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实景图像中感兴趣区域提取算法实现

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中北大学
信息商务学院
课 程 设 计 说 明 书

学生姓名： 学 号：
系 别： 电子信息工程
专 业：
电子信息工程

题 目：
多维信息处理实践：

实景图像中感兴趣区域提取算法实现

指导教师：
赵英亮 徐美芳 职称: 副教授
2015 年 1 月 8 日
中北大学
信息商务学院
课程设计任务书

15/16 学年第 一 学期
系 别： 电子信息工程
专 业： 电子信息工程
学 生 姓 名： 学 号：
学 生 姓 名： 学 号：
学 生 姓 名： 学 号：
课程设计题目：
多维信息处理实践：

实景图像中感兴趣区域提取算法实现
起 迄 日 期：
2015年12月28 日～2016年1月8日

课程设计地点： 机房
指 导 教 师： 赵英亮 徐美芳
系 主 任： 王浩全

下达任务书日期: 2015 年12 月 27 日
课 程 设 计 任 务 书
1．设计目的：
通过设计，较全面地掌握各种图像提取算法的基本理论、原理和实现手段，并能分析
感兴趣区域（ROI）提取效果及对进一步处理的影响，使学生具有一定综合分析问题和解
决问题的能力。
2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：
原始数据：
所获取实景图像。
技术要求：
（1）完成题目所要求技术：全面掌握与区域提取算法相关的基本理论、原理和实现
手段；
（2）通过仿真（实验）验证，编程实现对处理实景图像进行感兴趣区域提取的算法
和实现手段，并进行结果分析。
设计要求：
课程设计的目的在于培养学生的综合素质，要求学生做到：
（1）根据题目要求查阅有关资料，确定方案，写出设计方案；
（2）根据对选题的理解，消化查阅资料，给出相关的实现算法和理论根据；
(3) 在Matlab或C++或VC环境下，实现算法，并给出仿真结果；
(4) 对结果进行分析总结

3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、
实物样品等〕：
设计工作任务：
(1) 每位成员至少完成2种提取算法。
(2) 每位成员需要了解该课题背景，掌握自己研究的相关算法的基本技术，制定设计思
路，写出设计方案，并理解其他成员研究的有关算法。
(3) 完成设计内容：包括自己研究的算法和程序设计并进行实验验证及技术改进，写出
相关算法的设计说明书。
(4) 将各成员的设计进行综合完成一篇综合报告并答辩。
工作量的要求：

(1) 通过查阅资料了解与感兴趣区域图像提取相关的基本理论、原理以及技术背景，理
解选题意义；
(2) 掌握与感兴趣区域图像提取相关的基本理论、原理和实现手段；
(3) 完成对实景图像中感兴趣区域进行提取的算法和实现手段；
(4) 通过实验仿真验证算法的可行性；
(5) 给出技术总结。
课 程 设 计 任 务 书
4．主要参考文献：
[1]张菁，沈兰荪，高静静.基于视觉注意机制的感兴趣区检测[J].
光子学报，2009，38（6）：1561⁃1565.
[2]刘刚.Matlab数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2010.
[3]陈超.Matlab应用实例精讲:图像处理与GUI设计篇[M].北京：电子工业出版社，2011.
[4]井艾斌，柳青，孟祥增，等.基于Matlab的图形轮廓提取及填充[J].电脑知识与技术，
2008（9）：1722⁃1727.

5．设计成果形式及要求：
仿真结果；
课程设计说明书。

6．工作计划及进度：
2015年
12月28日 ~ 12月29日：查资料；
12月30日 ~ 12月31日：在指导教师指导下设计方案；
2016年

1月1日 ~ 1月7日：在指导教师辅导下完成实验；撰写课程设计说明书；
1月8日：答辩

系主任审查意见：

签字：
年 月 日
设计说明书应包括以下主要内容：（正文小四宋体，行距1.5倍，标题四号宋体，加粗）
（1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间
（2）设计任务书

