基于形状特征的图像检索系统

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

形状特征提取

形状特征提取 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D 图像中反映出来的形状常不是3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 （二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法 通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。 几种典型的形状特征描述方法： （1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。 （2）傅里叶形状描述符法 傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。 由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。 （3）几何参数法 形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局

《认识物体的形状》教学设计

《认识物体得形状》教学设计 天津市河西区教育中心郭萌 【教材简析】 本课就是一年级下册《我们周围得物体》单元得第3课，学生在第2课得学习中已经通过“称一称”得方法测量了物体轻重得不同，体会了物体得一个基本特征——质量。本课就是借助“摆放”这个活动，引导学生初步体会物体得另一个基本特征——形状。本课得研究主题就是：“如果把物体装进盒子里，怎样装得更多？”主要目得就是研究物体得形状就是怎样影响其占据空间得。 本课有两个探究活动：1．哪种物体放得数量最多？2．换一种平铺得方法，能装得更多吗？第一个活动得重点就是通过比较木块与乒乓球得数量，发现不同形状得物体平铺得数量不同；第二个活动得重点就是引导学生用不同得平铺方式摆放螺母，发现同一物体用不同侧面摆放，会出现不同得摆放数量。通过两个探究活动，使学生体验到：物体得形状对其占据空间得影响。由此，体会到生活中不同得物体有不同得形状，有可能其摆放、拼接或堆放得方式也不同。 【学生分析】 经过前两课得学习，学生已经知道了物体具有一定得特征（如：颜色、形状、大小、轻重等），而且也学会了用简单得方法来测量物体得轻重。这节课引导学生认识物体得另一个重要特征——形状。这节课认识“形状”就是从“占据空间”这个角度来理解得，为学生在小学阶段建立对质量与体积得初步认识打下基础。由于“占据空间”这个概念对学生比较抽象，难以理解，教材用一个“固定大小得盒子”来使这个概念具象化。虽然教材对活动得难度做了一定得控制，但就是本课对于一年级得学生来说还就是比较困难。因此，在进行本课得设计时，要考虑学生得实际情况，进行细致得指导，在研讨时引导学生大胆发表自己得意见。 【教学目标】 科学知识概念目标 1．许多物体具有固定得形状，形状就是物体得基本特征之一。 2．物体得形状会影响它得平铺方式。 科学探究目标 1．用简单得方法就可以比较出不同物体得形状有所不同。

CCD图像的轮廓特征点提取算法

第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004 CCD图像的轮廓特征点提取算法 侯学智，杨平，赵云松 (电子科技大学机械电子工程学院成都 610054) 采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑ 点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。 关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点 中图分类号TP391 文献标识码 A Contour Feature Point Detection Algorithm of CCD Image Hou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong (School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054) Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately. Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。传统的刀具测量方式采用人眼瞄准，容易带来主观误差，使对刀精度降低。在基于图像处理的刀具测量系统中，CCD数码相机将对刀状态的图像摄入，通过USB接口输入计算机。首先提取出刀具轮廓的特征点，再对轮廓曲线进行分段，从而测量刀具的长度﹑半径﹑角度等参数。通常利用曲率信息来提取轮廓特征点，三点曲率法对噪声较敏感，十一点曲率法能较好地估算出轮廓的曲率，并能简单提取出轮廓的角点与切点区域[1, 2]。本文提出利用最小二乘法拟合角点和切点区域的曲线，根据计算的斜率和曲率的特点能有效确定角点和切点。 1 图像预处理 被测刀具的图像如图1所示。CCD相机采集到刀具的彩色图像，将其转化为256色的灰度图像，如图1a 所示，采用最大方差阈值法将图像二值化。由于刀具表面存在油污，光线散射等原因，图像二值化后，在刀具部分有颗粒状噪声，而刀具以外有细小孔洞存在，所以在提取轮廓前，采用形态学算子滤波。在图像形态学中，最基本的运算是腐蚀和膨胀运算，通过腐蚀和膨胀可以构成开运算与闭运算。开闭运算都能够平滑边缘，其中开运算能够消除细小物体，闭运算能够填充物体孔洞。本文采用方形结构元素，对图像先闭运算后开运算，有效地滤除了图像的细小孔洞和噪声，而刀具的结构和面积基本保持不变。图1b所示为 收稿日期：2003 ? 07 ? 24 作者简介：侯学智(1980 ? )，男，硕士生，主要从事工业测控技术方面的研究.

轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法

９０２００８，４４（５）Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 一种基于轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法 曾接贤，毕东格 ＺＥＮＧＪｉｅ－ｘｉａｎ，ＢＩＤｏｎｇ－ｇｅ 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，南昌３３００６３ ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＮｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅＴｅｓｔ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｅｎｇｊｘ５８＠１６３．ｃｏｍ ＺＥＮＧＪｉｅ－ｘｉａｎ，ＢＩＤｏｎｇ－ｇｅ．Ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｒａｎｄｓｐａｔｉａｌｔｏｐｏｌｏｇｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉ－ｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８。４４（５）：９０－９２． Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒＣＢＩＲｂａｓｅｄｏｎｓｈａｐｅＦｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅ，ｔｈｅｎｃａｒｒｙｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｏｐｏｌｏｇｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ａｎｄｔｈｅｎｕｓｅｃｏｎｔｏｕｒｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｗｈｉｃｈｌａｔｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｄｂｙＦｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｕｓｉｎｇＦＦＴ，ａｔｌａｓｔ，ｕｓｉｎｇｂｌｏｃｋｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｉｃｔｕｒｅａｎｄｔａｒｇｅｔｐｉｃｔｕｒｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｗｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄｕｎｄｅｒＭＡＴＬＡＢａｎｄＶＣ＋＋ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂｙｓｅｖｅｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄａｌｓｏｂｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｅｃｏｎｃｌｕｄｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｒａｔｉｏｎａｌｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈａｐｅｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ；Ｆｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ；ｓｐａｔｉａｌｔｏｐｏｌｏｇｙ；ｃｏｍｐａｒａｂｉｌｉｔｙ 摘要：提出了一种利用轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法。首先对图像进行预处理，然后根据空间拓扑关系进行区域分割，再对各个区域进行轮廓跟踪，并用傅立叶描述子对所提取区域的轮廓进行描述，最后用街区距离进行相似度的判定。为了验证该算法的有效性，在ＭＡＴＬ＾．Ｂ和ＶＣ＋＋环境下进行了实验，通过实验结果和算法分析，证明了该方法的合理性和有效性。 关键词：形状描述；傅立叶描述子；空间拓扑关系；相似度 文章编号：１００２—８３３１（２００８）０５—００９０—０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９１．３ １引言 在计算机视觉中，形状特征属于图像的中间层特征。形状特征作为刻画图像中物体和区域特点的重要特征，是描述高层视觉特征（如目标、对象等）的重要手段，而目标、对象对获取图像语义尤为重要。利用形状特征进行检索可提高检索的准确性和效率ｆｌ】。但是基于形状特征的图像检索，主要存在有四个问题：一是图像分割算法还不能做到自适应；二是形状描述子难于提取［２１。三是特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性也有差别，四是由于视点的变化可能会产生各种失真。所以，基于形状的图像检索还缺乏比较完善的数学模型，目标变形时检索结果也不可靠；另外，要全面描述形状对计算和存储都有较高的要求。 基于空间关系的查询，其主要优点是能比较完整地表达图像各部分的信息，并能比较方便地无示例或用自然语言查询。空间位置关系的特征还可加强对图像内容的描述区分能力ｔ３］。空间关系是图像内部目标的重要特征１３１，但是如果单独用空间关系描述物体的特征就显得模糊，常常很难用一个确定的表达式描述清楚，它们常由一组互相联系又有矛盾的条件所限定，每个条件在具体情况下得到不同程度的满足。常用的空间关系一般包括朝向关系和拓扑关系，它们都可以通过自然语言来描述。由于空间关系的模糊性，根据空间关系来确定检索对象的相似性是一个复杂的工作。 物体的形状及其空间关系既是图像中的核心内容，也是人们识别图像、分类图像的重要依据。但是目前基于形状和空间关系的图像检索还仅处于研究二值商标图像。在文献【１］提出了．利用小波分解技术的形状和空间关系的图像检索方法，但是小波分解的多分辨率和小波分解的方向性，使得该描述子不具有旋转和尺度变换的不变性。如果检索的图像内容包括运动的物体，则不能得到好的检索结果。 鉴于此，提出了一种基于轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法。首先利用空间拓扑关系进行图像分割；然后提取区域轮廓特征，并用傅立叶描述子进行描述；最后再把该描述子应用于基于形状的图像检索中。通过实验验证了该算法的有效性和合理性。 基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌ‘ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．６０６７５０２２）；江西省自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．０３１１０１９）；江西省教育厅资助科研课题（ｔｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＰｍｊｅｃｔｏｆＤｅ一 ● ｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ）。 作者简介：曾接贤（１９５８一），男，教授，主要从事工程图学、计算机图形学和计算机视觉等方面的研究；毕东格（１９８１一），女，硕士研究生，主要研究方向为计算机视觉与图像处理。 收稿日期：２００７－０６—２７修回１３期：２００７—０９—０７

