图像分割与特征提取PPT课件

1、X I D I an university第八章图像分割、特征提取与描述 主要内容 8.1引言 8.2图像分割 8.3图像的特征8.4图像的描述X I D I an universityX I D I an universityX I D I an university8-1引言图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的 过程。小区域是某种意义下具有共同属性的象素的 连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域等。连通的概念是指集合中任意两个点之间都存在着完 全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连 通有4连通和8连通之分8-1引言图像分割是图像理解的基础，而在理论上图 像分割又依赖图像理解

2、，彼此是紧密关联的。 图像分割在一般意义下是十分困难的问题， 目前的图像分割一般作为图像的前期处理阶 段，是针对分割对象的技术，是与问题相关 的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图 像分割。X I D I an university8-1引言图像分割有二种不同的途径：1. 区域法：将各象素划归到相应物体或区域的 象素聚类方法边界方法：通过直接确定区域间的边界来实 现分割8.2图像的分割8. 2. 1、并行区域技术一基于阈值的图像分割技术8.2.2、串行区域技术8.2.3、并行边界技术一基于边界的图像分割8.2图像的分割8. 2. 1、并行区域技术一基于阈值的图像分割技术8.2.2、串行区域技术

3、8.2.3、并行边界技术一基于边界的图像分割8.2.1并行区域技术_基于阈值取阈值是最常见的并行的直接检测区域的分割方法。阈 值是在分割时作为区分物体与背景象素的门限，大于或 等于阈值的象素属于物体，而其它属于背景。这种方法 对于在物体与背景之间存在明显差别（对比）的景物分 割十分有效。实际上，在任何实际应用的图像处理系统 中，都要用到阈值化技术。为了有效地分割物体与背景, 人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、 自适应阈值、最佳阈值、局部阈值等。8.2.1并行区域技术一基于阈值J1女 Wfy)T女叭”)灯单阈值分割只用一个阈值分割。多阈值分割用多个阈值分割。在一般的多阈值情况下，多

4、阈值 分割取为：gy) = k 如：O 644这个结果与起点有关，为 了避免这个问题，用循环 码（归一化）表示：02066442具体方法为：首尾相连循 环形成的自然数最小8A1图像的边界描述图像平移链码不变，但旋转时链码会发生变化，为此可用差分码 表示原链码(3)17175533 44原链码(4)20206644差分码66266060 (模8、反向)差分码66266060X I D I an university8.4.1图像的边界描述五、线条的描述若图中相继相邻的点集能拟合与某些曲线 函数，那么这些曲线函数的少量参数就可做为 该点集的一种描述。女口：常用E样条曲线来拟合，用于从边界 识别零件

5、等场合。，& 7令宅孑祥鸟允粤X I D I AN UNIVERSITY.8.4.1图像的边界描述能用少量数据描述物体特征叫做描述子。区域的描述子应满足四点要求：1）能精确地描述特征2）对大小变化不敏感3）对描述的起点不敏感4）对平移旋转不敏感X I D I an university8.4.1图像的边界描述六、傅立叶描述子从任一点开始的一个N点的闭合边界序列(xk, yk) (k=O,.,N)可以认为是一个周期为N的周期函数，把 YtV氐，yQ%+jVk它放到复平面上， 就形成了一个1维 的复数序列uk+jvkX8.4.1图像的边界描述对这个复数序列$() = %() + jy(k) = O

6、N-1进行傅立叶变换1 k=N一工$伙)ey2p-j27iwk/N w = Q.N-1 N k=o841图像的边界描述我们只利用s(w)的前M个系数，其余系数置0,反变换就得到s(k)的一个近似N1s(k) = y5(vv) e?qp jlvk / NH=0傅立叶变换的低频信息对应总体形状而高频信息对应 一些细节，这样我们可用对应低频分量的傅立叶系数 (个数M远N)来近似描述边界的形状。(P231图)8.42区域的描述一、矩描述子对数字图像f(X, y),如果它分段连续且在XY平面上只 有有限个点不为零，可证明其各阶矩存在，f(x,y)的p+ q阶矩定义为：叫 q =2LZXWO，y)% y8

