《值图像分析》PPT课件.pptVIP

第五章 二值图像分析 Chapter 5 Binary Image Analysis,Ref. Book,二值图像分析基本过程 预处理二值化图像描述(特征提取)分析识别 (预处理和二值化过程参考前面章节),二值图像分析的意义,经过图像分割之后，获得了目标物与非目标物两种不同的对象。但是提取出的目标物存在以下的问题： 1）提取的目标中存在伪目标物； 2）多个目标物中，存在粘连或者断裂； 3）多个目标物存在形态的不同。,图像定义 一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或亮度值。 二值图像定义 只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。 二值图像优点 去掉无关信息的干扰 几何与拓扑特性的表示与分析 节省资源,二值图像及其意义,在计算机视觉领域涉及到的哪些类型的二值图像？ 手写体/印刷体字符（汉字 数字）识别 指纹识别 印章识别 商标检索 印刷电路板分析 ,二值图像示例,二值图像示例,你认识多少其中的多少种车标？,矩阵形式,二值图像表示方法,0-1点阵结构，简单，占用空间大,游程长度编码,1的游程 （2,2）（6,3）（13,6）（20,1） （4,6）（11,10） （1,5 ）（11，1）（17，4） 1和0的游程长度：0，1, 2，2，3，4，6， 1，1 0，3，6，1，10 1, 5，5，1，5，4,二值图像表示方法,用图像像素值连续为1的个数（像素1的长度）来描述图像。,一种是使用1的起始位置和1的游程长度，另一种是仅仅使用游程长度，但须从0的游程长度开始描述。,表示形式,投影,二值图像表示方法,给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将一幅二值图像分割成若干条，每一条内像素值为1的像素个数为该条二值图像在给定直线上的投影。 数据得到压缩，具有一定抗噪性能,不能恢复原始图像,定义 找到图像中的所有连通成分，并对同一连通成份中的所有 点分配同一标记,连通成分标记,目的 标记物体，并结合连通成分的特征，如尺寸、位置、方向 和外接矩形等来识别物体。,算法策略 1）把二值图像的像素值取负，是原来值为1的像素变成值为-1.目的是把未处理的像素（值为-1）与成分标记1分开。 2）把找到的像素赋以一个新的标号，并去寻找其对应的近邻，然后对这些近邻递归地执行这个过程。 注：算法返回近邻顺序与扫描顺序一致。,连通成分标记 递归算法,4-邻域扫描顺序,8-邻域扫描顺序,算法描述 1扫描图像，找到没有标记的-1点,给它分配一个新的标记L 2递归分配标记L给-1点的邻点 3如果不存在没标记的点，则停止 4返回第一步,算法特点 优点：简单 缺点：效率低，速度慢,连通成分标记 递归算法,例子,连通成分标记 递归算法,例子,连通成分标记 递归算法,连通成分标记 序贯算法,*=新标记,*=L,*=L,*=？,1从左至右、从上到下扫描图像 2如果像素点为1，则： (a) 如果上方点和左方点有一个标记，则复制这一标记 (b) 如果两点有相同的标记，复制这一标记 (c) 如果两点有不同的标记，则复制上点的标记且将两个 标记输入等价表中作为等价标记 (d) 否则给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输 入等价表 3如考虑更多的点，则回到第二步 4在等价表的每一等价集中找到最低的标记 5扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一标记 速度快 所需存储空间大,连通成分标记 序贯算法,算法策略,L=N *=L，N中小标号,等价表(equivalent table) 定义：如果图像的邻点有两种不同的标记，用等价表来记录所有的等价标记。 用途：1）第一次扫描，所有属于同一连通成分的标记被视为等价。2）第二次扫描，从等价表中选择一个标记并分配给连通成分中所有像素点，通常将最小的标记分配给一个连通成分。,连通成分标记 序贯算法,连通成分标记 序贯算法,L, num = bwlabel(BW, n),BW = logical (. 1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 0 0 0; 1 1 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 0 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 0 0 1); L = bwlabel(BW,4) r, c = find(L=2); rc = r c,区域边界边界跟踪算法,参考“预处理”部分,距离测量,参考“基础“一章对应内容,描述二值图像的特征,基于边界的特征 链码、边界长度、边界标记、边界形状数 基于区域的特征 四叉树、围绕区域、骨架、面积、质心、密度、区域形状数、不变矩、拓扑特征,尺寸（面积）,描述二值图像的特性,for all B.,. = 1 pixels.,位置（质心）：质心是物体的面积的中心点,BW = imread(circles.png); imshow(BW); bwarea(BW);,方向（最小二阶矩轴方向） 将物体的长轴定义为物体的方向。物体上全部点到该轴的距离平方和最小。,优化目标：,其中 是物体点 到直线的距离，把直线用极坐标形式表示,可以得到,描述二值图像的特性,密集度（散布性或密集性度量方法） 其中 和A分别为图形的周长和面积。 意义：在给定周长的条件下，密集度越高，围成的面积就越大 体态比（最小外接矩形长宽比） 体态比定义为区域的最小外接矩形的长与宽之比，正方形和圆 的体态比等于1，细长形物体的体态比大于1。