图像特征提取总结

图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：

直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行

一年级科学下册《认识物体的形状》教学设计

一年级科学下册《认识物体的形状》教学 设计 一年级科学下册《认识物体的形状》教学设计 【教材简析】 本课是一年级下册《我们周围的物体》单元的第3课，学生在第2课的学习中已经通过称一称的方法测量了物体轻重的不同，体会了物体的一个基本特征质量。本课是借助摆放这个活动，引导学生初步体会物体的另一个基本特征形状。本课的研究主题是：如果把物体装进盒子里，怎样装得更多？主要目的是研究物体的形状是怎样影响其占据空间的。 本课有两个探究活动：1．哪种物体放的数量最多？2．换一种平铺的方法，能装得更多吗？第一个活动的重点是通过比较木块和乒乓球的数量，发现不同形状的物体平铺的数量不同；第二个活动的重点是引导学生用不同的平铺方式摆放螺母，发现同一物体用不同侧面摆放，会出现不同的摆放数量。通过两个探究活动，使学生体验到：物体的形状对其占据空间的影响。由此，体会到生活中不同的物体有不同的形状，有可能其摆放、拼接或堆放的方式也不同。 【学生分析】 经过前两课的学习，学生已经知道了物体具有一定的特征（如：颜色、形状、大小、轻重等），而且也学会了用简

单的方法测量物体的轻重。这节课引导学生认识物体的另一个重要特征形状。这节课认识形状是从占据空间这个角度理解的，为学生在小学阶段建立对质量和体积的初步认识打下基础。由于占据空间这个概念对学生比较抽象，难以理解，教材用一个固定大小的盒子使这个概念具象化。虽然教材对活动的难度做了一定的控制，但是本课对于一年级的学生说还是比较困难。因此，在进行本课的设计时，要考虑学生的实际情况，进行细致的指导，在研讨时引导学生大胆发表自己的意见。 【教学目标】 科学知识概念目标 1．许多物体具有固定的形状，形状是物体的基本特征之一。 2．物体的形状会影响它的平铺方式。 科学探究目标 1．用简单的方法就可以比较出不同物体的形状有所不同。 2．不同的物体，会有不同的摆放或堆放方式。 科学态度目标 1．发展对物体进行研究的兴趣。 2．认同物体的特征是可以被观察和测量的。 科学技术、社会与环境目标

认识物体的形状

认识物体的形状 教学目标 科学知识概念目标 1．许多物体具有固定的形状，形状是物体的基本特征之一。 2．物体的形状会影响它的平铺方式。 科学探究目标 1．用简单的方法就可以比较出不同物体的形状有所不同。 2．不同的物体，会有不同的摆放或堆放方式。 科学态度目标 1．发展对物体进行研究的兴趣。 2．认同物体的特征是可以被观察和测量的。 科学技术、社会与环境目标 体会到生活中不同的物体有不同的形状，有可能其摆放、拼接或堆放的方式也不同。 教学重难点 重点：知道许多物体有固定的形状，并且从“占据空间”的角度理解形状是物体的重要特征之一。 难点：探究多种“平铺”方式，意识到物体形状会影响其平铺的方式。 器材准备 有一定高度的方盒子、大小相同的乒乓球和木块若干、橡皮若干、螺母若干、布袋（内装一个乒乓球和一块橡皮）、课件、班级记录单。 教学过程 一、聚焦 1．导入。同学们，上节课我们用“称一称”的方法比较了几种物体的轻重。还记得是哪几种物体吗？ （学生回忆：乒乓球、木块、塑料块、大橡皮、小橡皮） 2．出示小布袋。不打开布袋，你能猜猜里面装的是哪两种物体吗？是怎样猜到的？引导学生用“摸”“看”的方法进行猜测，根据“形状”判断布袋内的物体是乒乓球和橡皮3．出示另外两种物体——木块和螺母，让学生说说这两种物体是什么形状。强调形状也是物体的重要特征。 4．引出课题。今天我们一起来《认识物体的形状》。 （课件展示猜测的方法及四种物体的形状） （板书：认识物体的形状） 设计意图：通过回忆上节课研究的内容导入本课，体现了课程内容的连续性。将两种形状明显不同的物体用布袋装起来，让学生用“摸”“看”的方法猜测是什么，调动学生的好奇心，同时直接引导学生关注物体形状上的不同。 5．提出问题。这里有四个同样大小的方盒子，要想把这四种不同形状的物体分别装进里面，怎样才能装得更多呢？学生交流装盒子的方式，教师规定统一用“平铺一层”的方式进行。2·1·c·n·j·y （课件演示：“平铺一层”） 二、探究将物体平铺在盒内的方式 1．演示平铺的方法，记录数据。 怎样平铺一层乒乓球呢？请一位学生来演示平铺的方法，并且将数据记录在表格中。

