能够在图像中提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的特征点。

SIFT特征提取的主要步骤如下：
1. 尺度空间极值点检测：通过高斯差分金字塔的方法，检测图像在不同尺度上的极值点，找到图像中的关键点。

2. 关键点定位：对尺度空间极值点进行精确定位，使用尺度空间的极值点和周围像素的梯度信息，计算关键点的位置和尺度。

3. 方向分配：为每个关键点分配一个主方向，使得关键点具有旋转不变性。

通过计算关键点周围的梯度方向直方图来确定主方向。

4. 关键点描述：使用关键点周围的局部图像块，根据主方向将关键点附近的图像数据进行归一化处理，并得到一个128维的描述子。

5. 特征点匹配：通过计算两幅图像中的特征点的相似度，进行特征点的匹配，从而找到两幅图像的对应点。

SIFT特征提取的原理主要基于尺度空间和梯度信息。

通过多
尺度的高斯模糊操作，可以提取出图像中不同尺度下的特征点，使得算法对于目标物体的尺度变化具有不变性。

而通过计算图
像的梯度信息，可以得到图像中的边缘信息，进一步提取出具有边缘特征的关键点。

同时，SIFT算法还利用图像的局部特征来描述关键点，使得算法对于图像的旋转和光照变化也具有一定的不变性。

总而言之，SIFT特征提取算法是一种基于尺度空间和梯度信息的特征提取方法，能够提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的特征点，对于图像匹配、物体识别等计算机视觉任务具有广泛应用。

《医学图像处理》实验报告实验十三：边缘检测、阈值处理和区域生长日期： 2014年05月27日摘要本次实验的目的是：•了解边缘检测原理，用梯度阈值法，使用Sobel算子结合平滑处理和阈值处理提取边缘，；•了解阈值处理的计算方法，进行全局阈值和Otsu（大律法）阈值处理。

•了解区域生长原理。

对图像做区域生长提取图像特征。

本次实验的内容是：•阈值处理•全局阈值处理•OTSU（大律法）阈值处理•梯度法检测边缘•区域生长一、技术讨论1.1实验原理1.1.1图像的边缘检测边缘：是指图像局部特征的不连续性。

灰度或结构信息的突变。

边缘检测：一种定位二维或三维图像（特别是医学图像）中的对象的边缘的系统。

通过输入端（310）接收表示该图像的各元素值的数据元素集。

该数据集被存储在存储装置（320）中。

处理器（340）确定该图像中的对象的边缘。

该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数，并且计算该图像的等照度线曲率，所述曲率由κ标识。

该处理器还确定校正因数α，该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。

该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。

然后，该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。

该系统的输出端（330）提供对于该图像中的边缘位置的指示。

1.1.2图像的Sobel梯度算子主要用作边缘检测。

在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。

该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。

公式如下：计算梯度方向公式如下：在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。

1.1.3全局阈值法全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。

基于SIFT算法的图像特征抽取算法详解图像特征抽取是计算机视觉领域中的一个重要任务，它能够帮助计算机理解和处理图像。

在众多的图像特征抽取算法中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法因其在尺度不变性和旋转不变性方面的优秀表现而备受关注。

本文将详细介绍基于SIFT算法的图像特征抽取算法。

一、SIFT算法的原理SIFT算法的核心思想是在图像中寻找具有尺度和旋转不变性的关键点。

它通过以下步骤实现特征抽取：1. 尺度空间极值检测：SIFT算法首先通过高斯金字塔构建图像的尺度空间，然后在每个尺度上寻找图像中的极值点。

这些极值点通常对应于图像中的角点、边缘和斑点等显著特征。

2. 关键点定位：在尺度空间极值点的基础上，SIFT算法通过对尺度空间进行高斯差分操作，进一步精确定位关键点的位置。

这样可以减少对于尺度和旋转的敏感度，提高算法的稳定性。

3. 方向分配：为了实现旋转不变性，SIFT算法对每个关键点计算其主方向。

它通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图，找到梯度方向直方图中的峰值作为关键点的主方向。

4. 特征描述：最后，SIFT算法对每个关键点周围的局部图像区域进行特征描述。

它将关键点周围的像素划分为若干个子区域，并计算每个子区域内像素的梯度直方图。

这样可以得到一个具有128维的特征向量，用于表示关键点的特征。

二、SIFT算法的优势SIFT算法在图像特征抽取方面具有以下优势：1. 尺度不变性：SIFT算法通过尺度空间极值检测和关键点定位，可以在不同尺度下寻找到相同的关键点。

