數(shù)字圖像處理第十一章

1、 圖像分析是一種描述過程，研究用自動或半自動系統(tǒng)，圖像分析是一種描述過程，研究用自動或半自動系統(tǒng)，從圖像中提取有用數(shù)據(jù)或信息生成從圖像中提取有用數(shù)據(jù)或信息生成非圖的描述或表達。非圖的描述或表達。 圖像分析：圖像分割、特征提取、符號描述、紋理分析、圖像分析：圖像分割、特征提取、符號描述、紋理分析、運動圖像分析和圖像的檢測與配準。運動圖像分析和圖像的檢測與配準。預(yù)處理圖像分割特征提取分類描述符號表達識別跟蹤圖像理解輸入圖像第十一章 圖像描述和分析第十一章 圖像描述和分析 通過圖像分割可得到圖像中感興趣的區(qū)通過圖像分割可得到圖像中感興趣的區(qū)域，即目標。域，即目標。u圖像中目標的表達圖像中目標的表達/

2、表示和描述：表示和描述：先需要將目標標記出來，這時主要考慮目標像先需要將目標標記出來，這時主要考慮目標像素的連通性。在此基礎(chǔ)上，可以對目標采取合素的連通性。在此基礎(chǔ)上，可以對目標采取合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表達表達，并采用恰當?shù)男问?，并采用恰當?shù)男问矫枋雒枋鏊鼈兊奶匦?。它們的特性。第十一?圖像描述和分析 圖像分割結(jié)果得到了區(qū)域內(nèi)的像素集合，或位于區(qū)域邊圖像分割結(jié)果得到了區(qū)域內(nèi)的像素集合，或位于區(qū)域邊界上的像素集合，這兩個集合是互補的。界上的像素集合，這兩個集合是互補的。 與分割類似，圖像中的區(qū)域可用其內(nèi)部與分割類似，圖像中的區(qū)域可用其內(nèi)部(如組成區(qū)域的如組成區(qū)域的像素集合像素集合)表達

3、，也可用其外部（如組成區(qū)域邊界的像素表達，也可用其外部（如組成區(qū)域邊界的像素集合）表達。集合）表達。 一般來說，如果關(guān)心的是區(qū)域的反射性質(zhì)，如灰度、顏一般來說，如果關(guān)心的是區(qū)域的反射性質(zhì)，如灰度、顏色、紋理等，常用內(nèi)部表達法；如果關(guān)心的是區(qū)域形狀、色、紋理等，常用內(nèi)部表達法；如果關(guān)心的是區(qū)域形狀、曲率，則選用外部表達法。曲率，則選用外部表達法。第十一章 圖像描述和分析 表達是直接具體地表達目標，好的表達方法應(yīng)具有節(jié)省表達是直接具體地表達目標，好的表達方法應(yīng)具有節(jié)省存儲空間、易于特征計算等優(yōu)點。存儲空間、易于特征計算等優(yōu)點。 描述是較抽象地表達目標。好的描述應(yīng)在盡可能區(qū)別不描述是較抽象地表達目標

4、。好的描述應(yīng)在盡可能區(qū)別不同目標的基礎(chǔ)上對目標的尺度、平移、旋轉(zhuǎn)等不敏感，同目標的基礎(chǔ)上對目標的尺度、平移、旋轉(zhuǎn)等不敏感，這樣的描述比較通用。這樣的描述比較通用。 描述可分為對邊界的描述和對區(qū)域的描述。此外，邊界描述可分為對邊界的描述和對區(qū)域的描述。此外，邊界和邊界或區(qū)域和區(qū)域之間的關(guān)系也常需要進行描述。和邊界或區(qū)域和區(qū)域之間的關(guān)系也常需要進行描述。第十一章 圖像描述和分析 表達和描述是密切聯(lián)系的。表達的方法對描述很重要，表達和描述是密切聯(lián)系的。表達的方法對描述很重要，因為它限定了描述的精確性；而通過對目標的描述，因為它限定了描述的精確性；而通過對目標的描述，各種表達方法才有實際意義。各種表達

5、方法才有實際意義。 表達和描述又有區(qū)別，表達側(cè)重于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而描述表達和描述又有區(qū)別，表達側(cè)重于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而描述側(cè)重于區(qū)域特性以及不同區(qū)域間的聯(lián)系和差別。側(cè)重于區(qū)域特性以及不同區(qū)域間的聯(lián)系和差別。 表達和描述抽象的程度不同，但其分別的界限是相對表達和描述抽象的程度不同，但其分別的界限是相對的。的。第十一章 圖像描述和分析對目標特征的測量是要利用分割結(jié)果進一步從圖像對目標特征的測量是要利用分割結(jié)果進一步從圖像中獲取有用信息，為達到這個目的需要解決兩個關(guān)中獲取有用信息，為達到這個目的需要解決兩個關(guān)鍵問題：鍵問題： 選用什么特征來描述目標選用什么特征來描述目標 如何精確地測量這些特征如何精確地測量這

6、些特征常見的目標特征分為灰度、顏色、紋理和幾何形狀常見的目標特征分為灰度、顏色、紋理和幾何形狀特征等。其中，灰度、顏色和紋理屬于內(nèi)部特征，特征等。其中，灰度、顏色和紋理屬于內(nèi)部特征，幾何形狀屬于外部特征。幾何形狀屬于外部特征。第十一章 圖像描述和分析像素標記（二值圖像）像素標記（二值圖像）一種逐像素進行判斷的方法一種逐像素進行判斷的方法對一幅二值圖像從左向右、從上向下進行掃描（起點對一幅二值圖像從左向右、從上向下進行掃描（起點在圖像的左上方）。檢查當前正被掃描的像素與在它在圖像的左上方）。檢查當前正被掃描的像素與在它之前掃描到的若干個近鄰像素的連通性。當前正被掃之前掃描到的若干個近鄰像素的連通

7、性。當前正被掃描像素的灰度值為描像素的灰度值為1，則將它標記為與之相連通的目，則將它標記為與之相連通的目標像素，如果它與兩個或多個目標相連通，則認為這標像素，如果它與兩個或多個目標相連通，則認為這些目標實際是同一個，并把它們連接起來；如果發(fā)現(xiàn)些目標實際是同一個，并把它們連接起來；如果發(fā)現(xiàn)了從背景像素到一個孤立目標像素的過渡，就賦一個了從背景像素到一個孤立目標像素的過渡，就賦一個新的目標標記新的目標標記 ?；叶让枋龌叶让枋龇忍卣鞣忍卣髦狈綀D特征直方圖特征變換系數(shù)特征變換系數(shù)特征2001( ,)( , )NNijf x yf i jN一幅圖像中最基本的是圖像的幅度特征。一幅圖像中最基本的是圖像

8、的幅度特征。例如在區(qū)域內(nèi)的平均幅度，即例如在區(qū)域內(nèi)的平均幅度，即幅度特征幅度特征 a) a)原圖原圖 b)b)利用幅度特征將目標分割出來利用幅度特征將目標分割出來 設(shè)灰度閾值設(shè)灰度閾值幅度特征幅度特征 P(rk)=nk/N 第第rk個灰度級出現(xiàn)的頻數(shù)個灰度級出現(xiàn)的頻數(shù) 可從直方圖的分布得到：圖像對比度、可從直方圖的分布得到：圖像對比度、動態(tài)范圍、明暗程度等動態(tài)范圍、明暗程度等 一階直方圖的特征參數(shù)：一階直方圖的特征參數(shù)： rk量化層量化層 均值：均值： 方差：方差： 歪斜度：歪斜度：10()kLkkrur p r一階矩1220()( )kLkkrru p r二階中心矩133301()( )kL

