一种新的基于区域合并的图像分割算法

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基于区域合并方法的舰船图像分割

基于区域合并方法的舰船图像分割

I n t h e me t h o d i l l u s t r a t e d i n t h i s t h e s i s , n e w c o n d i t i o n f o r t h e r e g i o n me r g i n g [ 1 ] i s p r o p o s e d .
a pa r t f r o m t he c o l o r f e a ur t e s ,n e w a l g o r i t hm of c a l c ul a t i ng t h e g r a d i e n t of he t c o l o r i ma ge i s
s e g me n t a t i o n i s a b a s e of i ma g e u nd e r s t a n d i ng , i ma g e a n a l ys i s a nd i ma g e r e c og n i t i o n.
The s e g me nt a t i o n o f t he c o l o r na v a l bo a t i ma ge ba s e d o n r e g i o n me r g ng i
LI U Байду номын сангаасHa i we i
B e i h a n g u n i v e r s i t y , s c h o o l o f s i n o - f r e n c h e n g i n e e r i n g ( S c i e n c e E x p e r i me n t a l C l a s s ) , 1 0 0 1 9 1 ,
i n t r o d u c e d : t h e v e c t o r g r a d i e n t ; a n d a p a r t r f o m t h e a d a p t i v e c o l o r t h r e s h o l d , t h e c o n s t r a i n t o f t h e

图像处理中的图像分割算法改进方法

图像处理中的图像分割算法改进方法

图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务,它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。

对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标,并为后续的图像分析和理解提供基础。

然而,由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异,图像分割任务一直面临着挑战。

为了进一步提高图像分割的性能,研究人员提出了许多改进方法。

本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法,并讨论它们的原理和优缺点。

一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。

该算法从一组种子点出发,逐步生长和合并具有相似特征的像素。

该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。

然而,传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响,导致分割结果不准确。

为了改进该方法,研究人员提出了以下几种改进方法:1.多特征融合:将像素的多个特征(如颜色、纹理、梯度等)融合起来进行区域生长。

通过融合不同特征,可以减轻单一特征带来的误差,提高分割的准确性。

2.自适应阈值选择:传统的区域生长算法中,阈值通常是手动设置的,无法适应不同图像的特点。

采用自适应的阈值选择方法,可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值,从而提高分割的鲁棒性。

3.分层分割策略:将图像分割任务分为多个层次,通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。

这种策略可以提高分割的效率和准确性,并适用于大规模图像的处理。

二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展,基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。

深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示,从而提高分割的准确性和鲁棒性。

以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法:1.卷积神经网络(CNN):CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。

通过多层卷积和池化操作,CNN可以学习到图像的局部和全局特征,从而实现像素级别的分割。

然而,传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难,因此研究人员提出了一些改进的网络结构。

一种基于区域生长的CT序列图像分割算法

一种基于区域生长的CT序列图像分割算法
维普资讯
第3 5卷(0 7 第 5期 20 )
计算机 与数字 工程

种 基 于 区域 生 长 的 C T序 列 图像 分 割算 法
彭 丰平 鲍苏苏
广州 50 3 ) 16 1 ( 华南师范大学计算机学院
摘 要
提出一种基于 区域生长 的 C T序列图像 的分割算 法。在第一 张待分割 目标 区域 中选取一个种子点 , 利用 四领
则 , 进行合 并 。同时用 y更新 均值 。 不