基于matlab的图像形状与分类的方法比较

基于matlab的图像形状与分类的方法比较 分类就是根据被识别对象的若干特征将其归入某一类别。 形状特征 （一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从2-D 图像中表现的3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D 图像中反映出来的形状常不是3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 （二）常用的特征提取与匹配方法 Ⅰ几种典型的形状特征描述方法 通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。 几种典型的形状特征描述方法： （1）边界特征法 该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。 （2）傅里叶形状描述符法 傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。 由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。 （3）几何参数法 形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。 需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。 （4）形状不变矩法 利用目标所占区域的矩作为形状描述参数,用形状不变矩描述的特征具有几何变换的不变性。 （5）其它方法 近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。 Ⅱ基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配 该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的7个不变矩，再转化为10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构

图像特征提取总结

图像常见xx 方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx 与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法： 直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法

（2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色 空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术 将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行 统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏

一年级科学教案 认识物体的形状

教学目标： 知识与技能 1、认识到许多物体具有固定的形状，形状是物体的基本特征之一。 2、意识到物体的形状会影响它的平铺方式。 过程与方法 1、用简单的方法比较出不同物体的形状有所不同。 2、了解不同的物体，会有不同的摆放或堆放方式。 情感、态度、价值 1、发展对物体进行研究的兴趣。 2、认同物体的特征是可以被观察和测量的。 教学重难点 重点： 认识到许多物体具有固定的形状，并且从“占据空间”的角度理解形状是物体的重要特征之一。 难点： 研究多种“平铺”方式，意识到物体会影响平铺的方式。 教学过程 一、导入新课 出示下雪了，下雪了，雪地里来了一群小画家…… 师：同学们，看到小动物们在雪地里画了什么形状的画？ 生：（根据展示，自由回答）…… 二、新课 （1）观察立体物体 1、形状是物体的一个重要特征。小鸡画竹叶、小狗画梅花、小鸭画枫叶、小马画月牙。这些形状都是平面的。如果物体是立体的，他们的形状有哪些特征？带着问题我们一起来完成下面的活动。 2、观察立体物体。 3、提出问题：观察角度发生变化，它们各个面的形状都一样吗？哪些物体观察角度发生变化后，它们各个面的形状不一样？

（2）把乒乓球和木块分别平铺到大小相同的盒子里 1、分别把乒乓球、木块、螺母、橡皮平铺到盒子中，只铺一层。平铺的方法一样吗？ 2、先平铺乒乓球和木块试一试。 3、师：想一想，为什么把乒乓球和木块放在一起作为一个活动，分别平铺？ 4、比一比乒乓球木块放置在盒子里的数量那个多？ 5、木块放入盒子里的数量要比乒乓球多，你能找到原因吗？ 生：乒乓球是球形的，很多空间没有利用上。 6、想一想，乒乓球和小木块还有其他的平铺方式吗？为什么？ 生：乒乓球和小木块各个面都想吐，因此没有其他方法平铺。 7、总结 通常各个面都相同的物体，它们的平铺方式是单一的。 （3）把螺母和橡皮分别平铺到大小相同的盒子里 1、前面我们已经分别平铺了乒乓球和木块，接下来我们分别平铺螺母和橡皮试一试。 2、把平铺放入盒子的物体数量记录下，想一想，你还能铺的更多吗？选择螺母或橡皮试一试。 3、为什么立起来平铺更多？ 生：立起来以后能够利用更多的空间。 4、小结 每个面的形状不同的物体，以不同的面放进盒子时，它们在盒子中占据空间的方式会发生变化。 三、问题研讨 1、同一种物体的两种平铺方法，结果一样吗？ 2、总结归纳 物体形状的特殊性会对平铺的方式和平铺的数量产生影响。 四、巩固练习 1、判断。 物体的形状不会影响它的平铺方式。（×）