9、kkruru p r三階中心矩 直方圖特征直方圖特征 峭度：峭度：122()kLkrmp r120()log ()LkkbHp rp r 熵：熵： 能量：能量：144401()( )3kLkkruruP r 直方圖特征直方圖特征 v v(m+1)u v(m)水平切口水平切口垂直切口垂直切口環(huán)狀切口環(huán)狀切口扇狀切口扇狀切口(1)1()()( , )dv mv mS mM u vv(1)2()()( , )du mu mSmM u vu(1)3()()(,)dmmSmM (1)4()()( , )dmmSmM 變換系數(shù)特征變換系數(shù)特征 T 頻域中的一些特征頻域中的一些特征 如如2 ()222( ,

10、 )( , )d d( , )( , )jux vyF u vf x y ex yM(u,v) F(u,v)R u vI u v 設(shè)：=幅譜M與與F不是唯一地對應(yīng)（不是唯一地對應(yīng)（M有位移不變性）有位移不變性） 變換系數(shù)特征變換系數(shù)特征 特征：圖像中含有這些切口的頻譜成分的含特征：圖像中含有這些切口的頻譜成分的含量。信息可作為模式識別或分類系統(tǒng)的輸入量。信息可作為模式識別或分類系統(tǒng)的輸入信息。已成功用于土地情況分類，放射照片信息。已成功用于土地情況分類，放射照片病情診斷等病情診斷等 Ff(x,y) F-1F(u,v)g(u,v)( , )U u v( , )u m n變換系數(shù)特征變換系數(shù)特征

11、基于邊界的表達基于邊界的表達 技術(shù)分類技術(shù)分類(1)參數(shù)邊界參數(shù)邊界：將目標的輪廓線表達為參數(shù)曲線(2)邊界點集合邊界點集合：將輪廓線表達為邊界點的集合(3)曲線逼近曲線逼近：利用幾何基元去近似地逼近 鏈碼 在數(shù)字圖像中，邊界或曲線是由一系列離散的像素點組在數(shù)字圖像中，邊界或曲線是由一系列離散的像素點組成的，其最簡單的表達方法是由美國學者成的，其最簡單的表達方法是由美國學者FreemanFreeman提出提出的鏈碼方法。的鏈碼方法。 利用一系列具有特定長度和方向的相連的直線段來表示利用一系列具有特定長度和方向的相連的直線段來表示目標的邊界目標的邊界 每個線段的長度固定而方向數(shù)目取為有限，所以只

12、有邊每個線段的長度固定而方向數(shù)目取為有限，所以只有邊界的起點需用（絕對）坐標表示，其余點都可只用接續(xù)界的起點需用（絕對）坐標表示，其余點都可只用接續(xù)方向來代表偏移量方向來代表偏移量 鏈碼實質(zhì)上是一串指向符的序列，常用的有鏈碼實質(zhì)上是一串指向符的序列，常用的有4 4向鏈碼、向鏈碼、8 8向鏈碼等。向鏈碼等。 )90( 1 )180(2 )0(0 )270( 3 )90(2 )135( 3 )45( 1 )180(4 )0(0 )225(5 )315(7 )270(6 4 4向鏈碼向鏈碼 8 8向鏈碼向鏈碼 鏈碼用鏈碼表示區(qū)用鏈碼表示區(qū)域的邊界域的邊界 鏈碼 4-鏈碼：00003333332222

13、2211110011鏈碼算法：鏈碼算法： 給每一個線段邊界一個方向編碼給每一個線段邊界一個方向編碼 有有4鏈碼和鏈碼和8鏈碼兩種編碼方法鏈碼兩種編碼方法 從起點開始，沿邊界編碼，至起點被重新碰到，從起點開始，沿邊界編碼，至起點被重新碰到，結(jié)束一個對象的編碼結(jié)束一個對象的編碼問題問題1： 鏈碼相當長鏈碼相當長 噪音會產(chǎn)生不必要的鏈碼噪音會產(chǎn)生不必要的鏈碼改進改進1： 加大網(wǎng)格空間，能縮短鏈碼加大網(wǎng)格空間，能縮短鏈碼 依據(jù)原始邊界與結(jié)果的接近程度，來確定新點的位置依據(jù)原始邊界與結(jié)果的接近程度，來確定新點的位置問題問題2： 由于起點的不同，造成編碼的不同由于起點的不同，造成編碼的不同 由于角度的不同

14、，造成編碼的不同由于角度的不同，造成編碼的不同改進改進2：1） 從固定位置作為起點從固定位置作為起點(最左最上最左最上)開始編碼開始編碼 或者：或者： 鏈碼起點歸一化鏈碼起點歸一化 2）通過使用鏈碼的差分代替碼字本身的方式）通過使用鏈碼的差分代替碼字本身的方式 鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化循環(huán)差分鏈碼：用相鄰鏈碼的差代替鏈碼循環(huán)差分鏈碼：用相鄰鏈碼的差代替鏈碼例如：例如：4-鏈碼鏈碼 10103322循環(huán)差分為：循環(huán)差分為： 33133030循環(huán)差分：循環(huán)差分：1 - 2 = -1(3) 3 - 0 = 3 0 - 1 = -1(3) 3 - 3 = 0 1 - 0 = 1 2 - 3 = -

15、1(3) 0 - 1 = -1(3) 2 - 2 = 0 鏈碼 鏈碼 鏈碼起點歸一化鏈碼起點歸一化 對同一個邊界，選用起點不同得到的鏈碼不同。對同一個邊界，選用起點不同得到的鏈碼不同。 把鏈碼看作一個由各方向數(shù)構(gòu)成的自然數(shù)。將這些方向把鏈碼看作一個由各方向數(shù)構(gòu)成的自然數(shù)。將這些方向數(shù)依一個方向循環(huán)以使它們所構(gòu)成的自然數(shù)的值最小數(shù)依一個方向循環(huán)以使它們所構(gòu)成的自然數(shù)的值最小 鏈碼 鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化 利用鏈碼的利用鏈碼的一階差分一階差分來重新構(gòu)造一個序列（一個表示原來重新構(gòu)造一個序列（一個表示原鏈碼各段之間方向變化的新序列）這個差分可用相鄰兩鏈碼各段之間方向變化的新序列）這個差分可用相

16、鄰兩個方向數(shù)相減得到個方向數(shù)相減得到 1 0 3 1 0 2 2 3 (2) 1 0 1 0 3 3 2 2 3 3 1 3 3 0 3 0 2 0 3 3 1 3 3 0 3 0 1 0 2 3 3 (3) 2 1 2 1 0 0 3 3 左轉(zhuǎn) 90 差分碼不隨輪廓旋轉(zhuǎn)而變化差分碼不隨輪廓旋轉(zhuǎn)而變化 a) a)原鏈碼方向原鏈碼方向 b)b)逆時針旋轉(zhuǎn)逆時針旋轉(zhuǎn)909090 圖圖a a曲線的鏈碼為：曲線的鏈碼為：0112223310000076555670601122233100000765556706其差分鏈碼為：其差分鏈碼為：10100106700007770011161010010670