( Y / 凡+1 + ) ( )
() 2
式 中 , 已生 长区域 的像 素个数 。 n是
读 入c 序 列图像 T
信息。我们的任务是 : 首先在序列中每一幅二维 图
像上将 肝脏及 其血 管分 离 出来 , 然后 利用 分割 的结 果 序列 实现单 独 器 官 的三 维 重建 。其 重点 就 是 在 保 证单个 图像 分割结 果正 确 的同时 , 高序 列意义 提
中 图分 类 号 T 3 14 P9.l
1 引言
图像分 割 是 图像 处理 领 域 中极 为 重要 的 内容 之 一 , 以 图像 的 某些 特 征 为 标 准 , 图像 划 分一 它 把 些 具有 “ 种意 义 ” 区域 。根 据分 割算 法 适 用性 某 的 的不 同 , 图像分 割 方法 主 要 分 为两 大类 : 类 是基 一 于 区域 的方法 , 常利用 同一 区域 内的均匀性 识别 通 图像 中 的不 同 区域 ; 一类 是 边 缘 分 割方 法 , 常 另 通 利用 区域 问不 同的性 质 划 分 出各 个 区 域 之 间 的分 界 线 。本课 题 的研 究 对 象是 实 际 的 C T腹 部 图像 序列 , 以两两 间距 很小 的序列 二维 切 片传递 三维 它

