數(shù)字圖像處理區(qū)域描述符(“描畫”文檔)共16張

6.2.4區(qū)域描畫符(RegionalDescriptors)6.2.4.1某些簡(jiǎn)單的描畫符6.2.4.2拓?fù)涿璁嫹?.2.4.3紋理6.2.4.1某些簡(jiǎn)單的描畫符面積：對(duì)屬于這個(gè)圖區(qū)域的像素?cái)?shù)進(jìn)展計(jì)數(shù)。周長(zhǎng)：對(duì)區(qū)域的邊境點(diǎn)的個(gè)數(shù)進(jìn)展計(jì)數(shù)。復(fù)雜度：丈量區(qū)域外形的復(fù)雜程度，經(jīng)常運(yùn)用下式進(jìn)展計(jì)算：e=(周長(zhǎng))2/面積e在圖形接近圓形時(shí)為最小〔大致為4〕，圖形的外形復(fù)雜時(shí)，那么得到的值較大。其它簡(jiǎn)單用做區(qū)域描畫符的量包括灰度的均值和中值、最小和最大灰度級(jí)值、大于和小于均值的像素?cái)?shù)等。(3)對(duì)比度〔反差〕頻譜法借助于傅立葉頻譜的頻率特性來描畫周期的或近乎周期的2-D圖像方式的方向性。歐拉數(shù)也是一種拓?fù)涮匦浴Ｒ部梢詮腟(r)和S()的曲線，計(jì)算它們最大值的位置等來作為特征。紋理是圖像分析中常用的概念，但目前尚無對(duì)它正式的〔或者說尚無一致的〕定義，普通說，可以以為是由許多相互接近的、相互編織的元素構(gòu)成，它們常富有周期性。反之，分析固定r值的Sr()，可得到沿著以原點(diǎn)為圓心的圓形上的特性。設(shè)S為目的區(qū)域R中具有特定空間聯(lián)絡(luò)的像素對(duì)的集合，那么共生矩陣P可定義為常用的三種紋理描畫方法是：構(gòu)造法的根本思想是以為復(fù)雜的紋理可由一些簡(jiǎn)單的紋理基元〔根本紋理元素〕以一定的有規(guī)律的方式反復(fù)陳列組合而成。這樣得到的P是歸一化的。(1)角二階矩需求描畫各個(gè)成分之間的構(gòu)造關(guān)系。假設(shè)我們能定義出一些陳列基元的規(guī)律，就有能夠?qū)⒛承┘y理基元按照規(guī)定的方式組織成所需的紋理方式。拓?fù)鋵W(xué)〔topology〕研討圖形的不受畸變變形〔不包括撕裂或粘貼〕影響的性質(zhì)。區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)對(duì)區(qū)域的全局描畫很有用，這些性質(zhì)既不依賴間隔，也不依賴基于間隔丈量的其它性質(zhì)。6.2.4.2拓?fù)涿璁嫹?TopologicalDescriptors)6.2.4.2拓?fù)涿璁嫹麣W拉數(shù)在某一個(gè)二值圖像中,把從1-像素的銜接成分〔連通分量〕的個(gè)數(shù)〔為C〕減去孔的個(gè)數(shù)〔為H〕的值叫做這個(gè)圖像的歐拉數(shù)(Eulernumber，為E),或者叫示性數(shù)(genus)。即：E=C-L歐拉數(shù)也是一種拓?fù)涮匦浴?/p>

6.2.4.3紋理紋理是圖像分析中常用的概念，但目前尚無對(duì)它正式的〔或者說尚無一致的〕定義，普通說，可以以為是由許多相互接近的、相互編織的元素構(gòu)成，它們常富有周期性。直觀來說，紋理描畫可提供區(qū)域的平滑、稀疏、規(guī)那么性等特性。常用的三種紋理描畫方法是：①統(tǒng)計(jì)法；②構(gòu)造法；③頻譜法。分割出來的對(duì)象能夠由多個(gè)成分〔或區(qū)域〕組成。假設(shè)我們能定義出一些陳列基元的規(guī)律，就有能夠?qū)⒛承┘y理基元按照規(guī)定的方式組織成所需的紋理方式。分割出來的對(duì)象能夠由多個(gè)成分〔或區(qū)域〕組成。2拓?fù)涿璁嫹?TopologicalDescriptors)實(shí)例：位置算子和共生矩陣這里R0是以原點(diǎn)為圓心的圓半徑。此時(shí)頻譜可用S(r,)表示，這里S是頻譜函數(shù)，r和是坐標(biāo)系中的變量。頻譜法借助于傅立葉頻譜的頻率特性來描畫周期的或近乎周期的2-D圖像方式的方向性。歐拉數(shù)也是一種拓?fù)涮匦浴ＴO(shè)S為目的區(qū)域R中具有特定空間聯(lián)絡(luò)的像素對(duì)的集合，那么共生矩陣P可定義為①統(tǒng)計(jì)法；常用方法：將構(gòu)造關(guān)系用符號(hào)串來描畫，或用一樹形構(gòu)造描畫。(3)對(duì)比度〔反差〕紋理是圖像分析中常用的概念，但目前尚無對(duì)它正式的〔或者說尚無一致的〕定義，普通說，可以以為是由許多相互接近的、相互編織的元素構(gòu)成，它們常富有周期性。