7、42区域的描述可以证明f(X, y)与nipq是一一对应的。区域的矩是用所有区域的点计算出来的，抗干扰性能 较好。 f (x, y)的p + q阶中心矩定义为：% =工工(-无)O-刃/(a)% y其中：x=mQ/m0Qy=mQl/mQQO 7安宅孑科公允粤X I d I an university8.4.2区域的描述三阶以下的中心矩：u00 u01= u10 51、u20 u0222 f (x, y)的归一化中心矩可表示为:其中p + q = 2,3 28.4.2区域的描述可以导出具有平移、旋转和尺度变换不变性的7个不变矩：1 = 20 + “022 二（“20 - “02 ） + 4尤3

8、= （“30 一 312）2 + （321 + “03 F4 = （“30 + 12） + （“21 + “035 = （“30 - 3i2）（3o + 12）（3o + 12）2 - 3（耳21 +03）2 +3（21 - 03）（21 + 03）3（30 + 712）2 - （“21 + “03F 6 = （“20 - 02）（仏0 + 12）2 - （“21 +03）2+411（30 + 12）（21 +03）7 = GW -30）（30 + 弘2）（30 + 12）2 - 3（Z1 + （bT +3（21 - 03）（21 + 03）3（30 + 712）2 - （“21 + “03F

9、 P241 图8.42区域的描述二、区域面积通常面积的计算可以直接对分割出的物体内像元计数 即可。从闭合边界来计算面积有类似计算周长的4连通和8连 通的问题用不同方法描述的边界计算面积时有很大差异。8.4.2区域的描述1）1）A=31 （每一小块面积认为是1）8A2区域的描述用四叉树描述区域时，只需将叶 节点的面积相加即可。叶节点面积为炉-】，1为叶节点 所在层数，m为图像层数，N=2m-第一层有1个白小块（标记为1的），面积=4小二炉1二16第二层有2个白小块，面积=2 X 4旷2二2 X炉2二8第三层有11个白小块，面积= 11X4*二11X437二11总面积= 16 + 8 + 11 =

10、 35O 7安宅孑科公允粤X I d I an university8.4.2区域的描述三、区域重心 重心是一种全局描述符，区域重心的坐标是根据所有属于区域的点计算出来的。在区域本身尺寸与各区域间的距离相对很小时，可将区域用其重心坐标的质点来代替X I D I an university8A2区域的描述四、区域的拓扑结构拓扑学是研究图形不受畸变变形影响性质的。欧拉数E = C （连通组元个数）一H （孔）BE=1_2=1A E=1-1=OA8A2区域的描述五、区域的纹理纹理是物体表面结构的模式，如木材、水泥、沙子、 玻璃等等，对图像分析和理解十分重要。A纹理可以看做许多基本纹理小单元的重复，这

11、些小单 元可称作纹理元，纹理元常包含多个象素。常用的纹理描述方法分为统计法和结构法。统计法用 于分析木纹、沙地等不规则的纹理；结构法常用于分 析印刷图案等规则的纹理。1 842区域的描述 1、统计法 1）灰度直方图2）共生矩阵X I D I an university1 842区域的描述 1）灰度直方图特征最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理。设灰度为r,灰度量化级别为N,定义直方图对原点的P 阶矩为：竹=r=0当p=l时为一阶矩，U为均值。r=N-lmA = P（门二 ur=08.42区域的描述1）灰度直方图特征定义直方图对均值u的P阶中心矩为:r=N-l5 =乞（厂-（厂）r=0当

12、p = 2时为二阶中心矩：/为方差。r=N-l“2 =乞（厂-（厂）=/r=084.2区域的描述1）灰度直方图特征定义直方图的偏度S为（S表示直方图分布偏离对称的大小）鲁二A支b-“）5（初bC r=0定义直方图的峰度K为：（K表示直方图是聚集在均值附近还是散布于直方图的尾端）1 r=N-l=乞（厂-汀 P（b b r=0842区域的描述2)共生矩阵共生矩阵p定义为：P(i, j, Ax, Ay) = # (x, y), (x + Ax, y + Ay) | f(x, y) = i,/(x + y + Ay) jx 0丄，TV 1; y = 0,1,.TV 1#表示数目X I D I an university1 842区域的描述 2）共生矩阵例：灰度为0 3,共生矩阵为4X4001100110222223320P(l,0)= 002 1 02 0 00 310 0 1原图像1 842区域的描述 2）共生矩阵共生矩阵P也可以定义为：PQj共生矩阵第i行，第j列的元素表示所有在。方向上， 相隔为r, 一个灰度为i, 一个灰度为j的象素点对出现 的频率X I D I AN UNIVERSITYX I D I AN UNIV