医疗影像处理中的图像分割算法使用方法与技巧

医疗影像处理中的图像分割算法使用方法与技巧

医疗影像处理中的图像分割算法使用方法与技巧医疗影像处理是一种应用广泛的技术,为临床诊断和治疗提供了重要支持。

在医疗影像中,图像分割是一个关键的步骤,它能够将影像中的不同区域或结构进行提取,为医生提供更准确的信息。

图像分割算法的使用方法和技巧对于提高分割效果具有重要意义。

本文将介绍医疗影像处理中常见的图像分割算法及其使用方法与技巧。

一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法。

它通过设定一个或多个阈值来将图像分割为不同的区域。

在医疗影像处理中,通过选择适当的阈值,我们可以将感兴趣的区域从背景中分离出来,例如分割出肿瘤或器官。

在使用基于阈值的算法进行图像分割时,以下几点技巧是需要注意的:1. 预处理:在进行图像分割之前,通常需要对图像进行一些预处理操作,例如去噪、增强对比度等。

这样可以提高分割的结果质量。

2. 自适应阈值:在某些情况下,图像中的亮度和对比度可能会发生变化。

为了应对这种情况,可以使用自适应阈值的算法,根据图像不同区域的统计信息来选择合适的阈值。

3. 多阈值分割:有时候,一个阈值无法对图像进行有效分割。

这时可以尝试使用多阈值分割算法,根据不同的阈值对图像进行多次分割,然后结合结果。

二、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法是利用图像中的边缘信息来分割图像的一种常见方法。

边缘是图像中灰度值变化较大的地方,通过检测图像中的边缘,可以将物体与背景分离出来。

以下是使用基于边缘的图像分割算法时的几个技巧:1. 边缘检测:为了得到图像的边缘信息,需要使用边缘检测算法,例如Canny算法、Sobel算法等。

在使用这些算法时,需要调整参数,以得到最佳的边缘检测结果。

2. 边缘连接:边缘检测算法有时会产生不连续的边缘线段。

为了得到完整的边缘,需要对边缘进行连接操作,将不连续的线段连接起来。

3. 边缘融合:在某些情况下,图像中的边缘可能会有重叠或交叉的情况。

为了解决这个问题,可以使用边缘融合算法,将重叠的边缘进行合并,提高分割的准确性。

区域分裂合并法在图像分割中的应用

区域分裂合并法在图像分割中的应用

区域分裂合并法在图像分割中的应用在图像处理的领域中,图像分割是一项关键的任务,其目的是将图像划分为具有不同特性的区域,以便于后续的分析和理解。

而区域分裂合并法作为一种重要的图像分割方法,凭借其独特的优势,在众多应用场景中发挥着重要作用。

要理解区域分裂合并法,首先得明白图像分割的基本概念。

简单来说,图像分割就是将一幅图像分成若干个有意义的区域,每个区域内部具有相似的特征,而不同区域之间的特征则存在明显差异。

这就好比我们在整理一堆杂物时,会把相似的物品放在一起,不同的物品分开存放。

区域分裂合并法的基本思想其实并不复杂。

它就像是在玩一个“拆解与组合”的游戏。

首先,从整幅图像开始,如果发现某个区域内部的差异较大,就将其分裂成更小的子区域,直到每个子区域内部的特性足够相似为止。

然后,再反过来看看这些子区域,把那些相似程度较高、应该属于同一类的子区域合并起来。

比如说,我们有一幅风景图像,其中有蓝天、白云、山脉和草地。

一开始,我们可能把整个图像看作一个大区域,但仔细一看,发现这个大区域内部的差异很大,蓝天和草地的颜色、纹理完全不同。

于是,我们就把这个大区域分裂成蓝天区域、白云区域、山脉区域和草地区域。

但再进一步观察,可能会发现某些相邻的白云区域其实非常相似,那就把它们合并成一个更大的白云区域。

这种方法的优点是显而易见的。

它对于复杂的图像,尤其是那些包含多种不同特征且分布不均的图像,具有很好的适应性。

而且,由于是基于区域的操作,所以在处理过程中能够较好地保留图像的空间信息。

在实际应用中,区域分裂合并法有着广泛的用途。

在医学图像处理中,比如对 X 光片、CT 扫描图像或者核磁共振图像进行分析时,医生们需要准确地分割出病变组织、正常组织以及各种器官。

区域分裂合并法就可以帮助他们将图像中不同的组织结构清晰地划分出来,为疾病的诊断和治疗提供有力的支持。

在卫星遥感图像的处理中,区域分裂合并法也大显身手。

通过对地球表面的遥感图像进行分割,可以区分出不同的土地类型,如森林、农田、城市、水域等,这对于资源监测、环境评估和城市规划等都具有重要的意义。

医疗图像处理中常用的图像分割算法及其优化方法

医疗图像处理中常用的图像分割算法及其优化方法

医疗图像处理中常用的图像分割算法及其优化方法在医疗图像处理中,图像分割是一个重要的步骤,它的目标是将医疗图像中的不同结构和组织分离开来,以便进行更进一步的分析和诊断。

在过去的几十年里,研究人员提出了许多不同的图像分割算法,这些算法涵盖了不同的数学和计算方法。

本文将介绍一些在医疗图像处理中常用的图像分割算法,并讨论它们的优化方法。

一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的一种方法。

它们基于图像中像素的灰度值,将像素分为不同的区域。

阈值可以是固定的,也可以是根据图像的特性自适应选择的。

阈值算法简单直接,计算效率高,适用于许多医学应用中。

然而,基于阈值的方法也存在一些问题。

例如,在存在背景噪声的情况下,会导致分割结果不准确。

另外,对于具有不均匀光照和强度变化的图像,简单的阈值方法可能无法得到满意的分割结果。

为了解决这些问题,研究人员提出了许多优化方法。

一种常见的优化方法是Otsu分割算法,它基于最大类间方差原则来选择最佳的阈值。

另外,自适应阈值方法可以根据局部像素的灰度值计算其相应的阈值,从而适应不同图像区域的特性。

二、基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将像素分为具有相似特性的区域。

这些算法通常采用从种子点开始的区域生长或者分裂算法。

区域生长算法以某个种子点为起点,不断将具有相似特性的像素添加到该区域中,直到不再满足添加条件为止。

而区域分裂算法则是从整个图像开始,将具有不同特性的像素分裂成不同的区域。

基于区域的分割方法在医学图像分割中有广泛的应用,特别是在分割复杂的组织结构时非常有效。

然而,这些方法对噪声和弱边缘的鲁棒性较低。

为了解决这个问题,研究人员提出了一些改进的方法。

例如,可以将基于区域的算法与基于边缘的算法相结合,以利用边缘信息来提高分割结果的准确性。

三、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法着重于提取图像中物体的边缘信息,并将边缘连接成闭合轮廓。