,描述二值图像的特性,连通: 4-连通 8-连通 区域、路径、连通性 前景、背景、洞 内边界、外边界,参考第2章“基础”的课件,边界,内部,背景,描述二值图像的特性,定义 欧拉数定义为连通成份数减去空洞数,欧拉数,其中 ， ， 分别是欧拉数、连通成份数与空洞数,性质 一个简单的拓朴特征，这种拓扑特征具有平稳、旋转和比例不变特性 ，可作为识别物体的特征 。,BW = imread(circles.png); imshow(BW); bweuler(BW),图像骨架化,定义 许多图像，其形状足以用其骨架来表示 骨架特点 单像素厚度 等距性 常见方法 中轴变换 细化,中轴变换,定义 对于某区域，边界用B表示，区域内部各点集合用R表示。对于R中的每个点p，计算它到各边界线的最接近的邻点。如果p有超过一个以上这样的邻点存在，则认为p属于R的中轴(骨架).,中轴变换,对较细长的物体其骨架提供较多的形状信息. 对较粗短的物体其骨架提供较少的形状信息. 易受噪声影响.,IM = imread(coins.png); level = graythresh(IM); BW1= im2bw(IM,level); BW2=bwmorph(BW1,remove); BW3=bwmorph(BW1,skel,Inf); figure; subplot(2,2,1);imshow(IM); subplot(2,2,2);imshow(BW1); subplot(2,2,3);imshow(BW2); subplot(2,2,4);imshow(BW3);,易受噪声影响,定义 在满足一定条件下迭代删除外围前景像素 目的 减少图像成分，直到只保留下区域的最基本信息，以便进一步分析和识别。 常用方法 用至少3*3邻域内检查图像的每一点，剥去区域边界。一次剥去一层图像，直至区域被细化成一条线,细化方法,二值形态学处理,数学形态学的数学基础和所用语言是集合论。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并除去不相干的结构。 基本思想 用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。,作用,交集&并集&补集,集合的交集、并集和补集,交集： 并集： 补集：,定义 设A是一幅数字图像，b是一个点。 A被b平移后的结果为Abab| aA， A的反射是A中的每个点以原点取反 AVa| -aA。,平移&反射,目标图像 被处理的图像称为目标图像。为了确定目标图像的结构，必须逐个考察与检验图像各部分之间的关系，最后得到一个各部分之间关系的集合。 结构元素 在考察目标图像各部分之间的关系时，需要设计一种 “结构元素”。在图像中不断移动结构元素，就可以考察图像之间各部分的关系。,目标&结构元素,腐蚀&膨胀,二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。二值形态学中两个最基本的运算腐蚀与膨胀。,定义 X用S腐蚀的结果是所有使S平移x后仍在X中的x的集合。用集合的方式定义,用途 腐蚀在数学形态学运算中的作用是消除物体边界点。腐蚀可以把小于结构元素的物体(毛刺、小凸起)去除;如果两个物体之间有细小的连通，结构元素足够大时，通过腐蚀运算可以将两个物体分开。,腐蚀,腐蚀,腐蚀的方法 拿S的原点和X上的点一个一个地对比，如果S上的所有点都在X的范围，则S的原点对应的点保留，否则将该点去掉。 针对二值图像上的每一个像素点，如果结构元上每一个值为1的像素都覆盖着二值图像上一个值为1的像素，则将二值图像上与结构元原点对应的像素与输入图像对应点进行逻辑“或”运算,注意：结构元素的原点坐标很重要，如果结构元素形状不变，而原点坐标改变，则腐蚀运算结果是不一样的。,定义 将X中的每一个点x扩大为S+x，则X由S平移的并称为X被S膨胀，它的集合定义为 XS = x| S+xX 用途 膨胀的结果会使目标变大。可以将裂缝桥接起来。,膨胀,膨胀,膨胀的方法 用结构元S扫过整幅图像，输出图像的像素值初始化为0，一旦结构元的原点每次遇到二值图像中值为1的像素时，结构元整体形状就与输出图像进行逻辑“或”操作。,腐蚀& 膨胀,定义 膨胀和腐蚀不互为逆运算，可以级连结合使用，构造出形态学运算族，它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作组合成的所有运算构成。 先对图像进行腐蚀然后膨胀其结果，称为开运算,或先对图像进行膨胀然后腐蚀其结果,称为闭运算。,开、闭运算,用途 开操作一般使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。 闭操作同样使轮廓线变得更为光滑，它通常消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。,开、闭运算,开运算去掉了凸角,闭运算填充了凹角,闭合 定义,0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0,1 1 1 1 1 1 1 1 1,膨胀,S,B,0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,腐蚀,5、开启 定义,0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0,1 1 1 1 1 1 1 1 1,膨胀,S,B,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0,腐蚀,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0