《软件开发方法及案例分析》- 软件项目开发实践 - B

软件开发方法与案例分析授课教师：刘伟电话件：bme_liuwei@163.comliuwei@QQ：1071271580办公室：长安校区东区教研楼FZ136室

（软件工程系办公室）西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践5.图像处理的实现图像基本的变换、代数运算图像的特征计算、图像分类图像的显著性分析图像加噪、滤波、锐化等西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像的特征计算图像特征可分为“通用特征”和“领域特征”。前者包括颜色、纹理、形状和空间关系等特征，又可分为全局特征和局部特征；后者是指与特定应用领域紧密相关的特征，需要使用这些领域的知识。比较典型的应用有人脸特征、指纹特征等。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像的统计特征计算（1）基本特征：矩（2）其他特征：直方图西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践“直方图”的计算直方图：描述了图像中的像素点的分布情况。它只关心各种类型像素点的个数，不关心像素点的空间位置。灰度直方图：灰度图像的直方图彩色图像的灰度化西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践彩色图像的灰度化算法在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。显然灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有以下四种算法对彩色图像进行灰度化：西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践（1）直接选取R、G、B任意一种颜色通道的值作为最终灰度图像。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践（2）将彩色图像中每个像素点的三分量亮度的最大值作为对应灰度图像素的灰度值。（3）将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值：G=（R+B+G）/3

这是最常用的一种做法。（4）根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像：G=0.30xR+0.59xG+0.11xB西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践实验结果西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像的直方图特征示例西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像的不同灰度化方法对应的直方图特征计算结果西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践直方图是一种重要的特征，它反映的是一种数据统计指标。不但可以基于像素值计算，也可以基于其他视觉或非视觉特征计算（后续介绍中会举例说明）。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践彩色图像的颜色特征计算（1）基本特征：矩（2）其他特征：直方图西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践彩色图像的颜色空间及其转换RGB、HSV、L*a*b西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践颜色空间转换西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践矩阵分块和颜色特征计算西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践计算颜色矩特征西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像及其HSV颜色直方图特征西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践全局特征：指处理整幅图像得到一个特征，一般是把图像内容表示为一个d维向量，这样可以将图像映射为d维空间中的一个点。已经有大量的算法。局部特征：采用所谓的显著点或兴趣点检测器，处理图像得到一些能反映图像内容的特征点，然后对这些特征点进行处理以得到图像特征。

全局特征or局部特征？西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践需要计算一幅图像的全局特征吗？得到局部区域西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践经典的做法：通过图像分割技术得到局部区域。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践图像的关键或者主要信息应该储存在图像的某些区域中–

显著性区域或者感兴趣区域。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践基于视觉感知机理的算子应该可以取得更好的结果？西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践视觉注意计算模型及FOA的演示西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践视觉注意中的隐性误导变化盲视（changeblindness），它是指观察者面对存在多样事物的情景时，无法注意到情景中的某些事物与此前的有所不同。这种变化既可能是可预期的，也可能是不可预期的。它的主要特征是，除非观察者把变化前后的状态直接进行比较，否则在任何时刻观察整个场景，这种变化都不会被发现。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践changeblindnessdemo西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践changeblindnessdemo西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践还有一种隐性误导叫做无意盲视（unattentionalblindness），它与变化盲视不同，并不需要人们把现在的场景与记忆中的场景进行比较。无意盲视是指人们对一些出乎意料的事物视而不见。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践非注意盲视演示西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践通过视觉注意计算模型自动得到感兴趣区域后，即可计算该区域上的特征（颜色、纹理、形状、区域等等），即为感知特征。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践关于显著性直方图，需要说明的是：（a）由上述算法可以看出，生成的显著性直方图各柄像素数之和不再是图像中像素数的总和，而变为图像中显著性高的像素数总和；（b）根据不同的视觉特征类型可以生成不同的显著性直方图，如各种颜色、纹理和形状特征的显著性直方图；由上图可以看出，显著性直方图更加突出了图像中的显著性区域。上图中几个峰值部分即对应图像中的显著性区域。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践引入可以记录人类认知活动的仪器，比如眼动仪、脑电仪等。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践视觉注意与眼动西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践进行眼动研究的原因眼睛是心灵的窗口-研究眼动的出发点。眼睛注视点随人的意愿自由移动。眼睛驻留在某处以给思维提供充分的信息。眼睛能快速找到新异刺激位置，并能平滑跟踪刺激运动。眼动和扫描路径是视觉信息提取过程中心理加工过程的一个很好指标。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践眼动数据的采集–眼动仪头盔式头托式遥测式眼动仪生产的主要厂家：加拿大SRResearch公司、美国ASL公司、德国SMI公司西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践眼动数据指标眼动轨迹注视时间瞳孔变化感兴趣区域西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践眼动仪应用驾驶眼动数据采集Web页面设计西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践基于眼动感知信息的彩色图像感兴趣区域（ROI）提取算法图像的感兴趣区域检测，图像的显著性分析通过计算模型自动分析图像中的ROI，只是对人眼视觉注意机制的一种模拟和近似，其分析结果往往并非是人真正感兴趣的区域，也不能客观反映出不同个体对同一幅图像的ROI的差异性。“眼睛是心灵的窗户”，如果能用眼动跟踪设备（如眼动仪）记录下图像的观察者（被试）在浏览图像时的眼动感知信息（如注视点位置、注视点停留时间、瞳孔直径等），那么这些数据能更真实地揭示被试在浏览图像时的主观感知活动。通过分析这些数据后所得到的图像ROI就是被试真正感兴趣的区域。此外，针对同一幅图像，经眼动仪记录的不同被试的眼动数据也可以反映出不同个体之间的主观认知差异。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践实验设备：ASLH6头戴式单目眼动跟踪系统实验场景被试佩戴ASL-H6眼动仪头盔浏览自然图像时的情形，其身后放置一个电磁式头部运动补偿装置，使被试浏览图像时可以在一定范围内自由活动头部。西安邮电大学计算机学院软件项目开发实践实验目的：通过被试浏览自然图像，采集浏览时的眼动数据，计算基于眼动数据的图像显著性区域。实验设置和流程如下：被试在实验前未浏览过图像库中的任何图像，实验时图像随机呈现。图像显示设备为22英寸的DELL宽屏液晶显示器，分辨率为800×600。实验中图像显示在屏幕中央，被试浏览图像结束后，闭眼表示一