这些算法通常基于边缘检测算法,如Canny算法、Sobel算法等。

halcon中分裂合并算法

halcon中分裂合并算法

halcon中分裂合并算法Halcon中分裂合并算法Halcon是一种强大的机器视觉开发工具,其提供了丰富的图像处理算法和函数库。

其中,分裂合并算法是Halcon中一种常用的图像分割算法,用于将图像分割成具有相似特征的区域,以便进行后续的目标检测、识别和测量等任务。

分裂合并算法是一种基于区域的图像分割方法,其基本思想是将图像分成若干个初始区域,然后通过合并或分裂这些区域,得到最终的分割结果。

该算法主要包括以下几个步骤:1. 初始化:将图像分成若干个初始区域。

通常情况下,可以使用常见的分割算法如阈值分割、边缘检测等来得到初始区域。

2. 区域合并:根据一定的合并准则,将相邻的区域合并成一个更大的区域。

合并准则可以根据具体的应用需求来确定,通常可以采用颜色相似度、纹理相似度、形状相似度等来衡量区域间的相似程度。

3. 区域分裂:根据一定的分裂准则,将过大或过复杂的区域进行分裂,得到更细致的分割结果。

分裂准则可以考虑区域的边缘强度、纹理复杂度等因素。

4. 迭代合并和分裂:重复进行区域合并和分裂操作,直到满足停止准则为止。

停止准则可以根据分割效果来确定,如区域数量、分割质量等。

分裂合并算法的优点是可以根据具体的应用需求来定义合并和分裂准则,从而得到更好的分割结果。

同时,该算法也具有较好的鲁棒性和计算效率,适用于各种不同的图像场景。

然而,分裂合并算法也存在一些局限性。

首先,合并和分裂的准则需要根据具体的应用场景来定义,缺乏通用性。

其次,算法的分割结果可能受到图像质量、噪声等因素的影响,导致分割结果不准确。

此外,算法的计算复杂度较高,在处理大尺寸图像时可能存在效率问题。

为了克服上述问题,可以结合其他图像分割算法来改进分裂合并算法。

例如,可以在分裂合并的基础上引入边缘信息、纹理信息等,以提高分割的准确性和稳定性。

此外,还可以使用多尺度分割方法,将图像分割成不同尺度的区域,从而更好地捕捉图像中的细节信息。

总结起来,Halcon中的分裂合并算法是一种常用的图像分割方法,可以将图像分割成具有相似特征的区域。

图像处理常见问题解析与解决方案

图像处理常见问题解析与解决方案

图像处理常见问题解析与解决方案图像处理是现代科技中一个重要的领域,它涉及到从图像获取、处理、分析到图像识别等多个方面。

然而,在实践中,我们经常会遇到一些常见问题,如图像噪声、图像失真、图像分割等。

本文将对几个常见的图像处理问题进行解析,并提供相应的解决方案。

1. 图像噪声图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰信号。

常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和周期性噪声等。

对于图像噪声的处理,可以采用以下解决方案:(1) 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法,它通过取邻域像素的平均值来减小噪声的影响。

然而,均值滤波容易导致图像细节的丢失。

(2) 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法,它通过对邻域像素进行排序并取中值来减小噪声的影响。

相比均值滤波,中值滤波能更好地保留图像细节。

(3) 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像降噪方法,它通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声的影响。

小波去噪能有效地去除图像中的噪声,并保持图像细节。

2. 图像失真图像失真是指在图像图像传输、压缩或复制等过程中导致图像质量下降的问题。

常见的图像失真类型包括模糊、锐化和颜色偏移等。

对于图像失真的处理,可以采用以下解决方案:(1) 图像复原图像复原是一种通过数学模型重建原始图像的方法,它通过对图像进行模型建立和参数估计来恢复图像的细节和清晰度。