前面提供内容即为上述两项，参考文献请大家自己填写，必

须为大家相关书目。
（3）目录（页码从下一项开始加）
（4）设计目的
（5）设计主要方案及理论介绍（很重要）
（6）设计主要步骤（编程过程中间请同学抓屏，做为这里每步要做的内容，并且加文
字描述）
（7）程序源代码
（8）运行结果
（9）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会
（10）参考文献

合集下载

基于感兴趣区域和FCM的图像检索算法

基于感兴趣区域和FCM的图像检索算法

３１初始 聚类 中心的确 定 ． 聚 类 的 性 能 很 大 程 度 上 取 决 于 初 始 类 中 心 的 选
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图像特征提取及描述算法分析

图像特征提取及描述算法分析

图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。

本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。

边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。

边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。

Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。

Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。

边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。

角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。

角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。

常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。

SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。

Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。

FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。

角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。

尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。

SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。

SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。

SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。

基于兴趣区域与SVM的目标自动提取算法

基于兴趣区域与SVM的目标自动提取算法

ＡＢ Ｓ Ｔ ＲＡ Ｃ Ｔ： Ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｉ ｓ Ｓ Ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ｏ ｆ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
（ １ ．山东理工大学机械工程学 院， 山东 淄博 ２ ５ ５ ０ ４ ９ ； ２ ． 山东理工大学电气与电子工程学 院 ， 山东 淄博 ２ ５ ５ ０ ４ ９ ） 摘要 ： 研究图像区域 目标准确分割问题 ， 由于海量图像的特征复杂 ， 传 统 目标分割算 法无法准确提取 物体 图像 的兴趣 区域 ， 造成 目标的分割准确度较差 。为了提高分割精度 ， 提 出了一种结合兴趣区域与机器学习 Ｓ Ｖ Ｍ 的目标 自动提取算法 ， 将目 标 提取作为分类问题 ， 在像素精度范 围内对图像进行分割 。兴趣区域的提取基于关注窗 Ｅ ｌ 思想 ， 首先对 图像分层滤波 ， 利 用改 进的 Ｓ ｏ ｊ ｋ ａ 算法提取 目标角点 ， 根据角点位置确定兴趣区域 。然后在兴趣区域与背景区域随机提取样本点 ， 根据样本相 似性 选择用于 Ｓ Ｖ Ｍ 的训练样本 。实验结果表 明， 基 于像素精度 的分类方法提高 了目标 的分割精度 ， 而且 目 标 提取的过程不 需要 要人工交互 ， 完全实现 了 目 标的自 动提取 ， 是处理大量 图像 目 标分割 问题 的有效方法 ， 为 网络图像库的 目标 自动分割 提供了
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指定区域hog特征提取

指定区域hog特征提取

指定区域hog特征提取HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取是一种常用于计算机视觉和图像处理的特征提取方法。

它的原理是把图像划分成小的局部区域，并计算每个区域内的梯度方向直方图。

要在指定区域提取HOG特征，可以按照以下步骤进行：1. 定义感兴趣区域（Region of Interest，ROI），即指定要提取特征的区域。

2. 将ROI区域划分成小的细胞（cells），每个细胞内计算梯度方向直方图。

3. 组成块（blocks）：将多个细胞组成一个块，块内的细胞特征进行归一化。

4. 在每个块内，将多个细胞的特征串联成一个特征向量。

5. 对整个ROI区域的特征向量进行归一化处理。

具体的实现可以使用OpenCV库来实现。

以下是一个示例代码：```pythonimport cv2def extract_hog_features(image, roi):# Convert image to grayscalegray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Crop ROI from the imagex, y, w, h = roiroi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]# Resize ROI to a fixed size (optional) roi_gray = cv2.resize(roi_gray, (64, 128))# Create HOG descriptorhog = cv2.HOGDescriptor()# Compute HOG featuresfeatures = pute(roi_gray)return features.flatten()```上述代码中，`image`是原始图像，`roi`是感兴趣区域的坐标（x，y，宽度，高度）。

通过使用OpenCV的`cv2.HOGDescriptor`类，可以创建一个HOG描述符，并使用`compute`方法计算出指定ROI区域的HOG特征。