17、00077700111690 圖圖b b曲線的鏈碼為：曲線的鏈碼為：2334445532222210777012023344455322222107770120 其差分鏈碼為：其差分鏈碼為：10100106700007770011161010010670000777001116 鏈碼差分碼不隨輪廓旋轉(zhuǎn)而變化差分碼不隨輪廓旋轉(zhuǎn)而變化 曲線的鏈碼是：6022222021013444444454577012其差分鏈碼是： 220000627712100000017120111 鏈碼曲線的鏈碼是：024444424323566666676711234其差分鏈碼是： 220000627712100000

18、17120111 鏈碼 鏈碼平滑鏈碼平滑將原始的鏈碼序列用較簡單的序列代替將原始的鏈碼序列用較簡單的序列代替 鏈碼 基于鏈碼的輪廓平滑模板基于鏈碼的輪廓平滑模板虛線箭頭：原始的在像素虛線箭頭：原始的在像素p和和q之間的之間的8-連通鏈連通鏈碼碼實線箭頭：用來替換原始實線箭頭：用來替換原始序列的新序列序列的新序列鏈碼平滑示例鏈碼平滑示例空心圓：平滑后被除去的原輪廓點空心圓：平滑后被除去的原輪廓點 鏈碼 邊界段和凸包邊界段和凸包 把邊界分解成若干段分別表示把邊界分解成若干段分別表示可以借助凸包（包含目標的最小凸形）概念來進行可以借助凸包（包含目標的最小凸形）概念來進行節(jié)省表達數(shù)據(jù)量節(jié)省表達數(shù)據(jù)量便

19、于符號表達便于符號表達當感興趣的形狀信息存在于邊緣凹陷處時，尤其適當感興趣的形狀信息存在于邊緣凹陷處時，尤其適用用 邊界段和凸包邊界段和凸包 根據(jù)凸包把邊界分解根據(jù)凸包把邊界分解 目標：像素集合目標：像素集合S 分解分解 凸包：包含凸包：包含S的最小凸形的最小凸形H 凸殘差：凸殘差：D = H S 在進行凸包分解時，可以先對邊界進行平滑在進行凸包分解時，可以先對邊界進行平滑圖中五角形圖中五角形S是一個凹體，而五邊形是一個凹體，而五邊形H是一個凸體，也是包含是一個凸體，也是包含S的最小凸的最小凸形，稱為凸包。形，稱為凸包。確定了目標的凸包，就可以將邊界分段。確定了目標的凸包，就可以將邊界分段。

20、邊界段和凸包邊界段和凸包 利用區(qū)域凸包分解邊界段利用區(qū)域凸包分解邊界段: 給進入和離開凸起補集給進入和離開凸起補集D的變換點打標記來劃分邊界段。的變換點打標記來劃分邊界段。 凸包同樣適用于區(qū)域的表達凸包同樣適用于區(qū)域的表達 若以若以a,ba,b分別表示凸和凹部，則該染色體可以表示為分別表示凸和凹部，則該染色體可以表示為abababab abababab 優(yōu)點：不依優(yōu)點：不依賴于方向和賴于方向和比例的變化比例的變化 邊界段和凸包邊界段和凸包 邊界分段的問題：邊界分段的問題：噪音的影響，導(dǎo)致出現(xiàn)零碎的劃分。噪音的影響，導(dǎo)致出現(xiàn)零碎的劃分。解決的方法：解決的方法：先平滑邊界，或用多邊形逼近邊界先平滑

21、邊界，或用多邊形逼近邊界, ,然后再分段然后再分段邊界標記 產(chǎn)生邊界標記的方法很多，基本思想都是借助不同的投影產(chǎn)生邊界標記的方法很多，基本思想都是借助不同的投影技術(shù)技術(shù)把把2-D的邊界用的邊界用1-D的較易描述的函數(shù)形式來表達。的較易描述的函數(shù)形式來表達。投投影可以是水平的、垂直的、對角線的、或放射的、旋轉(zhuǎn)的。影可以是水平的、垂直的、對角線的、或放射的、旋轉(zhuǎn)的。 可把可把2-D形狀描述的問題轉(zhuǎn)化為對形狀描述的問題轉(zhuǎn)化為對1-D波形進行分析的問波形進行分析的問題。題。投影并不是一種能保持信息的變換，將投影并不是一種能保持信息的變換，將2-D平面上的區(qū)域平面上的區(qū)域邊界變換為邊界變換為1-D的曲線

22、是有可能丟失信息的的曲線是有可能丟失信息的 。邊界標記1、距離為角度的函數(shù)、距離為角度的函數(shù)先對給定的目標求出重心，然后做出邊界點與重心的距先對給定的目標求出重心，然后做出邊界點與重心的距離為角度的函數(shù)。離為角度的函數(shù)。這種標記不受目標平移影響，但會隨目標旋轉(zhuǎn)或放縮而這種標記不受目標平移影響，但會隨目標旋轉(zhuǎn)或放縮而變化。變化。 r=A sec到達正方形的到達正方形的4 4個對角上達到最大值個對角上達到最大值邊界標記2、 - s曲線（切線角為弧長的函數(shù)）曲線（切線角為弧長的函數(shù)）沿邊界圍繞目標一周，在每個位置作出該點切線，該切沿邊界圍繞目標一周，在每個位置作出該點切線，該切線與一個參考方向（如橫

23、軸）之間的角度值就給出一種線與一個參考方向（如橫軸）之間的角度值就給出一種標記標記水平直線段對應(yīng)邊界上的直線段（水平直線段對應(yīng)邊界上的直線段（不變）不變）邊界標記3、斜率密度函數(shù)、斜率密度函數(shù)將將 -s曲線沿曲線沿 軸投影軸投影切線角的直方圖切線角的直方圖h( )切線角有較快變化的邊界段對應(yīng)較深的谷切線角有較快變化的邊界段對應(yīng)較深的谷邊界標記4、距離為弧長的函數(shù)、距離為弧長的函數(shù) 將各個邊界點與目標重心的距離作為邊界點序列（圍繞將各個邊界點與目標重心的距離作為邊界點序列（圍繞目標得到）的函數(shù)。目標得到）的函數(shù)。r=( A2+s2)1/2多邊形近似 用多邊形去近似逼近邊界用多邊形去近似逼近邊界

24、多邊形是一系列線段的封閉集合，它可用來逼近大多邊形是一系列線段的封閉集合，它可用來逼近大多數(shù)實用的曲線到任意的精度。多數(shù)實用的曲線到任意的精度。由于多邊形的邊用線性關(guān)系來表示，所以關(guān)于多邊形的由于多邊形的邊用線性關(guān)系來表示，所以關(guān)于多邊形的計算比較簡單，有利于得到一個區(qū)域的近似值。計算比較簡單，有利于得到一個區(qū)域的近似值。多邊形近似比鏈碼、邊界分段多邊形近似比鏈碼、邊界分段更具有抗噪聲干擾的能力更具有抗噪聲干擾的能力。對封閉曲線而言，當多邊形的線段數(shù)與邊界上點數(shù)相等對封閉曲線而言，當多邊形的線段數(shù)與邊界上點數(shù)相等時，多邊形可以完全準確的表達邊界。時，多邊形可以完全準確的表達邊界。但在實際應(yīng)用中