常用的图像复原方法包括最小二乘法、马尔科夫随机场和贝叶斯推断等。

(2) 锐化滤波锐化滤波是一种用于增强图像边缘和细节的滤波方法,它通过选择合适的卷积核来加强图像的轮廓。

常用的锐化滤波方法包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等。

(3) 色彩校正色彩校正是一种用于解决图像颜色偏移问题的方法,它通过调整图像的色彩分布来改善图像的视觉效果。

常用的色彩校正方法包括直方图均衡化和灰度世界算法等。

3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。

它在图像识别、目标检测和目标跟踪等领域具有重要应用。

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[6 - 8 ]
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图1
三种图像区别
经均值平移初始分割后, 得到许多小区域, 如图 1 ( b ) . 要 引导 以 下 区域合并 进 程, 这些 地 区 应 该 使 用 一些描述符来呈现, 并需为合并定义一个规则. 在上面的交互式图像分割中, 用户将标志一些区域作为对象和背景区域. 区域合并的关键问题是如何 确定标记区域和未标记区域之间的相似性, 以便用一 些 逻 辑 命 令 合并 相 似 区域. 目前, 被广泛 用 于 衡 量 不 同区域的相似性是彩色直方图, 可视为区域的离散型 概 率 密 度 函 数 ( PDF ) . 然而, 彩 色 直 方图 只 是 描述 了 全局颜色分布而忽略了空间或布局的颜色. 要结合空间信息, 采用局部二进制模式( LBP) 直 方图 来 获 取 纹 理信息, 从而来反映该区域的空间纹理结构. 由于纹理 特征 能反 映 新的空间 信息, 在 图像分割 中 使 用 联 合 纹理彩色直方图来进行相似性计算比只使用彩色直方图更加稳健.
P -1
LBP P, y) = R ( x,
s( i n ∑ p =0
- ic ) 2 p ,
( 1)
y) 一个领域的中心图元的灰值, 当 i c 符合( x , 同时 i n 符合 P 的灰值, 用一个半径为 R 的图元隔开图元, 该功 s ( x ) : 能 定义如下 s( x) = , x ≥ 0, {1 0, x < 0. ( 2)
函数( PDF) ) 是一种用来测量在一个自然图像中的不同区域间的 相 似 性的一种具有区域 代 表 性的 广泛 使 用的形式, 能非常稳健地表现物体的外观. 然而, 彩色直方图只能形容整体的颜色分布, 却忽略了纹理特征 的描述. 为了使相似性测量更加稳健和具有识别能力地应用于区域合并的图像分割, 纹理特征已被纳入. [3 - 5 ] 在文中, 局部二进制模式 运算符由于其快速的 计 算 和 转 动 不 变性的 纹 理 特征被 采 用 作 为 纹 理 特 然后局部循环窗口的 LBP 直 方图 和 彩 色 直 方图 是 被 用 来 代 表 各 子 区域. 不 同区域的 相 似 性 是 征描述符, 由联合彩色 LBP 直方图估算的. 受上述想 法的 启 发, 我们 提 出 了 一种新的 相 似 度 的定 义 并 重建了 基于最 大相似性的区域合并算法( LERM) , 以提高图像分割的效率.
using joint colortexture histogram. The region merging algorithm by maximal similarity with color histogram has been applied successfully in color image segmentation,contrastively,in some cases, only using color histogram information is not sufficient and effective for superior segmentation. The proposed method incorporates both color histogram and texture histogram information to measure the similarity of different regions and thus to guide the region merging process. Moreover,in order to capture the texture information,our method adopts the local binary pattern ( LBP) frames so that the major uniform LBP patterns are embedded to measure the similarity of different regions. Experiments show that a great improvement has been made compared with region merging based methods of classic image segmentation. Also,the proposed algorithm is robust and accurate in comparison with other similar methods.
2012 年 2 月
( 自然科学版) 22 第 卷 第1 期
Journal of Hefei University( Natural Sciences) Feb. 2012 Vol. 22 No. 1
一种 新 的基 于区 域 合 并 的图 像 分 割 算 法
胡 春
( 安徽新闻出版职业技术学院 计算机中心, 合肥 230601 ) 摘 要: 提出了一种新的彩色图像分割算法, 以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图. 利用 彩 色 直 方 图 与
Study on A New Image Segmentation Method Based on Region Merging
HU Chun
( Computer Center,Anhui Vocational College of Press and Publishing,Hefei 230601 ,China) Abstract: This paper proposes a novel color image segmentation method based on region merging by
{
( 4)
i 是 LBP 运算符产生的不同标记的数. R1 , …, R M 区域 ( 如 图 1 ( b ) 所示 ) , 那些原始图像通过均值平移的初始分割被 分 成 M 个不重 叠 R0 , 从 每个子区域中提取的 LBP 直方图也将被串接进一个单独的、 空间增强的特征直方图, 定义如下: H i, j =
最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像 分 割, 在 某些 情况下, 只使 用 彩 色 直 方 图 信息 并 不 能 充 分 且有效地达到优越的分割. 所提出的方法将彩色直方图 和 纹 理 直 方 图 的信息用 于 测 量 不 同 地 区 的 相似 性, 从而 引导区域合并的进程. 此外, 为了获取纹理信息, 采用 局 部二 进 制 模 式 ( LBP) , 以 便嵌 入 主要 的 统一 LBP 模 式 来 测量不同地区的相似性. ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ验结果表明, 与基于经典图像 分 割 方 法 的 区 域 合并 相 比, 该算 法 取 得了 很 大的进 步. 此外, 与其他类似的方法相比, 该算法更加健全和精确. 关键词: 图像分割; 局部二进制模式; 区域合并; 相似性 中图分类号: TP391. 41 文献标识码: A 文章编号: 1673 - 162X( 2012 ) 01 - 0031 - 05
P, R P -1
, 如
2 LBP u y) = P, R ( x,
P, R
) ≤ 2, I( z) ∈ { 1 , 2, …, ( P - 1) P + 2} ,
( 3)
其中 U( LBP P, R ) = | s ( i P - 1 - i c ) - s ( i0 - i c ) | +
| ∑ p =1
形成一个 LBP 运算符, 使用圆形领域并进行 线 性 插 入图 元 值, 允许 在 领 域 内 选 择使 用任 意 半 径 R 和 R = 1 ) 运算符的插图如图 2. 任意数量的图元, 可构成一个大型结构模型, 一个基础的 LBP8, 1 ( P = 8,
第1 期

