第七章-图像分析PPT课件
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《图像的点运算》PPT课件
7.4
阈值，又称为临界值，它的目的是要确定出一个范围，然后这个范围内的 部分使用同一种方法处理，而阈值之外的部分则使用另一种处理方法或者保持 原样。
灰度的阈值变换可以让一幅图像变成黑白二值图，其表达式为：
{0 xT
y 255 X T
其中T为阈值，如果图像的像素小于阈值，则变换后该点的灰度值为0， 反之则为255.
g(x,y)=k*f(x,y)+d 设x为原始灰度值，则变换后的灰度值y为： y=kx+d
0 y 255
基本原理
由数学知识可以知道k表示直线的斜率，也就是倾斜程度；d为线性函数 在y轴的斜率。下面通过讨论k的取值来分析灰度线性变换的效果。
1）当k>1时 此时可用于增加图像的对比度。图像的像素值在变换后全部增大，整体 显示效果被增强，如图7-8所示。可以看到，图像经过变换后，其灰度分布被 拉伸了。 2）当k=1时 这种情况常用于调节图像亮度。这种情况下可以通过改变d的值达到增 加或者减少图像亮度的目的。
7.5
2） y2 y1 <1 x2 x1
即中间线段的斜率小于1，作用于上一条刚好相反，用于降低图像的对比 度。如图7-29所示。图中的原始图像对比度高，但是经过控制点为（20,50）、 （230,120）的灰度拉伸后，图像的灰度分布基本被压缩在50~120之间。变换 后的图像对比度降低，整体画面偏灰色。
7.4
7.5
7.5.1 基本原理 由于环境光线或采集设备等原因，图像的灰度有时会集中于某一较小区域， 如图像过亮或过暗等，这时就需要对图像的灰度进行拉伸使其覆盖较大的取值 区间，从而提高图像的对比度以便观察。这种处理就可以利用线性变换曲线建 立灰度映射来完成。 灰度拉伸又叫做对比度拉伸，它与线性变换有些类似，不同之处在于灰度 拉伸使用的是分段线性变换，所以它最大的优势是变换函数可以由用户任意合 成。
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
➢采用距离衡量相似度 时，距离越小相似度 越大。 ➢采用相关系数衡量相 似度时，相关程度越 大，相似度越大。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
35
三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
35
三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
高中化学精品课件：化学反应原理图像图表的分析与应用[针对30题]
![高中化学精品课件：化学反应原理图像图表的分析与应用[针对30题]](https://img.taocdn.com/s3/m/cbd33fce70fe910ef12d2af90242a8956aecaa59.png)
反应 3:CO2(g)+3H2(g) CH3OH(g)+H2O(g) ΔH3
其对应的平衡常数分别为 K1、K2、K3,它们随温度变化的曲线如图 W8-4 所示。
则 ΔH2
(填“大于”“小于”或“等于”)ΔH3,理由是
。
(2)在温度为T1时,使体积比为3∶1的H2和CO2在体积恒定的密闭容器内进行反应。
“十氢萘(C10H18)→四氢萘(C10H12)→萘(C10H8)”的脱氢过程释放氢气。已知:
C10H18(l) C10H12(l)+3H2(g)
C10H12(l) C10H8(l)+2H2(g)
ΔH1
ΔH2
ΔH1>ΔH2>0;C10H18→C10H12 的活化能为 Ea1,C10H12→C10H8 的活化能为 Ea2;十氢
上进行绘制。
绘图时要注意:
①是在恒温恒压还是恒温恒容下改变条件;
②不管是定性还是定量,拐点、起点、水平线要注明对应的时间、浓度或物质的
量的数值。
变式 1
(1)一定条件下,由 CO2 和 H2 制备甲醇的过程中含有下列反应。
反应 1:CO2(g)+H2(g) CO(g)+H2O(g) ΔH1
反应 2:CO(g)+2H2(g) CH3OH(g) ΔH2
(2)
(作图要求:O点时Mr为12.5,t0平衡时Mr在12.5到20之间,t1时体积瞬间扩大至2V L
时,平衡左移Mr减小,但达到新平衡Mr大于12.5。)
[解析] (1)升高温度二氧化碳的平衡转化率降低,则升温平衡逆向移动,所以 M
点的化学平衡常数大于 N 点,A 正确;使用催化剂,平衡不移动,温度不变,平衡
其对应的平衡常数分别为 K1、K2、K3,它们随温度变化的曲线如图 W8-4 所示。
则 ΔH2
(填“大于”“小于”或“等于”)ΔH3,理由是
。
(2)在温度为T1时,使体积比为3∶1的H2和CO2在体积恒定的密闭容器内进行反应。
