数字图像处理笔记(8)

图像特征与理解


前言

  • 本篇博客整理了数字图像处理课程中课件第10章的知识笔记。
  • 相关材料见:DIP-Notes

知识网络图

1

其他重点参考

图像的几何特征

  • 周长

    1

    上图所示的图像:

    (1)边界用隙码表示时,周长为24

    (2)边界用链码表示时,周长为10+5√2

    (3)边界用面积表示时,周长为15

  • 距离

    1

    注:

    d4为市区距离,d8为棋盘距离

不变矩

对于二元有界函数f(x,y),它的(j+k)阶矩为:

1

其中,j,k = 0, 1, 2, …

为了描述形状,假设f(x,y)在目标物体取值为1,背景为0,即函数只反映了物体的形状而忽略其内部的灰度细节。

一些特殊性质:

  • 零阶矩是物体的面积.

  • 质心坐标:

    1

链码

  • 边界链码

    1

    对上图所示边界,若设起始点O的坐标为(5,5),则分别用如下4方向和8方向链码表示区域边界:

      4方向链码: (5,5)1 1 1 2 3 2 3 2 3 0 0

      8方向链码: (5,5)2 2 2 4 5 5 6 0 0

  • 一阶差分链码

    用链码表示目标边界时,若目标平移,链码不会发生变化,而目标旋转则链码会发生变化。为解决这个问题,可利用链码的一阶差分来重新构造一个表示原链码各段之间方向变化的新序列。这相当于把链码进行旋转归一化

    一阶差分可用相邻两个方向数按反方向相减(后一个减去前一个)得到,若差为-1,则表示-1的相反方向3。

    1

    如上图所示,上面一行为原链码(括号中为最右一个方向数循环到左边),下面一行为上面一行的数两两相减得到的差分码。

    左边的目标在逆时针旋转90°后成为右边的形状,可见,原链码发生了变化,但差分码并没有变化

纹理分析

  • 统计法:利用灰度直方图的矩来描述纹理。

  • 频谱法:借助于傅立叶频谱的频率特性,来描述周期的或近乎周期的二维图像模式的方向性。

    1

  • 联合概率矩阵法

    联合概率矩阵法是对图像所有像素进行统计调查,以便描述其灰度分布的一种方法。

    取图像中任意一点(x,y)及偏离它的另一点(x+a,y+b),设该点对的灰度值为(g1,g2)。令点(x,y)在整个画面上移动,则会得到各种(g1,g2)值,设灰度值的级数为k,则(g1,g2)的组合共有k2种。对于整个画面,统计出每一种(g1,g2)值出现的次数,然后排列成一个方阵,再用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率p(g1,g2),这样的方阵称为联合概率矩阵,也叫做共生矩阵。

    当a、b取值较小时,对应于变化缓慢的纹理图像,其联合概率矩阵对角线上的数值较大;而纹理的变化越快,则对角线上的数值越小,而对角线两侧的元素值增大。


重点习题与解答

附件:数字图像处理:部分课后习题参考答案.doc.

第10章

  1. 图像的几何特性有哪些?它们在图像分析中有何用途?
  2. 区域的周长有几种表示和计算方法?
  3. 图像的形状特征有哪些?它们是如何定义的?
  4. 什么是圆形度?度量圆形度的测度有哪些?

参考答案

  1. 参考课本.
  2. 参见上方“图像的几何特征-周长”.
  3. 参考课本.
  4. 参考课本.