25、，多邊形近似的目的是用最少的線段來表但在實際應(yīng)用中，多邊形近似的目的是用最少的線段來表示邊界，并且能夠表達原邊界的本質(zhì)形狀示邊界，并且能夠表達原邊界的本質(zhì)形狀 。多邊形近似、基于收縮的最小周長多邊形法、基于收縮的最小周長多邊形法將原邊界看成是有彈性的線，將組成邊界的像素序列將原邊界看成是有彈性的線，將組成邊界的像素序列的內(nèi)外邊各看成是一堵墻，蹦緊線。的內(nèi)外邊各看成是一堵墻，蹦緊線。多邊形近似、基于聚合的最小均方誤差線段逼近法、基于聚合的最小均方誤差線段逼近法先選一個邊界點為起點，用直線依次連接該點與相先選一個邊界點為起點，用直線依次連接該點與相鄰的邊界點，直至擬合誤差超過某個限度。然后以線鄰的

26、邊界點，直至擬合誤差超過某個限度。然后以線段的另一段為起點繼續(xù)連接邊界點，直至繞邊界一周。段的另一段為起點繼續(xù)連接邊界點，直至繞邊界一周。abcdefghijk先從點先從點a出發(fā)，依次做直線出發(fā)，依次做直線ab，ac，ad，ae等。對從等。對從ac開始的開始的每條線段計算前一邊界點與線每條線段計算前一邊界點與線段的距離作為擬合誤差。段的距離作為擬合誤差。bi、cj沒超過預(yù)定的誤差限度，沒超過預(yù)定的誤差限度，而而dk超過該誤差限度，所以選超過該誤差限度，所以選d為緊接點為緊接點a 的多邊形頂點。的多邊形頂點。與起點有關(guān)的貪心算法與起點有關(guān)的貪心算法多邊形近似、基于分裂的最小均方誤差線段逼近法、基

27、于分裂的最小均方誤差線段逼近法先連接邊界上相距最遠的兩個點（即把邊界分成兩先連接邊界上相距最遠的兩個點（即把邊界分成兩部分），然后根據(jù)一定的準則進一步分解邊界，構(gòu)成部分），然后根據(jù)一定的準則進一步分解邊界，構(gòu)成多邊形逼近邊界，直到擬合誤差滿足一定的條件。多邊形逼近邊界，直到擬合誤差滿足一定的條件。做出相距最遠的線段做出相距最遠的線段ag,計算計算di和和hj均超過限度，所以分均超過限度，所以分解邊界為解邊界為ad、dg、gh、ha四段。四段。多邊形近似(a)分割后圖像；分割后圖像；(b)鏈碼表示用了鏈碼表示用了112bit；(c)聚合逼近多邊形聚合逼近多邊形272bit；(d)分裂逼近多邊形分

28、裂逼近多邊形224bit地標點/標志點 具有某種幾何特性的點，如極值點、大曲率點。具有某種幾何特性的點，如極值點、大曲率點。 一種近似表達方法。一種近似表達方法。 使用的地標點越多，近似的程度越好。使用的地標點越多，近似的程度越好。 地標點的位置選擇很關(guān)鍵。地標點的位置選擇很關(guān)鍵。近似表達近似表達準確表達準確表達地標點的表達例：具有頂點例：具有頂點S1 = (1, 1)，S2 = (1, 2)，S3 = (2, 1)的三角形的三角形 技術(shù)分類技術(shù)分類(1)區(qū)域分解：將目標區(qū)域分解為一些簡單單元區(qū)域分解：將目標區(qū)域分解為一些簡單單元(2)圍繞區(qū)域：用幾何基元填充來表達圍繞區(qū)域：用幾何基元填充來表

29、達(3)內(nèi)部特征：由區(qū)域內(nèi)部像素獲得的集合內(nèi)部特征：由區(qū)域內(nèi)部像素獲得的集合基于區(qū)域的表達基于區(qū)域的表達 空間占有數(shù)組 方便、簡單，并且也很直觀方便、簡單，并且也很直觀 對圖像對圖像f(x,y)f(x,y)中任意一點中任意一點(x,y)(x,y)，如果它在給定的區(qū)域內(nèi)，如果它在給定的區(qū)域內(nèi)，就取就取f(x,y)f(x,y)為為1 1，否則就取，否則就取f(x,y)f(x,y)為為0 0 所有所有f(x,y)f(x,y)為為1 1的點組成的集合就代表了所要表示的區(qū)域。的點組成的集合就代表了所要表示的區(qū)域。 是一種逐點表達的方法，需占用較大的空間。區(qū)域的面是一種逐點表達的方法，需占用較大的空間。區(qū)

30、域的面積越大，表示這個區(qū)域所需的比特數(shù)就越大。積越大，表示這個區(qū)域所需的比特數(shù)就越大。四叉樹基本思路：基本思路： 分層分解圖像分層分解圖像利用金字塔式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)利用金字塔式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)四叉樹表達法：每次將圖像一分為四，四叉樹表達法：每次將圖像一分為四， 編碼方式與編碼方式與 金字塔金字塔相同。相同。樹結(jié)構(gòu)樹結(jié)構(gòu) T = 節(jié)點集節(jié)點集, 弧集弧集四叉樹C0級1級2級1245BDEA3678D31245ABE678C0級2級1級白灰黑AC 所有的結(jié)點可分成所有的結(jié)點可分成3類：目標結(jié)點背景結(jié)點混合結(jié)點類：目標結(jié)點背景結(jié)點混合結(jié)點 樹根對應(yīng)整幅圖，而樹葉對應(yīng)各單個像素或具有相同特性的樹根對應(yīng)整幅圖，而

31、樹葉對應(yīng)各單個像素或具有相同特性的像素組成的方陣像素組成的方陣 表達優(yōu)點：常用于表達優(yōu)點：常用于“粗略信息優(yōu)先粗略信息優(yōu)先”顯示顯示 結(jié)點數(shù)目上限結(jié)點數(shù)目上限 四叉樹編碼方式編碼方式(1) 位置碼位置碼對于對于2N2N的圖用位碼編碼的圖用位碼編碼同一父節(jié)點的四塊順時針編號為同一父節(jié)點的四塊順時針編號為1，2，3，4(2) 灰度值灰度值灰度值只需記平均值灰度值只需記平均值go和差值和差值gi四叉樹數(shù)據(jù)塊左上角的坐標數(shù)據(jù)塊左上角的坐標坐標原點在圖的左上角，且第一個像素坐標?。ㄗ鴺嗽c在圖的左上角，且第一個像素坐標取（1，1）對非零碼對非零碼, 碼值為碼值為1，4時，時，X坐標值取坐標值取0 碼值為