“十氢萘(C10H18)→四氢萘(C10H12)→萘(C10H8)”的脱氢过程释放氢气。已知:
C10H18(l) C10H12(l)+3H2(g)
C10H12(l) C10H8(l)+2H2(g)
ΔH1
ΔH2
ΔH1>ΔH2>0;C10H18→C10H12 的活化能为 Ea1,C10H12→C10H8 的活化能为 Ea2;十氢
上进行绘制。
绘图时要注意:
①是在恒温恒压还是恒温恒容下改变条件;
②不管是定性还是定量,拐点、起点、水平线要注明对应的时间、浓度或物质的
量的数值。
变式 1
(1)一定条件下,由 CO2 和 H2 制备甲醇的过程中含有下列反应。
反应 1:CO2(g)+H2(g) CO(g)+H2O(g) ΔH1
反应 2:CO(g)+2H2(g) CH3OH(g) ΔH2
(2)
(作图要求:O点时Mr为12.5,t0平衡时Mr在12.5到20之间,t1时体积瞬间扩大至2V L
时,平衡左移Mr减小,但达到新平衡Mr大于12.5。)
[解析] (1)升高温度二氧化碳的平衡转化率降低,则升温平衡逆向移动,所以 M
点的化学平衡常数大于 N 点,A 正确;使用催化剂,平衡不移动,温度不变,平衡
图片分析课件ppt
小波变换
将图像分解成不同频率的 子图像，便于分析图像的 局部特征。
图像压缩编码
通过编码技术减少图像数 据的冗余，实现图像的压 缩存储和传输。
03
图片识别算法
基Байду номын сангаас内容的图片识别
总结词
基于内容的图片识别是一种通过分析图像的视觉特征来进行识别的方法。
详细描述
该算法通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，与已知的图像库进行比对，以实现图像的分 类和识别。基于内容的图片识别广泛应用于图像检索、相似图片推荐等领域。
通过将图像划分为不同的区域，实现图像分割。
特征提取
颜色特征提取
通过提取图像中的颜色信 息，用于分类、识别等任 务。
形状特征提取
通过提取图像中的形状信 息，用于分类、识别等任 务。
纹理特征提取
通过提取图像中的纹理信 息，用于分类、识别等任 务。
图像变换与编码
01
02
03
傅里叶变换
将图像从空间域变换到频 率域，便于分析图像的频 谱特征。
基于深度学习的图片识别
总结词
基于深度学习的图片识别是一种利用深度神经网络进行图像识别的技术。
详细描述
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）能够自动提取图像中的特征，并进行分 类或识别。基于深度学习的图片识别在人脸识别、物体检测、语义分割等领域 取得了显著成果。
基于机器学习的图片识别
总结词
基于机器学习的图片识别是一种利用统计学和机器学习算法进行图像识别的技术 。
02 色彩增强
通过改变像素的颜色，增强图像的色彩表现力， 使图像更加生动。
03 去噪处理
通过滤波、中值滤波等技术去除图像中的噪声， 提高图像的清晰度。
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
图像分割与特征提取 ppt课件
ppt课件
5
7.1 图像分割的概念
2. 图像分割的依据和方法
◆图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些 特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的 依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也 即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区 域之间的边界上一般具有灰度不连续性。
◆灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其 本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不 同的区域。
7.2.1 图像边缘
图像
剖面
一阶导数
二阶导数
上升阶跃边缘 （a）
下降阶跃边缘 （b）
脉冲状边缘 （c）
屋顶边缘 （d）
图7.1 图像边缘及其导数曲线规律示例
ppt课件
11
7.2 基于边缘检测的图像分割
7.2.1 图像边缘
综上所述，图像中的边缘可以通过对它们求导数 来确定，而导数可利用微分算子来计算。对于数字图 像来说，通常是利用差分来近似微分。
方向：
f (x, y) = arctan(Gx / Gy )
（7.5）
ppt课件
14
7.2.2 梯度边缘检测
(1) Roberts算子
是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：
G(i, j) = f (i, j) f (i 1, j 1) f (i 1, j) f (i, j 1) （7.6）
