數(shù)字影像線特征提取課件

1、1、什么是點(diǎn)特征？、什么是點(diǎn)特征？2、 試述試述moravec算子、算子、forstner和和susan算子的原理、計(jì)算過程和各自特點(diǎn)。算子的原理、計(jì)算過程和各自特點(diǎn)。3、 分別給出分別給出moravec、forstner和和susan算子的程序框圖，并編程實(shí)驗(yàn)。算子的程序框圖，并編程實(shí)驗(yàn)。數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取 問題的提出什么是線特征？如何提取線特征？數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取 內(nèi) 容 安 排一、數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)數(shù)字影像線特征的特點(diǎn) 二、一階差分算子一階差分算子 三、二階差分算子二階差分算子 六、特征分割法特征分割法 四、laplace 算子，算子，log算子算子

2、 五、canny算子算子數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取一、數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)數(shù)字影像線特征的特點(diǎn) 線特征是指影像的“邊緣”與“線”，“邊緣”可定義為影像局部區(qū)域特征不相同的那些區(qū)域間的分界線，而“線”則可以認(rèn)為是具有很小寬度的、其中間區(qū)域具有相同的影像特征的邊緣對(duì)，也就是距離很小的一對(duì)邊緣構(gòu)成一條線。 1、線特征 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、線特征 重要性： 線特征存在于目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)、區(qū)域與區(qū)域之間因此它是圖像分割所依賴的重要特征，也是紋理特征的重要信息源和形狀特征的基礎(chǔ)。一、數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)數(shù)字影像線特征的特點(diǎn) 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、線特征

3、 特性： 沿邊緣走向的灰度變化平緩，而垂直于邊緣走向的灰度變化劇烈。 邊緣（線）是具有幅值（強(qiáng)度）（magnitude)和方向（direction)的矢量（vector variable)。 一、數(shù)字影像線數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)特征的特點(diǎn) 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、線特征 三種類型：階躍型、房頂型和線條型(脈沖型)。一、數(shù)字影像線數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)特征的特點(diǎn) 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取2、線特征提取算子 定義： 線特征提取算子是指運(yùn)用某種算法使圖像中的“線”更為突出的算子，通常也稱邊緣檢測(cè)算子。 一、數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)數(shù)字影像線特征的特點(diǎn) 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線

4、特征提取2、線特征提取算子 線特征提取算子的類型：1）使用近似圖像函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)的算子2）基于圖像函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)的算子3）將圖像函數(shù)與邊緣的參數(shù)模型相匹配的算子根據(jù)使用的技術(shù)方法分為三類：一、數(shù)字影像線特征的特點(diǎn)數(shù)字影像線特征的特點(diǎn) 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取二、一階差分算子一階差分算子 對(duì)一個(gè)灰度函數(shù)g(x,y)，其梯度定義為一個(gè)向量： ygxgyxgg),( 它的兩個(gè)重要的特性是： （1）向量gg(x,y)的方向是函數(shù)g(x,y)在（x,y）處最大增加率的方向； （2）gg(x,y)的模為 2122)()(),(ygxggmagyxg 就等于最大增加率。 1、梯度算子 數(shù)字影像

5、線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、梯度算子 在數(shù)字影像中，導(dǎo)數(shù)的計(jì)算通常用差分予以近似，則梯度算子即差分算子為: 為了簡(jiǎn)化運(yùn)算，通常用差分絕對(duì)值之和進(jìn)一步近似為 ： 2121,2, 1,)()(jijijijijiggggg|1, 1,jijijijijiggggg 對(duì)于一給定的閾值t，當(dāng) 時(shí)，則認(rèn)為像素（i,j）是邊緣上的點(diǎn)。 tgji,+-+-ij二、一階差分算子一階差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取2、roberts梯度算子 roberts梯度定義為 : 容易證明其模為 ： 用差分近似表示導(dǎo)數(shù)，則有 :),(vurggvgugyxgg2122)(),(vurggyxg|)()(

6、, 11,1, 1,212, 11,2,1, 1,jijijijijijijijijijigggggggggg+-+-ugvgij二、一階差分算子一階差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取北 111121111 如果僅對(duì)某一方向的邊緣感興趣，可利用以下所示的方向差分算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)： 3、方向差分算子 二、一階差分算子一階差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取北 111121111111121111東 南 111121111西 111121111111121111東北 東南 111121111西南 111121111西北 1111211113、方向差分算子 二、一階差分算子一階

7、差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取4、prewitt算子 101101101xg111000111yg二、一階差分算子一階差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取5、sobel算子 101202101xg121000121yg二、一階差分算子一階差分算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、方向二階差分算子（提取“線”）此時(shí)二階差分算子為 :相應(yīng)于縱向與兩個(gè)對(duì)角方向的二階差分算子為 ： 三、二階差分算子二階差分算子 121121)()(,1,1,1,1ijjijijijijijijiijggggggggg 121121121121數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、方

8、向二階差分算子（提取“線”） 需要在縱橫方向同時(shí)檢測(cè)時(shí)的算子為 :三、二階差分算子二階差分算子 121121121121010141010121121d數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取再加上兩個(gè)對(duì)角方向同時(shí)檢測(cè)的二維算子為 :三、二階差分算子二階差分算子 1211211211211111811111211210101410101d1、方向二階差分算子（提取“線”） 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、拉普拉斯算子 拉普拉斯（laplace)算子定義為 : 若g(x,y)的傅立葉變換為g(u,v)，則 的傅立葉變換為 ： 四、laplacian 算子，算子，log算子算子 22222yg

