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文檔簡介
第六章圖象分析1第一頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四②對f(x,y)進行行掃描f(x,y)和f(x,y-1)處在不同的灰度級上其它LE:邊緣灰度級LB:背景灰度級
③對f(x,y)進行列掃描f(x,y)和f(x-1,y)處在不同的灰度級上其它①規(guī)定一個閾值T第二頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四④合并f1(x,y)和f2(x,y)其中f1(x,y)和f2(x,y)任何一幅圖像中的像素為LE.其它二值分割:最佳閾值選擇:設一幅圖像由目標與背景組成,物體灰度分布呈正態(tài)分布,概率密度為p(z),均值u1,方差12,背景:q(z),2,22,物體占圖像總面積,背景占圖像總面積1-第三頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四總概率密度:p(z)+(1-)q(z)設一個閾值為t,假定小于t的全部像素是目標,大于t的全部是背景,而把背景錯分成目標物的概率為Q
1(t)把目標錯分成背景的概率為Q
2(t)總的錯分概率:Q2(t)+(1-)Q1(t)第四頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四代入并取對數(shù)求最佳的t即是求極小值問題(錯分概率最小)求導,并令其為0:p(t)=(1-)q(t)第五頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四二、樣板匹配法樣板:為了檢測某些不變區(qū)域特性而設計的陣列.點樣板,線樣板,梯度樣板,正交樣板
1.點樣板如33-1-1-1-18-1-1-1-1第六頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四設33樣板向量[W]′=[W1,W2,…,W9]樣板內各像素的灰度值向量[X]′=[x1,x2,…,x9]設計一個閾值T若可認為小塊被檢測第七頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四2、線樣板
-1-1-1222-1-1-1-1-12-12-12-1-12-1-1-12-1-1-12-12-1-12-1-12-1水平線
45o方向線垂直線135o方向線
第八頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四設[W1][W2][W3][W4]四個樣板,若[Wi]′[X]>[Wj]′[X](j≠i)則[X]與第i樣板最接近3.梯度樣板33abcdefghiGx=(g+2h+i)-(a+2b+c)Gy=(c+2f+i)-(a+2d+g)Sobel算子G=|Gx|+|Gy|第九頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四梯度樣板:
121000-1-2-110-120-210-1
邊緣檢測:設x代表所討論的圖像區(qū)域
第十頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四三、區(qū)域生長(1)確定分割的區(qū)域數(shù)目(2)必須確定一個區(qū)域區(qū)別于其它區(qū)域的性質特征(3)必須確定一個產生有意義分割的相似性判據(jù)例:如下圖示,其準則是鄰近點的灰度級與物體的平均灰度級的差小于2。5586489722833333第十一頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四0046711587016772076601464aabbbaabbbaabbbaabbbaabbb如:一幅圖像第十二頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四(1)把該圖像分成兩個區(qū)域(2)用灰度級作為性質特征(3)判據(jù)為灰度級差小于等于3分割后一個區(qū)域的灰度為a,另一區(qū)域的灰度為b(4)下劃線位置表示種子第十三頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四(2)確定一個鄰接特性4鄰接8鄰接
四、區(qū)域聚合(1)定義一個等階關系,如p(i,j)=p(k,l)則p(i,j)與p(k,l)是等價的如p(i,j)的取值范圍為64,則產生64個等價類第十四頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四(3)利用鄰接的定義,先定義一個子集,等價模板就可以把圖像分成最大的連接區(qū)域如圖像G是33陣列,它是一個大陣列S的子陣列G:mnS:(2m+1)(2n+1)G中的點與它上邊和右邊的點相比較,灰度級相同就合并,灰度級不同就插入邊界線,把圖像中的每個點都考慮之后,整個圖像就被分割成區(qū)域第十五頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四第十六頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四一、區(qū)域描繪子1.傅立葉描繪子把目標物邊緣追蹤一遍,可得到一個復數(shù)序列x+jy---DFT后的傅立葉系數(shù)稱傅立葉描繪子§2圖像描繪圖像分割后,用一系列符號或某種規(guī)則來具體描述該圖像的特征以便進一步識別、分析描繪子:表征圖像特征的一系列符號基本要求:圖像大小、旋轉、平移等變化不敏感第十七頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四Fourier變換的性質(1)改變輪廓大小,只改變Fourier變換相乘的系數(shù)(2)輪廓旋轉一個角度,每個坐標乘以一個exp(j)(3)DFT是周期的,輪廓起始點變化,相當于頻域乘exp(jkT)當T從0—2變化,則起點將把整個輪廓點經(jīng)歷一次第十八頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四其(p+q)階原點矩由下式定義:
2、矩描繪子(moment)設f(x,y)二維函數(shù)第十九頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四第二十頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四第二十一頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四利用二階,三階矩可導出7個不變矩組第二十二頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四以上參數(shù)對于平移、旋轉和大小比例變化都是不變的,因此可用于圖像描繪---矩不變第二十三頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四3.拓撲描繪子(1)空洞兩空洞區(qū)域
(2)連接
三個連接部分區(qū)域第二十四頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四設一幅圖像空洞數(shù)H連接部分C則歐拉數(shù)E=C-H是拓撲特性之一如圖(a)C=1H=1E=0具體需圖論的知識圖(b)C=1H=2E=-1第二十五頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四二、相似性描繪1、距離測度如:矩作描繪子,若兩區(qū)域矩分別是X1、X2X1={x1,x2,…,xN}X2={x1′,x2′,…,xN′}則X1與X2之間的距離
可用于測定兩個矩之間的相似程度若已知x1,x2,x3…xL表示描繪子,X是未知描繪子若D(x,xi)<D(x,xj)則可判定x更接近xi第二十六頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四2、相關性給定一幅圖像MN,f(x,y)另一子圖像w(x,y),JK,J<M,K<Nf(x,y)是否包含w(x,y)?r(m,n)越接近1,越相似相關:歸一化,相關系數(shù):第二十七頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四3、結構相似性用于描述的性質①亮度:黑、灰、白、亮、暗等②顏色:紅、橙、黃、綠、青③結構:平滑、粒狀、斑駁、條紋等④取向:水平、垂直、傾斜⑤大小:長度、面積、體積⑥形狀:實心、空心、密集、伸長等第二十八頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四紋理標志三要素:(1)某種局部的序列性,該序列在更大區(qū)域內可不斷重復;(2)序列是由某種基本部分非隨機排列組成的;(3)各部分大致都是均勻統(tǒng)一的,紋理區(qū)域內任何地方都有大致相同的結構尺寸?!?紋理分析
紋理圖像:類似于布紋,草地,磚砌地面等重復性結構的圖像稱為紋理圖像第二十九頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四(a)人工紋理;(b)自然紋理(a)(b)第三十頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四一、用空間自相關函數(shù)作紋理測度設圖像為f(m,n),自相關函數(shù):對(2+1)(2+1)窗口內的每一像素點(j,k)與偏離值,=±0,±1,±2,…,±T像素之間的相關值作計算第三十一頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四二、傅里葉功率譜法自相關函數(shù)的擴展:(二階矩)功率譜:T(j,k)越大,粗糙度越大第三十二頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四規(guī)律:r較小,r較大;r很大,r反而較小—紋理粗糙(A)如果r變化對r影響不大—紋理較細(B)距原點為r的圓上能量極坐標表示:第三十三頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四
三、聯(lián)合概率矩陣法對圖像所有像素進行統(tǒng)計調查,以便描述灰度分布圖像中任一點(x,y)及(x+a,y+b)灰度值對(g1,g2)。設灰度級數(shù)為k,則g1與g2共有k2種組合。統(tǒng)計出每一種(g1,g2)值出現(xiàn)的次數(shù),然后排列成一個方陣,再用(g1,g2)出現(xiàn)的總次數(shù)將它們歸一化為出現(xiàn)的概率p(g1,g2),稱這種方陣為聯(lián)合概率矩陣
第三十四頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四四、灰度差分統(tǒng)計設點(x,y)與(x+x,y+y)的灰度差:g(x,y)=g(x,y)-g(x+x,y+y)g
(x,y)所有可能取值共m級,令點(x,y)在整個畫面上的移動,計算出g(x,y)取各個數(shù)值的次數(shù),做出g(x,y)的直方圖,即可知g(x,y)取值的概率P(i).當i較小,而P(i)較大時,紋理粗糙概率較平坦時,紋理較細第三十五頁,共三十八頁,編輯于2023年,星期四在P(i)較平坦時,ASM較小,ENT較大,P
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