ppt课件
2
7.1 图像分割的概念
◆目标或前景 ◆背景 ◆目标一般对应于图像中特定的、具有独特性质的 区域。
ppt课件
3
7.1 图像分割的概念
1. 图像分割
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边 缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具 有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
偶动画设计——第七章 逐格动画的摄影
在这个案例里，灯光离坐着的角色很近，月光透过窗户
照在角色身后，而角色的脸被烛光照亮。光源1是两只500瓦
的聚光灯透过一个蓝色的滤光片被散射，用来模拟月光的效
果。头顶上方，铺助光源2柔和的橙色调的光从上方垂直向下
以加强烛光的效果橙色的辅助光源3经过反光板投射进有限的
光线。4是一块反光板，用于反射回一些蓝色的月光蜡烛的火
偶动画设计
偶动画短片课程讲义
第七课 逐格动画的摄影
❖
本章的知识重点是阐述逐格动画片的摄影基础知识、逐格动画摄影
棚的格局和设备配置、摄影的布光案例、逐格动画摄影技巧以及著名的
逐格动画摄影案例分析。学习的目的是了解掌握逐格动画片的摄影知识
和技巧。
❖
7.1 逐格动画摄影概述
❖
拍摄逐格动画片是一种很容易人门的动画艺术形式。制
摄影棚的辅助设备包括一系列小型变压器、测光表、电
风扇、灭火器等．还有大量的电流保护开关，以防止可能发
生的火灾。
❖
7.4 逐格动画摄影布光
❖
7.4.1 摄影布光基础知识
❖
摄影的布光由三大块构成：主光、辅助光和效果光。主
光的作用就是照亮场景或角色同时具有塑造角色或场景造型
的作用辅助光的主要作用则是调整摄影对象的光比平衡突出
是美国国家标准研究所制定的，用两位或只位数字标示；DIN
是德国制定的标准系统，用两位数字标示。如最常见的家庭
用胶片感光度是ASA100，相当于DIN21。对于胶片摄影，感光
度是一项重要的指标，一般来说感光度低的胶片，即慢速胶
片，所拍摄的影像质感更加细腻，色彩也更饱满，感光度高
的胶片叮以在灯光较弱的环境里获得影像，但是图像的颗粒
临床病理学：体视学和图像分析
❖ 将整个视野的灰度作为样本集，计算它 的标准差。
（3）光密度
❖ 细胞的密度参数是利用摄像机输入细胞 图像信息的光电转换原理，将细胞在同 一光源下吸收或透过光的数值作为光密 度（也称吸光度）。
在同一照明度下，不同组织成份透过 光线的数值，是由灰度值换算而来。 测量目标颜色越深，透过的光线越少， 光密度就越大。
Society for Stereology，ISS） 1963年4月在维也纳召开了首次大型国
际体视学学术会议（First International Congress for Stereology） 2011年10月，第十三届国际体视学会议 在北京清华大学召开
体视学的诞生和发展
1985年3月在北京成立了由23位委员组成 的中国体视学学会筹委会
❖ X轴投影与Y轴投影之比（X轴/Y轴）。
几何参数
（11）等效宽度（Equivalence width） （12）等效长度（Equivalence length）
❖ 物体的边界以3度左右的增量旋转90°， 每次旋转一个增量后，用一个水平放置 的最小外接矩形来拟合其边界。在某一 个角度最小外接矩形的面积达到最小值。 这时最小外接矩形的尺寸可以用来表示 该物体的长度和宽度。
❖ 积分光密度为整个视野中每一点的光密 度的叠加。
积分光密度：整个视野中每一点的光密度的叠加
目标积分光密度＝目标平均光密度× 目标面积；
❖ 目标颜色越深，面积越大，积分光密度 值就越大。在实际工作中我们可以用目 标积分光密度来表示组织中某种成份的 总含量。
3、场参数 （1）参考面积（Reference area）
❖ 视野 ❖ 在视野中选定一个区域的面积。
（2）总数目（Total number）
（3）光密度
❖ 细胞的密度参数是利用摄像机输入细胞 图像信息的光电转换原理，将细胞在同 一光源下吸收或透过光的数值作为光密 度（也称吸光度）。
在同一照明度下，不同组织成份透过 光线的数值，是由灰度值换算而来。 测量目标颜色越深，透过的光线越少， 光密度就越大。
Society for Stereology，ISS） 1963年4月在维也纳召开了首次大型国
际体视学学术会议（First International Congress for Stereology） 2011年10月，第十三届国际体视学会议 在北京清华大学召开
体视学的诞生和发展
1985年3月在北京成立了由23位委员组成 的中国体视学学会筹委会
❖ X轴投影与Y轴投影之比（X轴/Y轴）。
几何参数