这使得SIFT算法在处理具有不同尺度的图像时具有较好的性能。

2. 旋转不变性：SIFT算法通过方向分配，可以在不同旋转角度下找到相同的关键点。

这使得SIFT算法在处理具有旋转变换的图像时具有较好的鲁棒性。

3. 高维特征描述：SIFT算法通过局部图像区域的特征描述，可以提取到丰富的特征信息。

这使得SIFT算法在图像匹配和目标识别等任务中具有较好的性能。

第一章基础图像f，选择点扩散函数分量矩阵h c和h r，根据某种主观标准，输出图像g比f更好，图像增强、平滑及锐化。

在某一特征上比f突出，图像分割和特征选择。

起源：用于人类判读（如视觉）的图像信息的改善；用于自动化机器感觉的存储、传输及表达的图像数据处理。

“图”是物体反射或透射光的分布；“像”是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识。

（直观形象，易懂，信息量大）（r 射线图像，x射线图像，紫外波段图像，可见光与红外波段图像，微波波段图像，无线电波段图像。

）发展：实时性、智能化、网络化、普及化、低成本。

模拟图像：空间坐标和幅度都连续变化。

特征：处理正确、具有再现性；容易控制；处理的多样性。

输入&数字化、计算机、显示&记录设备。

链码：描述物体的边界，链码中的符号一般对应于图像基元的邻接关系。

可以用静态数据结构表示，也可以用动态数据结构来表示，且这样在节省存储空间方面更合适。

行程编码（用于图像矩阵中符号串的表示，传真机）：适用于计算机生成的图形图像。

分层结构：将图像描述成若干不同粒度的层次，使算法可以根据需要将处理控制在较小的数据量上；只有必要时，处理才会在最细的数据分辨率上进行。

要考虑：图像数据结构的表示层次，规范的图像数据结构（矩阵（图像获取设备的直接输出，摄像机&扫描仪），链码，行程编码，拓扑数据结构，关系结构），分层数据结构（金字塔，四叉树（每个结点有四个子结点，如果父结点有4个与它的值一样的子结点，则无需保留这些子结点））。

采样（坐标的数字化，空间分辨率）把空间上连续的图像分割成离散的像素的集合。

（采样间隔必须小于2倍的图像函数上线频带的倒数，即满足二维采样定理。

特别是对含有大量细节信息的图像区域，需增加采样点，否则会出现棋盘效应）量化（幅值的数字化，灰度级）：把像素的灰度变成离散的整数值。

BMP：位图，标准图像文件格式，包含的图像信息较丰富，通常无压缩，但占用的空间大。

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法，被广泛应用于计算机视觉领域。

SIFT算法的核心思想是在不同尺度空间中检测和描述图像的局部特征，通过这些特征可实现图像的匹配、识别和定位。

1.尺度空间极值点检测：首先，SIFT算法通过高斯平滑滤波器构建高斯金字塔，每一层都是由上一层进行降采样得到的。

在不同尺度空间的图像上，通过比较每个像素点与其相邻像素点的灰度值，找出尺度空间极值点，作为关键点候选。

2.关键点定位：通过对尺度空间的极值点进行精确定位，以获取更加准确的关键点。

在关键点候选集合中，利用尺度空间的极值点与梯度方向直方图等局部特征进行过滤，剔除低对比度和边缘响应的关键点。

3.方向分配：为了使SIFT算法具有旋转不变性，需要为每个关键点分配主方向。

采用梯度直方图对关键点周围的图像区域进行统计，找到梯度方向直方图的峰值，作为该关键点的主方向。

4.关键点描述：在每个关键点周围的图像区域内，构建128维的特征向量，用于描述该关键点的局部特征。

通过计算每个像素点周围的梯度幅值和方向，并将其转换为特征向量的模式，构成关键点的描述符。

5.特征匹配：对于待匹配的图像，通过计算两个图像的特征向量之间的欧氏距离，进行特征匹配。

采用距离比值方法，选取最匹配和次匹配之间的距离比值小于预先设定的阈值的特征点，进行最终匹配。

6.特征筛选：通过应用RANSAC（随机抽样一致性）算法，对匹配结果进行筛选，剔除外点，保留内点，从而得到更准确的匹配结果。

SIFT算法的应用非常广泛，常用于目标识别、图像拼接、图像检索、三维重建和运动估计等领域。

在目标识别中，通过提取图像的SIFT特征，并与模板图像进行匹配，可以实现目标的识别和定位。

在图像拼接中，通过寻找多幅图像之间的共同特征点，并根据特征点的位置关系进行配准，可以实现图像的自动拼接。

数字信号处理图像边缘检测与提取1、图像边缘的定义所谓图像边缘（Edlge ）是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。

边缘广泛存在于目标与目标、物体与背景、区域与区域（含不同色彩）之间，它是图像分割所依赖的重要特征。

本为主要讨论几种典型的图像灰度值突变的边缘检测方法，其原理也是用于其他特性突变的边缘检测。

图像的边线通常与图像灰度的一阶导数的不连续性有关。

图像灰度的不连续性可分为两类：阶跃不连续，即图像灰度再不连续出的两边的像素的灰度只有明显的差异，如图1.1所示，线条不连续，即图像灰度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程又返回到原来的值。

在实际中，阶跃和线条边缘图像是较少见的，由于空间分辨率（尺度空间）、图像传感器等原因会使阶跃边缘变成斜坡形边缘，线条边缘变成房顶形边缘。

它们的灰度变化不是瞬间的而是跨越一定距离的。

2、经典的边缘检测算子边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。

我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。

图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。

经典的边缘检测方法，是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。

以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点作出了比较和评价 不妨记：▽f (x,y)=i x f ∂∂+j yf ∂∂ 为图像的梯度，▽f (x,y)包含灰度变化信息 记： e (x,y)=y x f f 22+为▽f (x,y)的梯度，e(x,y)可以用作边缘检测算子。

为了简化计算，也可以将e(x, y)定义为偏导数x f 与y f 的绝对值之和:),(y x e =|),(y x f x |+|),(y x f y |以这些理论为依据，提出了许多算法，常用的边缘检测方法有:Roberts 边缘检测算子、Sobel 边缘检测算子、Prewitt 边缘检测算子、Canny 边缘检测算子、Laplace 边缘检测算子等等。