9、xggg2),()()2(222vugvu 故拉普拉斯算子實(shí)際上是一高通濾波器。？ 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取dxdyeygdxdyexgdxdyeygxgdxdyeggfvyuxjvyuxjvyuxjvyuxj)(222)(222)(22222)(222)()(1、拉普拉斯算子 四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取),()2(),()2()2(),(),(2),(2)2()2()(2)(222222222222222222)(222vugudxdyeyxgujdxeujyxgeyxgdyeujyxgdedyeujdxeujxgdy

10、edxeujxgexgdyexgdedyedxexgdyedxdyexgvyuxjuxjuxjvyjuxjvyjuxjvyjuxjuxjvyjuxjvyjuxjvyjvyuxj分部積分法四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取同理可得：同理可得：),()2(2)(222vugvdxdyeygvyuxj ),()()2(),()2(),()2()(222222vugvuvugvvugugf0)(0, 02vugflaplace算子是一高通濾波器算子是一高通濾波器 得證得證 四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影

11、像線特征提取1、拉普拉斯算子 對(duì)于數(shù)字影像，拉普拉斯算子定義為 : 通常將上式乘以-1，則拉普拉斯算子即成為原灰度函數(shù)與矩陣（稱為卷積核或掩膜）的卷積。然后取其符號(hào)變化的點(diǎn)，既通過零的點(diǎn)的邊緣。 jijijijijijijijijijijijijiijgggggggggggggg,1,1,1,11,1,1,124)()()()(01014101000111000011100001110000111000011100四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、拉普拉斯算子 laplace算子是各向同性的導(dǎo)數(shù)算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性。 四、laplaci

12、an 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取2、高斯-拉普拉斯算子（log算子） 在提取邊緣時(shí)，利用高斯函數(shù)先進(jìn)行低通濾波，然后再利用拉普拉斯算子進(jìn)行高通濾波并提取零交叉點(diǎn)，這就是高斯-拉普拉斯算子或稱為log算子。 高斯濾波函數(shù)為 ： )2exp(),(222yxyxf則低通濾波結(jié)果為 ： ),().(yxgyxf再經(jīng)拉普拉斯算子處理得 ),(),(),(2yxgyxfyxg四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取2、高斯-拉普拉斯算子（log算子） 不難證明 即log算子以 為卷積核，對(duì)原灰度函數(shù)進(jìn)行卷積運(yùn)算后提取零

13、交叉點(diǎn)為邊緣點(diǎn)。 ),(2yxf)2exp(2),(42222222yxyxyxf),(),(),(2yxgyxfyxg),(),(),(2yxgyxfyxg四、laplacian 算子，算子，log算子算子 數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取1、canny算子是最優(yōu)的階梯型邊緣檢測(cè)算子，它給出了判斷邊緣提取方法性能的標(biāo)準(zhǔn)： 1） 檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn) 不丟失重要的邊緣，不應(yīng)有虛假的邊緣。 2）定位標(biāo)準(zhǔn) 實(shí)際邊緣與檢測(cè)到的邊緣位置之間的偏差最小。 3）單邊緣響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn) 將多個(gè)邊緣響應(yīng)降低為單個(gè)邊緣響應(yīng)。 五、 cannycanny算子算子數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取2、基本原理 先利用高斯函數(shù)對(duì)圖

14、像進(jìn)行低通濾波；然后對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行處理，尋找邊緣的位置及在該位置的邊緣法向，并采用一種稱之為“非極值抑制”的技術(shù)在邊緣法向?qū)ふ揖植孔畲笾?；最后?duì)邊緣圖像做滯后閾值化處理，消除虛假響應(yīng)。 五、 cannycanny算子算子)2exp(),(222yxyxf數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取 f沿方向n的一階導(dǎo)數(shù)為：fnffn)()(gfgfn0gfnn 邊緣的法向n可以按下式估計(jì)： 邊緣位于fn與圖像g卷積在方向n的局部最大位置處：022gfn2、基本原理五、 cannycanny算子算子數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取 1）將圖像g(x,y)與高斯函數(shù)f做卷積。 2）對(duì)每個(gè)像素進(jìn)

15、行處理，估計(jì)邊緣的位置和法向。 3）在法向上尋找二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)，確定邊緣 的位置。 4）對(duì)邊緣圖像做滯后閾值化處理，消除虛假響應(yīng)。3、提取過程五、 cannycanny算子算子數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取 將canny三個(gè)準(zhǔn)則結(jié)合起來可以獲得最優(yōu)的檢測(cè)算子，因此canny算子具有很好的邊緣檢測(cè)性能 。算法中具體通過2個(gè)閾值來分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣；當(dāng)且僅當(dāng)弱邊緣與強(qiáng)邊緣連接時(shí)，弱邊緣才被輸出。所以，canny算法不容易受噪聲的干擾，能夠在噪聲和邊緣檢測(cè)間取得較好的平衡，于是能檢測(cè)出真正的弱邊緣。五、 cannycanny算子算子4、canny算子的優(yōu)點(diǎn)數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取數(shù)字影像線特征提取四、特征分割法特征分割法 影像段