（11）等效宽度（Equivalence width） （12）等效长度（Equivalence length）
❖ 物体的边界以3度左右的增量旋转90°， 每次旋转一个增量后，用一个水平放置 的最小外接矩形来拟合其边界。在某一 个角度最小外接矩形的面积达到最小值。 这时最小外接矩形的尺寸可以用来表示 该物体的长度和宽度。
❖ 积分光密度为整个视野中每一点的光密 度的叠加。
积分光密度：整个视野中每一点的光密度的叠加
目标积分光密度＝目标平均光密度× 目标面积；
❖ 目标颜色越深，面积越大，积分光密度 值就越大。在实际工作中我们可以用目 标积分光密度来表示组织中某种成份的 总含量。
3、场参数 （1）参考面积（Reference area）
❖ 视野 ❖ 在视野中选定一个区域的面积。
（2）总数目（Total number）
高考高三物理高考专题复习：图像法 课件(共67张PPT)
正 v
y
+:与正方向
相同
O
t
vy2
vy1
v1
v2
vy3=0 v3
vy4
v4
－:与正方向 相反
vy5
v5
2 斜率 a. 斜率的意义
A
k
△A
△B B
O
△A k=△ B
A k Q
P
△A
△B
B O
2 斜率 a. 斜率的意义
A
k
△A
△B B
O
△A k=△ B
A k Q
P △A △B
B O
2 斜率 a. 斜率的意义
U
△U △I
O
tO
UO
I
I
灯丝
定值电阻
Q △Q C=U= △U
Q
△Q Q
△U
OU
U
优秀ppt公开课ppt免费课件下载免费 课件20 20年 高考高 三物理 高考专 题复习 ：图像 法 课件(共67张PPT)
优秀ppt公开课ppt免费课件下载免费 课件20 20年 高考高 三物理 高考专 题复习 ：图像 法 课件(共67张PPT)
专题复习：图像法
专题复习：图像法
内容大纲
一 图像中的信息 轴、斜率、面积、特殊点
二 分析图像问题的一些方法
三 图像在实验中的应用
一、图像中的信息
1 坐标轴 a.认清坐标轴代表的物理量，不要混淆
x
v
Δ
x
x
分子力F
O
r0
r
t
t
F
F
分子势能Ep
O r0
r
x
l
1 坐标轴
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
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01
1
22
为最右1个 方向数循 环到左边
(2) 1 0 1 0 3 3 2 2 3
33133030 3
左转90度
(3) 2 1 2 1 0 0 3 3 1
33133030
目但标差旋分转码后没， 有原 变链 化码发202生1 变化，
00
3 2
1
3
2 15
4邻域
8邻域
Chain code: 0 0 0 0 3 3 0 3 3 3 2 1 2 3 2 3 3 0322212121121011001
消除了目标尺度变
202化1 对链码的影响
13
使用链码时，起点的选择是很关键的，对同一边界，如用 不同的边界点作为链码起点，得到的链码是不同的
具体做法：
归一化处理
给定一个从任意点开始而产生的链码，可把它看
作1个由各个方向数构成的自然数
将这些方向数依1个方向循环以使它们所构成的自然数的 值最小，将这样转换后所对应的链码起点作为这个边界的 归一化链码的起点，如图所示
2021
2
❖ 图像分割之后，为了进一步对图像作分析和 识别，就必须通过对图像中的物体(目标)作定 性或定量的分析来作出正确的结论－这些结 论是建立在图像物体的某些特征的基础上的
❖ 图像描述－就是用一组数量或符号(描述子)来 表征图像中被描述物体的某些特征
2021
3
关心区域的反射性质如 灰度、颜色、纹理等
❖ 其中：M表示以(i,j)为中心的测量窗内象素的总数， N(b)表示该窗内灰度值为b的象素数。对于一幅平稳图 像而言，测量窗可取为整幅图像。
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❖ 二维直方图是基于象素的二维联合分布 密度定义得到的
❖ 设(i,j)，(k,l)两任意象素点上的灰度值分 别为f(i,j)，f(k,l)，则图像灰度值的联合分 布密度可表示为a0b0Fra bibliotek2021
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目标表达
❖ 边界表达
❖目标表达
❖ 区域表达
链码 多边形 边界段 标记
骨架
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链码Chain Code
❖ 链码是对边界点的一种表示方法 ❖ 特点－利用一系列具有特定长度和方向的
相连的直线段来表示目标的边界，每个线 段的长度固定，而方向数目取为有限，只 要边界的起点用（绝对）坐标表示，其余 点只用方向来代表偏移量
L1 L1