32、碼值為2，3時，時，X坐標值取坐標值取2d 碼值為碼值為1，2時，時，Y坐標值取坐標值取0 碼值為碼值為3，4時，時，Y坐標值取坐標值取2d d 為從右到左數(shù)時碼的位數(shù)，為從右到左數(shù)時碼的位數(shù)，例：碼值例：碼值 位數(shù)位數(shù)d d 2 3 1 0 2 3 1 0 3 2 1 0 3 2 1 0 x = 2x = 23 3 + 2 + 22 2 + 0 + 1 = 13 + 0 + 1 = 13 y = 0 + 2y = 0 + 22 2 + 0 + 1 = 5 + 0 + 1 = 5 金字塔 金字塔表示（多分辨）金字塔表示（多分辨） ：與四叉樹密切相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：與四叉樹密切相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 父子關(guān)

33、系：分辨率的因承父子關(guān)系：分辨率的因承 鄰居關(guān)系：空域的鄰接鄰居關(guān)系：空域的鄰接圍繞區(qū)域(1)外接盒：是包含目標區(qū)域的最小長方形，目標旋轉(zhuǎn)時改變外接盒：是包含目標區(qū)域的最小長方形，目標旋轉(zhuǎn)時改變(2)最小包圍長方形：也稱圍盒。它定義為包含最小包圍長方形：也稱圍盒。它定義為包含 目標區(qū)域的目標區(qū)域的（可朝向任何方向）最小長方形（可朝向任何方向）最小長方形(3)凸包：包含目標區(qū)域的最小凸多邊形凸包：包含目標區(qū)域的最小凸多邊形對同一個區(qū)域的三種圍繞區(qū)域表達技術(shù)對同一個區(qū)域的三種圍繞區(qū)域表達技術(shù)精準精準骨架骨架的定義和特點骨架的定義和特點 具有邊界具有邊界B的區(qū)域的區(qū)域R的中軸變換的中軸變換 骨架點的

34、確定骨架點的確定 區(qū)域區(qū)域 R 輪廓輪廓 B 骨架點骨架點 p骨架點骨架點 與（兩個）輪廓點距離最小的點與（兩個）輪廓點距離最小的點d s ( p, B) infd ( p, z ) | z B 骨架可用一個區(qū)域點與兩個邊界點的最小距離來定義骨架可用一個區(qū)域點與兩個邊界點的最小距離來定義 骨架較細長的物體其骨架提供較多的信息；較細長的物體其骨架提供較多的信息； 較粗短的物體其骨架提供的信息較少較粗短的物體其骨架提供的信息較少骨架受噪聲的影響較大骨架受噪聲的影響較大骨架 骨架的特點：每個骨架點都保持了其與邊界點距離最骨架的特點：每個骨架點都保持了其與邊界點距離最小的性質(zhì)，所以如果用以每個骨架點為

35、中心的圓的集小的性質(zhì)，所以如果用以每個骨架點為中心的圓的集合，就可恢復(fù)出原始的區(qū)域來合，就可恢復(fù)出原始的區(qū)域來 ?；謴?fù)原始區(qū)域：沿骨架作相切圓，取包絡(luò)。恢復(fù)原始區(qū)域：沿骨架作相切圓，取包絡(luò)。以每個骨架點為圓心，以骨架點到以每個骨架點為圓心，以骨架點到邊界點的最小距離為半徑作圓周邊界點的最小距離為半徑作圓周波峰相遇的地方就是骨架波峰相遇的地方就是骨架集合。中軸距各處邊界集合。中軸距各處邊界都有最大距離（機器人都有最大距離（機器人防碰撞的路徑規(guī)劃）防碰撞的路徑規(guī)劃）骨架 骨架的性質(zhì)（實際中有時并不能完全滿足）骨架的性質(zhì)（實際中有時并不能完全滿足）設(shè)設(shè)S是區(qū)域是區(qū)域R的骨架的骨架 S完全包含在完全包

36、含在R中，中，S處在處在R里中心位置里中心位置 S為單像素寬為單像素寬 S與與R具有相同數(shù)量的連通組元具有相同數(shù)量的連通組元 S的補與的補與R的補具有相同數(shù)量的連通組元的補具有相同數(shù)量的連通組元 可以根據(jù)可以根據(jù)S重建重建R骨架直接利用定義計算骨架點，代價太大。直接利用定義計算骨架點，代價太大。實際中都是采用逐次消除邊界點的迭代實際中都是采用逐次消除邊界點的迭代細化細化算法。算法。這個過程中，有這個過程中，有3個限制條件需要滿足個限制條件需要滿足: 不消去線段端點不消去線段端點 不中斷原來連通的點不中斷原來連通的點 不過多腐蝕區(qū)域不過多腐蝕區(qū)域保證消去的點不是骨架點保證消去的點不是骨架點基于變

37、換的表達基于變換的表達 技術(shù)分類技術(shù)分類 傅里葉變換表達 對邊界的離散傅里葉變換表達，可以作為定量描述對邊界的離散傅里葉變換表達，可以作為定量描述邊界形狀的基礎(chǔ)。采用傅里葉描述的一個優(yōu)點是將邊界形狀的基礎(chǔ)。采用傅里葉描述的一個優(yōu)點是將二維的問題簡化為一維問題。二維的問題簡化為一維問題。 邊界點的兩種表達方法邊界點的兩種表達方法 將將XYXY平面中的曲平面中的曲線段轉(zhuǎn)化為復(fù)平線段轉(zhuǎn)化為復(fù)平面面UVUV上的點序列上的點序列傅里葉變換表達從一個封閉邊界可得到一個復(fù)數(shù)序列從一個封閉邊界可得到一個復(fù)數(shù)序列 將序列進行傅里葉變換將序列進行傅里葉變換取傅里葉變換系數(shù)表達輪廓取傅里葉變換系數(shù)表達輪廓傅里葉變換

38、表達 利用邊界傅里葉變換的前利用邊界傅里葉變換的前M個系數(shù)可用較少的數(shù)據(jù)量個系數(shù)可用較少的數(shù)據(jù)量表達邊界的基本形狀。表達邊界的基本形狀。 取不同的取不同的M值重建正方形邊界值重建正方形邊界低階系數(shù)能夠反映大體形狀，高階系數(shù)可以精確定義形狀特征低階系數(shù)能夠反映大體形狀，高階系數(shù)可以精確定義形狀特征傅里葉變換表達 傅里葉變換表達受邊界平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變換以及傅里葉變換表達受邊界平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變換以及計算起點（傅里葉描述與從邊界點建立復(fù)數(shù)序列對計算起點（傅里葉描述與從邊界點建立復(fù)數(shù)序列對的起始點有關(guān)）的影響的起始點有關(guān)）的影響幾何變換的描述子可通過對函數(shù)作簡單變換來獲得幾何變換的描述子可通過對函數(shù)

39、作簡單變換來獲得基于邊界的描述基于邊界的描述 利用處在目標區(qū)域邊界上的像素集合來描述利用處在目標區(qū)域邊界上的像素集合來描述邊界的特點邊界的特點/特性。特性。 簡單邊界描述符簡單邊界描述符 形狀數(shù)形狀數(shù) 邊界矩邊界矩簡單邊界描述符 邊界的長度邊界的長度邊界邊界/輪廓的長度（區(qū)域周長）輪廓的長度（區(qū)域周長）對區(qū)域?qū)^(qū)域 R，輪廓點，輪廓點 P： P本身屬于本身屬于 R P的鄰域中有像素不屬于的鄰域中有像素不屬于 R簡單邊界描述符區(qū)域的輪廓點和內(nèi)部點要采用不同的連通性來定義區(qū)域的輪廓點和內(nèi)部點要采用不同的連通性來定義(1) 內(nèi)部點用內(nèi)部點用8-方向連通來判定，輪廓為方向連通來判定，輪廓為4-方向連通