春: 一种新的基于区域合并的图像分割算法
33
图2
一个基础的 LBP8, 1 运算符的例子
[3 - 4 ]
当 一个图像在平面上旋转, 中心图元 i c 的领域 i n 也会以同一方向旋转, 这种旋转会造成 LBP P, R 的 值不 同, 为了消除旋转的影响, 采用了旋转不变 LBP 纹理模型 ( x, y) ) , 若 U( LBP {(I(PLBP - 1) P + 3, 其他,
L -1
T - Hist( H i, H i, 1, 2) = C - Hist( H i, H i, 1, 2) =
3
3. 1
嵌入式 LBP 的相似性测量
局部二进制模式
[3 ]
最初的 LBP 运算符, 是由奥亚拉等人首次推 出. 通 过 用中 心 值来 作 为 每 个 图 元 , 领域的临界值并进一步用二进制数来表示这个临界值, 最后用来标记一个图像的图元. 形式上, 给定一个 y ) 上, LBP 的结果可以用十进制形式表示为 像素在 ( x ,
收稿日期: 2011 - 11 - 28 作者简介: 胡 春( 1975 —) , 男, 安徽合肥人, 安徽新闻出版职业技术学院计算机中心助理工程师.
32
合肥学院学报( 自然科学版)
第 22 卷
[2 ] 机制( MSRM) . 在区域合并算法中的关键问题是如何确定未标志的和标志的区域间的相似性, 以确 保 最 . , ( 相似的区域可以被首先利用一些逻辑控制合并 目前 彩 色 直 方图 可以 视 为 目 标 区域的 离 散型 概 率 密 度
s( i p - i c ) - s( i p -1 - i c ) | .
“u2 ” “统一” 上标 表示旋转不变 模式有一个最大为 2 的 U 值, 如果 U( x ) 小于 2 , 当前的图元将被标识 一个索引函数 I( z) , 否则, 它将被分配一个值( P - 1 ) P + 3 . 3. 2 局部二进制模式直方图 用 LBP 运算符标记一个图像后, 这个标记图像的直方图可以定义为 1, u = v, 2 H i = ∑ F ( LBP u y) , i) ,i = 1 , …, P( P - 1 ) + 3 , F( u, v) = P, R ( x, x, y 0, 其他,
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