BA＝ab(Pa,b) a0 b0
L1L1
BI＝ (ab)2P(a,b) a0b0
L1L1
BC＝ (aa)b (b)P(a,b) a0b0
L1L1
BV＝ |ab|P(a,b) a0b0
BD＝aL01bL011P((aa,bb))2
L1 L1
BN＝[P(a,b)]2 a0b0
L1L1
BE＝ P(a,b)loP g(a[,b)]
表示1个方向数比表示1个坐标值所需的比特数少，而 且对每1个点又只需1个方向数就可以代替2个坐标值， 因此链码表达大大减少边界表示所需的数据量
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1 4-directional chain code
Y
2
1
2
0
3 0
0X
3
2 8-directional chain code
3
1
Y 43
4
0
5
W W
f(ix,yj)
(2 W 1 )2i 2 0W 21j W
5
❖ 统计特征 ❖ 直方图统计特征 ❖ 图像振幅的一维概率密度可定义为
P ( b ) P R { f( i ,j ) b }0 b L 1
❖ 表示灰度整量电平。相应的一阶直方图为
P (b)N (b) b0,1,..L. ,1 M
图像中的区域(目标)，可用其内部(如组成区域的象素集合) 表示，也可用其外部(如组成区域边界的象素集合)表示
关心区域的形状等
选定了表达方法，还需要对目标进行描述，使计算机能充分 利用所能获得的分割结果
表达是直接具体的表示目标，好的表达方法应具有节省存储 空间、易于特征计算等优点
描述是较抽象的表示目标。好的描述应在尽可能区别不同目 标的基础上对目标的尺度、平移、旋转等不敏感
P ( a , b ) P R { f ( i , j ) a , f ( k , l ) b } 0 a , b L 1
❖ 相应的二维直方图可表示为
P(a,b)N(a,b) M
❖ 其中M为测量窗口中象素总数，N(a,b)表
示两事件f(i,j)=a，f(k,l)=b同时发生的概
率。
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2
6
1
5
7
6
7 0X 0
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❖ 实际中直接对分割所得的目标边界编码 有可能出现2个问题：
1、如此产生的码串很长 2、噪声等干扰会导致小的边界变化，而使链码发生与目标 整体形状无关的较大变动
常用的改进方法 对原边界以较大的网格重新采样，并把与原 边界点最接近的大网格点定为新的边界点
这样获得的新边界具有较少的边界点， 而且其形状受噪声等干扰的影响也较小
4邻域 0
01 3
1
3
22
原链码 10103322
归一化链码 01033221
起点归一化
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01 3
1
3
22 14
用链码表示给定目标的边界时，如果目标平移，链码不 会发生变化，而如果目标旋转，则链码将会发生变化
相邻2个方向按 反方向相减
用链码的1阶差分来重新构造1个序列(1个表示原链码各段 之间方向变化的新序列)，相当于把链码进行旋转归一化
第八章 图像分析
❖目标表达 ❖目标描述
❖概述 ❖表达 ❖描述
概述
❖ 图像分析的一个主要工作－要从图像中获 得目标特征的量值
❖ 这些量值的获取常借助于对图像分割后得
到的分割结果，对目标特征的测量利用分 割结果进一步从图像中获取有用信息
❖ 两个关键问题：1、选用什么特征来描述 目标 2、如何精确的测量这些特征
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图像目标的特征提取
❖ 幅度特征 －作为图像特征，一般应具备 以下几个特点，(1)可区分性；(2)可靠性； (3)独立性；(4)数量要少。
❖ 图像象素灰度值、三色值、频谱值等表 示的幅值特征是最基本的图像特征。也 可以取确定邻域(如含有(2W+1)×(2W+1) 个象素)中的平均灰度幅度
f(x,y) 1
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❖ 统计示性数特征
L1
b bP(b) b0
L1
b2 (bb)2P(b) b0
bK
1
3 b
L1
(bb)3P(b)
b0
bK
1
4 b
L1
(bb)4P(b)－ 3
b0
L1
bN [P(b)]2 b0
L1
bK P(b)logP([b)] b0
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❖ 当图像中象素间有较强的相关性时， P(a,b)矩阵将沿对角线密集排列。可以用 二维分布示性数来描述二维图像数组的 统计特性。