5關(guān)系描畫符(RelationalDescriptors)常用的三種紋理描畫方法是：6.2.4.3紋理①統(tǒng)計(jì)法統(tǒng)計(jì)法描畫紋理常借助區(qū)域灰度的共生矩陣來進(jìn)展。設(shè)S為目的區(qū)域R中具有特定空間聯(lián)絡(luò)的像素對(duì)的集合，那么共生矩陣P可定義為上式等號(hào)右邊的分子是具有某種空間關(guān)系、灰度值分別為g1和g2的像素對(duì)的個(gè)數(shù)，分母為像素對(duì)的總和個(gè)數(shù)〔#代表數(shù)量〕。這樣得到的P是歸一化的。實(shí)例：位置算子和共生矩陣在紋理的統(tǒng)計(jì)描畫中，為利用空間信息可借助位置算子以計(jì)算共生矩陣。設(shè)W是一個(gè)位置算子，A是一個(gè)kk矩陣，其中每個(gè)元素aij為具有灰度值gi的點(diǎn)相對(duì)于由W確定的具有灰度值gj的點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)，這里有1≤i,j≤k。如對(duì)圖(a)中只需3個(gè)灰度級(jí)的圖像(g1=0,g2=1,g3=2)，定義W為“向右一個(gè)像素和向下一個(gè)像素〞的位置關(guān)系，得到的矩陣A如圖(b)所示。(a)(b)假設(shè)設(shè)滿足W的像素對(duì)的總個(gè)數(shù)為N，那么將A的每個(gè)元素都除以N就可得到W關(guān)系的像素對(duì)出現(xiàn)概率的估計(jì)，并得到相應(yīng)的共生矩陣。6.2.4.3紋理在共生矩陣的根底上可定義幾個(gè)常用的紋理描畫符，如紋理二階矩WM、熵WE、對(duì)比度WC和均勻性WH等:(1)角二階矩(2)熵6.2.4.3紋理(3)對(duì)比度〔反差〕(4)逆差分矩〔均勻性〕其中WM對(duì)應(yīng)圖像的均勻性或平滑性，當(dāng)一切P(i,j)都相等時(shí)，WM到達(dá)最小值；WE給出一個(gè)圖像內(nèi)容隨機(jī)性的量度；WC是共生矩陣各元素灰度差的一階矩，當(dāng)P中大的元素遠(yuǎn)離矩陣的主對(duì)角線時(shí)，WC較大〔闡明圖像中的近鄰像素有較大的反差〕；WH在一定程度上可看作是WC的倒數(shù)〔k的作用是防止分母為零，但WH的大小受k值的影響較大〕。6.2.4.3紋理②構(gòu)造法構(gòu)造法的根本思想是以為復(fù)雜的紋理可由一些簡(jiǎn)單的紋理基元〔根本紋理元素〕以一定的有規(guī)律的方式反復(fù)陳列組合而成。假設(shè)我們能定義出一些陳列基元的規(guī)律，就有能夠?qū)⒛承┘y理基元按照規(guī)定的方式組織成所需的紋理方式。這里的規(guī)那么和方式可用方式言語(yǔ)來定義。6.2.4.3紋理③頻譜法頻譜法借助于傅立葉頻譜的頻率特性來描畫周期的或近乎周期的2-D圖像方式的方向性。常用的性質(zhì)有：(1)傅立葉頻譜中突起的峰值對(duì)應(yīng)紋理方式的主方向；(2)這些峰在頻域平面的位置對(duì)應(yīng)方式的根本周期；實(shí)踐檢測(cè)中，為方便起見可把頻譜轉(zhuǎn)化到極坐標(biāo)系中。此時(shí)頻譜可用S(r,)表示，這里S是頻譜函數(shù)，r和是坐標(biāo)系中的變量。對(duì)于每個(gè)方向，S(r,)可以看作一維函數(shù)S(r)；同樣，對(duì)于每個(gè)頻率r，Sr()也是一個(gè)一維函數(shù)。對(duì)固定的值分析S(r)，可得到沿著自原點(diǎn)的輻射方向上的頻譜所表現(xiàn)的特性〔比如存在的尖峰〕。反之，分析固定r值的Sr()，可得到沿著以原點(diǎn)為圓心的圓形上的特性。一種更具有整體性的描畫經(jīng)過對(duì)以下函數(shù)進(jìn)展積分〔對(duì)于離散變量為求和〕得到：和這里R0是以原點(diǎn)為圓心的圓半徑。也可以從S(r)和S()的曲線，計(jì)算它們最大值的位置等來作為特征。6.2.5關(guān)系描畫符(RelationalDescriptors)6.2.5.1根本思想6.2.5.2骨架關(guān)系編碼6.2.5.3樹構(gòu)造關(guān)系編碼6.2.5.1根本思想分割出來的對(duì)象能夠由多個(gè)成分〔或區(qū)域〕組成。需求描畫各個(gè)成分之間的構(gòu)造關(guān)系。常用方法：將構(gòu)造關(guān)系用符號(hào)串來