40、方向連通(2) 內(nèi)部點用內(nèi)部點用4-方向連通來判定，輪廓為方向連通來判定，輪廓為8-方向連通方向連通簡單邊界描述符簡單邊界描述符簡單邊界描述符3. 曲率斜率：輪廓點的（切線）指向曲率：斜率的改變率角點：曲率的局部極值點3. 曲曲 率率 斜率、曲率、角點（局部特性）斜率、曲率、角點（局部特性） 斜率：輪廓點的（切線）指向斜率：輪廓點的（切線）指向曲率：斜率的改變率曲率：斜率的改變率曲率大于零，曲線凹向朝著法線正向曲率大于零，曲線凹向朝著法線正向 曲率小于零，曲線凹向朝著法線負向曲率小于零，曲線凹向朝著法線負向角點：曲率的局部極值點角點：曲率的局部極值點 形狀數(shù)3. 曲率角點：曲率的局部極值點最小

41、循環(huán)差分鏈碼最小循環(huán)差分鏈碼4-鏈碼鏈碼 ：10103322循環(huán)差分循環(huán)差分 ：33133|030形狀數(shù)形狀數(shù) ：03033133形狀數(shù)的階：形狀數(shù)序列的長度形狀數(shù)的階：形狀數(shù)序列的長度 /形狀數(shù)表達形式中的位數(shù)形狀數(shù)表達形式中的位數(shù)3. 曲率角點：曲率的局部極值點1）形狀數(shù)與方向無關(guān)。）形狀數(shù)與方向無關(guān)。2）對于封閉邊界序號一定是偶數(shù)。）對于封閉邊界序號一定是偶數(shù)。3）凸形區(qū)域形狀數(shù)的階數(shù)）凸形區(qū)域形狀數(shù)的階數(shù)N 對應(yīng)對應(yīng)區(qū)域外包矩形的周長區(qū)域外包矩形的周長形狀數(shù)3. 曲率角點：曲率的局部極值點邊界的編碼依賴于網(wǎng)格的方向邊界的編碼依賴于網(wǎng)格的方向規(guī)整化網(wǎng)格方向規(guī)整化網(wǎng)格方向 從所有滿足的矩陣

42、中，取長短軸比例與區(qū)域最接近的那個。從所有滿足的矩陣中，取長短軸比例與區(qū)域最接近的那個。 對外接矩形進行對外接矩形進行mn網(wǎng)格劃分，求出邊界點（面積網(wǎng)格劃分，求出邊界點（面積50%以上包含在邊界內(nèi)的正方形劃入內(nèi)部）。以上包含在邊界內(nèi)的正方形劃入內(nèi)部）。 求出鏈碼、差分碼以及形狀數(shù)。求出鏈碼、差分碼以及形狀數(shù)。邊界矩3. 曲率角點：曲率的局部極值點矩是一個物理量矩是一個物理量目標的邊界可看作由一系列曲線段組成目標的邊界可看作由一系列曲線段組成通過定量描述曲線段而進一步描述整個邊界通過定量描述曲線段而進一步描述整個邊界可把曲線段表示成一個可把曲線段表示成一個1-D函數(shù)函數(shù) f (r)，r是個任意變

43、量。是個任意變量。進一步可把進一步可把 f (r) 的線下面積歸一化并看成是一個直方圖，的線下面積歸一化并看成是一個直方圖，則則r變成一個隨機變量，變成一個隨機變量，f(r)是是r的出現(xiàn)概率。的出現(xiàn)概率。邊界矩3. 曲率角點：曲率的局部極值點用用m表示表示f (r)的均值的均值f (r)對均值的對均值的n階矩為階矩為n與與 f (r) 的形狀有直接聯(lián)系，如：的形狀有直接聯(lián)系，如：2描述了曲線相對于均值的分布情況描述了曲線相對于均值的分布情況3描述了曲線相對于均值的對稱性描述了曲線相對于均值的對稱性 邊界矩3. 曲率角點：曲率的局部極值點 邊界邊界矩的優(yōu)點：矩的優(yōu)點： 實現(xiàn)是直接的實現(xiàn)是直接的

44、附帶了一種關(guān)于邊界形狀的附帶了一種關(guān)于邊界形狀的“物理物理”解釋解釋 對于旋轉(zhuǎn)不敏感對于旋轉(zhuǎn)不敏感 為了使其對大小比例不敏感，可以通過為了使其對大小比例不敏感，可以通過伸縮伸縮r r的范圍來將大小正則化。的范圍來將大小正則化。3. 曲率角點：曲率的局部極值點基于區(qū)域的描述基于區(qū)域的描述利用處在目標區(qū)域內(nèi)的像素集合來描述利用處在目標區(qū)域內(nèi)的像素集合來描述 區(qū)域的特征。區(qū)域的特征。 簡單區(qū)域描述符簡單區(qū)域描述符 拓撲描述符拓撲描述符 不變矩不變矩簡單區(qū)域描述符簡單區(qū)域描述符 區(qū)域面積：基于對像素個數(shù)的計數(shù)區(qū)域面積：基于對像素個數(shù)的計數(shù) 區(qū)域重心：基于區(qū)域所有像素計算區(qū)域重心：基于區(qū)域所有像素計算

45、區(qū)域密度特征區(qū)域密度特征/區(qū)域灰度分布區(qū)域灰度分布 ( , ) 1x yRA( , ) 1 x yRxxA( , ) 1 x yRyyA 區(qū)域面積區(qū)域面積 區(qū)域面積有不同的計算方法區(qū)域面積有不同的計算方法 利用對像素記數(shù)求區(qū)域面積，最簡單合理利用對像素記數(shù)求區(qū)域面積，最簡單合理 如何求多邊形區(qū)域面積如何求多邊形區(qū)域面積 ？ A（Q）=NI+NB/2-1 NB是正好處在是正好處在Q的輪廓上離散點的個數(shù)的輪廓上離散點的個數(shù) NI是是Q的內(nèi)部點的個數(shù)的內(nèi)部點的個數(shù)令令R為為Q中所包含點的集合：中所包含點的集合： |R| = NB + NINI = 71，NB = 10， A(Q) = 75多邊形多邊

46、形Q所定義的面積所定義的面積 輪廓（點集）所定義的面積輪廓（點集）所定義的面積 區(qū)域重心區(qū)域重心全局描述符全局描述符對于非規(guī)則物體，其重心坐標和幾何中心對于非規(guī)則物體，其重心坐標和幾何中心坐標常不相同坐標常不相同 目標外接圓所確定目標外接圓所確定的幾何中心的幾何中心目標的重心目標的重心對密度加權(quán)得到的對密度加權(quán)得到的目標重心目標重心 區(qū)域密度區(qū)域密度 透射率透射率 T = 穿透目標的光穿透目標的光 / 入射的光入射的光光密度：入射的光與穿透目標的光的比光密度：入射的光與穿透目標的光的比（透射率的倒數(shù)），再取以（透射率的倒數(shù)），再取以10為底的對數(shù)為底的對數(shù) OD = log(1/T) = lo

