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文档简介
华北水利水电学院,数字摄影测量,Digital Photogrammetry,第三章 影像特征提取与定位(2),一 影像信息量与特征,特征、特征种类、特征提取,二 点特征提取算子(重点),点特征提取算子,Moravec算子、Forstner算子提取点特征的方法步骤,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,特征提取的复杂性和多样性。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,(重点),一线特征提取算子,1.线特征,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,线特征是指影像的“边缘”与“线”,“边缘”可定义为影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线,而“线”则可以认为是具有很小宽度的、其中间区域具有相同的影像特征的边缘对,也就是距离很小的一对边缘构成一条线。,一线特征提取算子,1.线特征,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,重要性: 线特征存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。,一线特征提取算子,1.线特征,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,特性: 沿边缘走向的灰度变化平缓,而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。 边缘(线)是具有幅值(强度)(magnitude)和方向(direction)的矢量。,三种类型:阶跃型、房顶型和线条型(脉冲型)。,一线特征提取算子,1.线特征,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,线的灰度特征,一线特征提取算子,2.线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,定义:是指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的算子,通常也称边缘检测算子。,常用方法有:差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等,由于各种差分算子均对噪声较敏感(即提取的特征并非真正的特征,而是噪声),因此一般应先作低通滤波,尽量排除噪声影响,再利用差分算子提取边缘。 LOG算子就是这种将低通滤波与边缘提取综合考虑的算子。,一线特征提取算子,a. 一阶差分算子,(一)梯度算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,对一个灰度函数g(x,y),其梯度定义为一个向量:,它的两个重要的特性是:,(1)向量Gg(x,y)的方向是函数g(x,y)在(x,y)处最大增加率的方向;,(2)Gg(x,y)的模为,就等于最大增加率。,2.线特征提取算子,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,在数字影像中,导数的计算通常用差分予以近似,则梯度算子即差分算子为:,为简化运算,通常用差分绝对值之和进一步近似为 :,对于一给定的阈值T,当 时,则认为像素(i,j)是边缘上的点。,a. 一阶差分算子,2.线特征提取算子,+1,-1,+1,-1,卷积核(模板),i,j,(一)梯度算子,特点:仅计算相邻像素的灰度差,对噪声比较敏感,无法抑止噪声的影响。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,(二)Roberts梯度算子,2.线特征提取算子,Roberts梯度定义:,其模为:,用差分近似表示导数,则有:,给定一阈值T,当 时,则认为像素(i,j)是边缘上的点。,特点:与梯度算子检测边缘的方法类似,对噪声敏感,但效果较梯度算子略好。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,(三)方向差分算子,2.线特征提取算子,北,如果仅对某一方向的边缘感兴趣,可利用以下所示的方向差分算子进行边缘检测:,卷积核(模板),边缘走向水平,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,(三)方向差分算子,2.线特征提取算子,北,东,南,西,东北,东南,西南,西北,卷 积 核,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,(四)Prewitt算子,2.线特征提取算子,则梯度的幅值:,或,或,卷积核(模板),对每个像素,考察它上下、左右邻点灰度之差。,特点:在检测边缘的同时,能抑止噪声的影响。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,(五)Sobel算子,2.线特征提取算子,卷积核(模板),对每个像素,考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与之接近的邻点的权大:,加大模扳抑制噪声,特点: 对4邻域采用带权方法计算差分 能进一步抑止噪声 但检测的边缘较宽,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,a. 一阶差分算子,2.线特征提取算子,各算子线特征提取比较,Roberts梯度算子提取的边缘不够完整,连贯性不够好; Sobel算子与Prewitt算子检测的结果基本差不多,这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果。但对复杂噪声图像,Prewitt算子的检测结果更好些。各算子均有自己的优缺点。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,b. 二阶差分算子,2.线特征提取算子,(一)方向二阶差分算子,此时二阶差分算子为 :,相应于纵向与两个对角方向的二阶差分算子为 :,需要在纵横方向同时检测时的算子为:,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,b. 二阶差分算子,2.线特征提取算子,(一)方向二阶差分算子,再加上两个对角方向同时检测的二维算子为:,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,c. 拉普拉斯算子(Laplace),2.线特征提取算子,拉普拉斯(Laplace)算子定义为:,若g(x,y)的傅立叶变换为G(u,v),则 的傅立叶变换为:,故拉普拉斯算子实际上是一高通滤波器。,2019/8/5,20,可编辑,对于数字影像,差分代替偏导数,则拉普拉斯算子定义为 :,通常将上式乘以-1,则拉普拉斯算子即成为原灰度函数与矩阵(称卷积核或掩膜) 的卷积。然后取其符号变化的点,既通过零的点为边缘点。,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,c. 拉普拉斯算子(Laplace),2.线特征提取算子,卷积核掩膜,取其符号变化的点,即通过零的点为边缘点,因此通常也称其为零交叉(zero-Crossing)点,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,c. 拉普拉斯算子(Laplace),2.线特征提取算子,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,d. 高斯-拉普拉斯算子(LOG算子),2.线特征提取算子,在提取边缘时,利用高斯函数先进行低通滤波,然后再利用拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点,这就是高斯-拉普拉斯算子或称LOG算子。,高斯滤波函数为:,则低通滤波结果为:,再经拉普拉斯算子处理(边缘提取)得:,一线特征提取算子,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,d. 高斯-拉普拉斯算子(LOG算子),2.线特征提取算子,可证明,即LOG算子以 为卷积核,对原灰度函数进行卷积运算后提取零交叉点为边缘点。,其中,边缘检测算子比较结果,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,3.特征分割法,影像段:由灰度度梯度最大点和两个“突出点”(梯度很小)组成。,z,s1,s2,两个突出点之灰度差:,特征参数:三个特征点的像素号和g。,g0为正特征, g 0为负特征。,找出相同影像段,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,(一)定义,Hough变换用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等其形状能够用一定函数关系描述的曲线。,Hough变换的基本原理是将影像空间中的曲线(包括直线)变换到参数空间中,通过检测参数空间中的极值点,确定出该曲线的描述参数,从而提取影像中的规则曲线。,Hough变换通常采用的直线模型为:,Hough变换通常采用的圆的模型为:,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,(一)定义,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,(二)Hough变换的性质,空间域的一个点对应于变换域的一条正弦曲线,?,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,变换域的一个点对应于空间域的一条直线,(二)Hough变换的性质,空间域一条直线上的n个点对应变换域中具有一个公共点的n条曲线,由性质一知,与第i点 对应的变换域曲线为:,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,(二)Hough变换的性质,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,显然,,在每一条曲线上,其中:,(二)Hough变换的性质,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,变换域中一条曲线上的n个点对应于空间域具有一个公共点 的n条直线,每一对 对应的空间域直线为:,?,(二)Hough变换的性质,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,注意:,(二)Hough变换的性质,显然,当x=时,y=,即点( , )在每一条直线上,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature Extraction and Location Operators for Image,一线特征提取算子,4.Hough变换,(二)Hough变换的性质,第三章 影像特征提取与定位(2),Feature
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