图像特征

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。

新教科版一年级科学下册《认识物体的形状》教学设计

《认识物体的形状》教学设计 【教材简析】 本课是一年级下册《我们周围的物体》单元的第3课，学生在第2课的学习中已经通过“称一称”的方法测量了物体轻重的不同，体会了物体的一个基本特征——质量。本课是借助“摆放”这个活动，引导学生初步体会物体的另一个基本特征——形状。本课的研究主题是：“如果把物体装进盒子里，怎样装得更多？”主要目的是研究物体的形状是怎样影响其占据空间的。 本课有两个探究活动：1．哪种物体放的数量最多？2．换一种平铺的方法，能装得更多吗？第一个活动的重点是通过比较木块和乒乓球的数量，发现不同形状的物体平铺的数量不同；第二个活动的重点是引导学生用不同的平铺方式摆放螺母，发现同一物体用不同侧面摆放，会出现不同的摆放数量。通过两个探究活动，使学生体验到：物体的形状对其占据空间的影响。由此，体会到生活中不同的物体有不同的形状，有可能其摆放、拼接或堆放的方式也不同。 【学生分析】 经过前两课的学习，学生已经知道了物体具有一定的特征（如：颜色、形状、大小、轻重等），而且也学会了用简单的方法来测量物体的轻重。这节课引导学生认识物体的另一个重要特征——形状。这节课认识“形状”是从“占据空间”这个角度来理解的，为学生在小学阶段建立对质量和体积的初步认识打下基础。由于“占据空间”这个概念对学生比较抽象，难以理解，教材用一个“固定大小的盒子”来使这个概念具象化。虽然教材对活动的难度做了一定的控制，但是本课对于一年级的学生来说还是比较困难。因此，在进行本课的设计时，要考虑学生的实际情况，进行细致的指导，在研讨时引导学生大胆发表自己的意见。 【教学目标】 科学知识概念目标 1．许多物体具有固定的形状，形状是物体的基本特征之一。 2．物体的形状会影响它的平铺方式。 科学探究目标 1．用简单的方法就可以比较出不同物体的形状有所不同。 2．不同的物体，会有不同的摆放或堆放方式。

《认识物体的形状》 教案3

《认识物体的形状》教案 【教材简析】 《认识物体的形状》是教科版一年级科学下册《我们周围的物体》单元第3课。学生在前一课的学习中已经通过“称一称”的方法测量了物体轻重的不同，体会了物体的一个基本特征——质量。在本节课中，学生将对“形状”这一物体的基本特征展开研究，形状反映了物体占据空间的状况。在这节课中，学生关注的重点不是认识物体的具体形状，而是通过游戏化的研究活动——摆放，知道不同形状的物体在平铺时占据空间的状况不同，同一种物体不同的平铺方式占据空间的状况也可能不同,从而发展学生对“形状是物体的重要属性”的认识。 本课的研究主题是：“如果把物体装进盒子里，怎样装得更多？”主要目的是研究物体的形状是怎样影响其占据空间的。教科书共3页，分为3个部分。 1.聚焦。教科书先是点出了本课的研究主题，“如果把物体装进盒子里，怎样装得更多？”这是一个比较有新意的方法。因为本节课的研究目的是研究物体的形状是怎样影响它占据的空间的。 2.探索。这部分内容主要包含两个探究活动，主要做法是把4种形状不同的物体放入同样的盒子中，分两个探究活动：（1）哪种物体放的数量最多？（2）换一种平铺的方法，能装得更多吗？第一个活动的重点是通过比较木块和乒乓球的数量，发现不同形状的物体平铺的数量不同。平铺的数量不同与什么有关呢？学生一定会观察到乒乓球平铺时中间有空隙，无法填平盒子的空间，而木块平铺后中间没有空隙，基本填平了盒子的空间。第二个活动的重点是引导学生用不同的平铺方式摆放螺母，发现同一物体用不同侧面摆放（比如“躺着”或“立着”），会出现不同的摆放数量。通过这两个探究活动，使学生体验到：物体的形状对其占据空间的影响。由此，体会到生活中不同的物体有不同的形状，有可能其摆放、拼接或堆放的方式也不同。 3.研讨。主要围绕“同一种物体的两种平铺方法，结果一样吗？”这个关键问题进行讨论，重点要引导学生体会物体形状的特殊性会对装入盒子中的数量产生影响，要回答这个问题，需要学生用记录表中的数据加以说明。 【学情分析】 根据课程标准，学生在小学阶段要认识“物体具有质量、体积等特征”，但对一年级学生来说，质量和体积过于抽象，他们可以通过关注更为具体的特征，如轻重、大小、形状等建立起对质量和体积的初步认识。整个一年级阶段，学生需要认识物体的轻重、薄厚、颜色、表面粗糙程度、形状等，都是为了达到课标所制定的这个教学目标。 学生对形状这个词并不陌生，他们在生活中、幼儿园的学习中和一年级上册的数学学习中，已经知道了物体的许多形状，如正方体、长方体、球形等，所以本节课对这些形状的认识不再展开。