47、gT積分光密度積分光密度 ：是一種常用的區(qū)域灰度參數(shù)是一種常用的區(qū)域灰度參數(shù)，它是所測圖像或圖像區(qū)域中各個像素光密它是所測圖像或圖像區(qū)域中各個像素光密度的和度的和 積分光密度是直方圖中各灰度的加權(quán)和積分光密度是直方圖中各灰度的加權(quán)和1100IOD( , )MNxyf x y 10IOD( )GkkH k 區(qū)域面積：基于對像素個數(shù)的計數(shù)區(qū)域面積：基于對像素個數(shù)的計數(shù) 區(qū)域重心：基于區(qū)域所有像素計算區(qū)域重心：基于區(qū)域所有像素計算 區(qū)域密度特征區(qū)域密度特征/區(qū)域灰度分布區(qū)域灰度分布 ( , ) 1x yRA( , ) 1 x yRxxA( , ) 1 x yRyyA拓撲描述符拓撲描述符 拓撲學研究圖

48、形不受畸變變形（不包括撕裂或粘貼）拓撲學研究圖形不受畸變變形（不包括撕裂或粘貼）影響的性質(zhì)。影響的性質(zhì)。拓撲性質(zhì)：全局性質(zhì)，與距離和距離的測量無關(guān)拓撲性質(zhì)：全局性質(zhì)，與距離和距離的測量無關(guān) 歐拉數(shù)：歐拉數(shù)：描述了區(qū)域的連通性描述了區(qū)域的連通性，是全局特征參數(shù)，是全局特征參數(shù) E = C HH：區(qū)域內(nèi)的孔數(shù)：區(qū)域內(nèi)的孔數(shù)C：區(qū)域內(nèi)的連通組元個數(shù)：區(qū)域內(nèi)的連通組元個數(shù) C H拓撲描述符拓撲描述符 對一幅二值圖像對一幅二值圖像A，可以定義兩個歐拉數(shù)，可以定義兩個歐拉數(shù) 4-連通歐拉數(shù)連通歐拉數(shù)E4(A)4-連通的目標個數(shù)減去連通的目標個數(shù)減去8-連通的孔數(shù)連通的孔數(shù)E4 ( A) = C4 ( A)

49、 H 8 ( A) 8-連通歐拉數(shù)連通歐拉數(shù)E8(A)8-連通的目標個數(shù)減去連通的目標個數(shù)減去4-連通的孔數(shù)連通的孔數(shù)E8 ( A) = C8 ( A) H 4 ( A)拓撲描述符拓撲描述符 多邊形網(wǎng)多邊形網(wǎng)：全由直線段（包圍）構(gòu)成的區(qū)域集合：全由直線段（包圍）構(gòu)成的區(qū)域集合歐拉公式歐拉公式V B + F = E = C HV：頂點數(shù)：頂點數(shù)B：邊線數(shù)：邊線數(shù)F：面數(shù)：面數(shù)V = 26, B = 35, F = 7, C = 1, H = 3, E = -2歐拉數(shù)：歐拉數(shù)：V = 7, B = 11, F = 2, C = 1, H = 3, E = -2兩個封閉面交在兩個封閉面交在一條邊緣處

50、，一條邊緣處，計兩次計兩次不變矩區(qū)域矩：用所有屬于區(qū)域內(nèi)的點計算出來的，區(qū)域矩：用所有屬于區(qū)域內(nèi)的點計算出來的，抗噪好抗噪好f (x, y)的的 p + q 階矩階矩f (x, y)的的 p + q 階中心矩階中心矩f (x, y)的歸一化的中心矩的歸一化的中心矩不變矩平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變矩（由歸一化的二階、三階中心矩得到）平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變矩（由歸一化的二階、三階中心矩得到）根據(jù)這些不變矩的特點，可用于對特定目標的檢測，根據(jù)這些不變矩的特點，可用于對特定目標的檢測，且不受平移、旋轉(zhuǎn)、尺度的影響且不受平移、旋轉(zhuǎn)、尺度的影響 紋理描述什么是紋理什么是紋理?紋理是物體表面的固有特征之一紋理是物體

51、表面的固有特征之一是圖像區(qū)域一種重要的屬性是圖像區(qū)域一種重要的屬性目前對紋理尚無正式的（一致的）定義目前對紋理尚無正式的（一致的）定義人們?？梢耘袛喑黾y理的存在性人們常可以判斷出紋理的存在性對紋理的感受是與心理效果相結(jié)合的對紋理的感受是與心理效果相結(jié)合的用語言或文字來描述紋理常很困難用語言或文字來描述紋理常很困難 自然紋理自然紋理 人工紋理人工紋理a) 結(jié)構(gòu)型紋理結(jié)構(gòu)型紋理 b) 隨機型紋理隨機型紋理 紋理描述什么是紋理什么是紋理?紋理可認為是灰度（顏色）在空間以一定的形式變化而紋理可認為是灰度（顏色）在空間以一定的形式變化而產(chǎn)生的圖案（模式）產(chǎn)生的圖案（模式）紋理由許多相互接近的、互相編織的

52、元素構(gòu)成（它們常紋理由許多相互接近的、互相編織的元素構(gòu)成（它們常富有周期性）富有周期性）紋理特征紋理特征/ /特性特性平滑、稀疏、規(guī)則性、平滑、稀疏、規(guī)則性、粒度、方向性、重復(fù)性粒度、方向性、重復(fù)性 紋理描述紋理與尺度有密切聯(lián)系紋理與尺度有密切聯(lián)系任何物體的表面，如果一直放大下去進行觀察的任何物體的表面，如果一直放大下去進行觀察的話一定會顯現(xiàn)出紋理話一定會顯現(xiàn)出紋理紋理具有區(qū)域性質(zhì)的特點紋理具有區(qū)域性質(zhì)的特點對單個像素來說討論紋理是沒有意義的對單個像素來說討論紋理是沒有意義的紋理可用來辨識圖像中的不同區(qū)域紋理可用來辨識圖像中的不同區(qū)域 紋理描述紋理研究和應(yīng)用的內(nèi)容紋理研究和應(yīng)用的內(nèi)容紋理表達和

53、描述紋理表達和描述對紋理特點進行刻畫，辨認紋理模式對紋理特點進行刻畫，辨認紋理模式紋理分割紋理分割利用紋理作為特征對圖像進行分割利用紋理作為特征對圖像進行分割紋理分類與合成紋理分類與合成利用對紋理的描述構(gòu)建感知上與實際接近的紋理，利用對紋理的描述構(gòu)建感知上與實際接近的紋理，使圖形產(chǎn)生真實感使圖形產(chǎn)生真實感 紋理描述紋理分析的方法紋理分析的方法統(tǒng)計法統(tǒng)計法利用對圖像灰度分布和關(guān)系的統(tǒng)計規(guī)則利用對圖像灰度分布和關(guān)系的統(tǒng)計規(guī)則結(jié)構(gòu)法結(jié)構(gòu)法根據(jù)描述幾何關(guān)系的放置根據(jù)描述幾何關(guān)系的放置/ /排列規(guī)則來排列規(guī)則來描述紋理基元描述紋理基元頻譜法頻譜法根據(jù)傅里葉頻譜的分布，特別是高能量根據(jù)傅里葉頻譜的分布，特

54、別是高能量窄脈沖來描述紋理的全局周期性質(zhì)窄脈沖來描述紋理的全局周期性質(zhì) 紋理描述紋理分析的方法紋理分析的方法用用統(tǒng)計法統(tǒng)計法進行圖像分割，檢測進行圖像分割，檢測出來聚類，利用檢測出來的聚類出來聚類，利用檢測出來的聚類對模式進行結(jié)構(gòu)分析。對模式進行結(jié)構(gòu)分析。用用結(jié)構(gòu)法結(jié)構(gòu)法檢測紋理基元的聚類，檢測紋理基元的聚類，再基于檢測出來的聚類對模式進再基于檢測出來的聚類對模式進行結(jié)構(gòu)分析。行結(jié)構(gòu)分析。 紋理描述1、全局有序紋理、全局有序紋理包含對紋理基元的特定排列包含對紋理基元的特定排列?？捎贸？捎媒Y(jié)構(gòu)法結(jié)構(gòu)法來分析來分析2、無序紋理、無序紋理既無重復(fù)性也無方向性既無重復(fù)性也無方向性用用統(tǒng)計法統(tǒng)計法分析比

55、較合適分析比較合適3、局部有序紋理、局部有序紋理 紋理：灰度與顏色的二維變化的圖案，是區(qū)域的重要特征紋理：灰度與顏色的二維變化的圖案，是區(qū)域的重要特征之一，灰度分布具有周期性、方向性、疏密之分。之一，灰度分布具有周期性、方向性、疏密之分。 統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法：用于木紋、紗地、草地等不規(guī)則物體。：用于木紋、紗地、草地等不規(guī)則物體。 自然紋理：具有重復(fù)性排列現(xiàn)象的自然景象，無規(guī)則。自然紋理：具有重復(fù)性排列現(xiàn)象的自然景象，無規(guī)則。 結(jié)構(gòu)方法結(jié)構(gòu)方法：布料的印刷圖案或磚花地等組成紋理的元素及：布料的印刷圖案或磚花地等組成紋理的元素及其排列規(guī)則來描述紋理的結(jié)構(gòu)。其排列規(guī)則來描述紋理的結(jié)構(gòu)。 人工紋理：是由

56、自然背景上的符號排列組成、有規(guī)則的。人工紋理：是由自然背景上的符號排列組成、有規(guī)則的。 紋理描述 描述紋理圖像特征的參數(shù)有許多種方法描述紋理圖像特征的參數(shù)有許多種方法 1）知道像素及鄰近像素的灰度分布情況。知道像素及鄰近像素的灰度分布情況。 2）檢查小區(qū)域內(nèi)灰度直方圖，檢查各小區(qū)域直方圖檢查小區(qū)域內(nèi)灰度直方圖，檢查各小區(qū)域直方圖的相似性，具有相似直方圖的小區(qū)域同屬一個大的相似性，具有相似直方圖的小區(qū)域同屬一個大區(qū)域。區(qū)域。紋理描述 最簡單的統(tǒng)計法是借助于一幅圖像或一個最簡單的統(tǒng)計法是借助于一幅圖像或一個區(qū)域的灰度級直方圖的統(tǒng)計矩來描述紋理。區(qū)域的灰度級直方圖的統(tǒng)計矩來描述紋理。(1) 均值均值

57、（Mean）(2) 方差方差（Variance）灰度對比度的度量灰度對比度的度量直方圖的相對平滑程度直方圖的相對平滑程度(3) 扭曲度扭曲度（Skewness）直方圖的偏斜程度直方圖的偏斜程度10()Niiik fk1220()( )Niiikf k133301()( )Niiikf k 矩分析法 （統(tǒng)計法） (5) 熵（熵（Entropy）可變性的度量，對恒定圖像其為零可變性的度量，對恒定圖像其為零 120( )log( )NiiiHf kf k 14401()( )34Niiikf k(4) (4) 峰度（峰度（KurtosisKurtosis）直方圖的相對平坦性直方圖的相對平坦性 矩分析

58、法 （統(tǒng)計法） 灰度差分統(tǒng)計法又稱一階統(tǒng)計法，通過計算圖像中一對像灰度差分統(tǒng)計法又稱一階統(tǒng)計法，通過計算圖像中一對像素間灰度差分直方圖來反映圖像的紋理特征。素間灰度差分直方圖來反映圖像的紋理特征。 令令 為兩個像素間的位移矢量，為兩個像素間的位移矢量， 是位移量是位移量為為 的灰度差分：的灰度差分： 粗紋理時，位移相差為粗紋理時，位移相差為 的兩像素通常有相近的灰度等級，的兩像素通常有相近的灰度等級，因此，因此， 值較小，灰度差分直方圖值集中在值較小，灰度差分直方圖值集中在 附近；附近； 細紋理時，位移相差為細紋理時，位移相差為 的兩像素的灰度有較大變化的兩像素的灰度有較大變化 ， 值一般較大

59、，灰度差分直方圖值會趨于發(fā)散值一般較大，灰度差分直方圖值會趨于發(fā)散 (,)xy ( , )fx y( , )( , )(,)fx yf x yf xx yy( , )fx y0i ( , )fx y灰度差分統(tǒng)計法 灰度直方圖中，各像素的灰度是獨立進行處理的，灰度直方圖中，各像素的灰度是獨立進行處理的，故不能很好地給紋理賦予特征。因此，如果研究故不能很好地給紋理賦予特征。因此，如果研究圖像中圖像中兩像素組合兩像素組合中灰度配置的情況，就能夠很中灰度配置的情況，就能夠很好地給紋理賦予特征，這樣的特征叫二階統(tǒng)計量，好地給紋理賦予特征，這樣的特征叫二階統(tǒng)計量，（灰度直方圖是一階統(tǒng)計量）（灰度直方圖是一

60、階統(tǒng)計量） 代表性的是以灰度共生矩陣為基礎(chǔ)的紋理特代表性的是以灰度共生矩陣為基礎(chǔ)的紋理特征計算法。征計算法。 灰度共生矩陣法 灰度共生矩陣法 紋理是由灰度分布在空間位置上反復(fù)出現(xiàn)而形成紋理是由灰度分布在空間位置上反復(fù)出現(xiàn)而形成 紋理圖像在圖像空間中相隔某距離的兩像素間會存在一定紋理圖像在圖像空間中相隔某距離的兩像素間會存在一定的灰度關(guān)系，即灰度的空間相關(guān)性。的灰度關(guān)系，即灰度的空間相關(guān)性。 共生矩陣方法用條件概率來反映紋理，是相鄰像素的灰度共生矩陣方法用條件概率來反映紋理，是相鄰像素的灰度相關(guān)性的表現(xiàn)。相關(guān)性的表現(xiàn)。 方法：方法：根據(jù)圖像像素之間的位置關(guān)系（距離，方向），構(gòu)根據(jù)圖像像素之間的位