数字图像处理 图像特征提取电子教案
第10图像特征提取(第二版)
10.1.2 梯度边缘检测
(2) Sobel算子 Sobel算子（索贝尔）算子是3×3的，其在点(i,j)的
梯度幅值表示为：
G(i, j) sx2 sy2 简化的卷积模板表示形式为 ：
（10.9）
G(i, j) sx sy
（10.10）
其中，Gx和Gy是3×3像素窗口（模板）的中心点像素在x 方
向和y 方向上的梯度，也即利用Sobel 边缘检测算子得到的 是边缘检测结果图像中与3×3模板的中心点（i，j）对应的
10.1.2 梯度边缘检测
设f(x,y)为连续图像函数，Gx和Gy分别为x方向和 y方向的梯度，且在点(x,y)处的梯度可以表示为一个 矢量，并有其梯度定义：
G(
f
(
x,
y))
f
(x, x
y)
f (x, y) T
y
（10.1）
若记：
Gx
f (x, y) x
Gy
f
(x, y
y)Leabharlann 10.1.2 梯度边缘检测
《数字图像处理》研究生课程
第十章 图像特征提取
在图像技术领域的许多应用中，人们总是希
望从分割出的区域中分辨出地物类别，例如分辨 农田、森林、湖泊、沙滩等；或是希望从分割出 的区域中识别出某种物体（目标），例如在河流 中识别舰船；在飞机跑道上识别飞机等。进行地 物分类和物体识别的第一步就是物体特征的提取 和检测，然后才能根据检测和提取的图像特征对 图像中可能的物体进行识别。
数字图像处理课程设计之图像特征提取
河南农业大学《数字图像处理》题目：图像特征提取学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：成绩：时间：年月日至年月日一、目的与要求图像特征提取的目的让计算机具有认识或者识别图像的能力，即图像识别。
特征选择是图像识别中的一个关键问题。
特征选择和提取的基本任务是如何从众多特征中找出最有效的特征。
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称之为特征形成。
原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
二、设计的内容能对图像文件（进bmg、 jpg、 tiff、 gif等)进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；(一)图像预处理功能：数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）。
(二)图像特征提取区域图的面积、周长的统计；区域单元的个数统计等。
三、总体方案设计(一)图像特征提取的算法我们知道一幅图像可定义为一个二维函数f（x,y),这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标（x,y)上的幅值f称为该图像的强度或灰度。
当x，y和幅值f 为有限的离散数值时，称该图像为数字图像。
而图像的特征提取主要有以下几种方法：边界特征法，傅里叶形状描述符法，几何参数法，形状不变矩法等。
而区域的周长及面积的算法如下：（1）面积S：图像中的区域面积S可以用同一标记的区域内像素的个数总和来表示。
按上述表示法区域R 的面积S=41。
区域面积可以通过扫描图像，累加同一标记像素得到，或者是直接在加标记处理时计数得到。
假设区域的边界链码为，每个码段ai 所表示的线段长度为 ，那么该区域边界的周长为式中ne 为链码序列中偶数码个数；n 为链码序列中码的总个数。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的(1) 理解数字图像处理的基本概念和原理；(2) 掌握常用的数字图像处理方法和技术；(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。
2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用；(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示；(2) 图像的基本处理方法：灰度化、二值化、滤波；(3) 图像的增强与复原；(4) 图像的分割与描述；(5) 图像的压缩与编码。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件，导入实验所需的图像；(2) 进行图像的基本处理，观察处理前后的效果；(3) 应用图像的增强与复原方法，改善图像的质量；(4) 使用图像的分割与描述技术，提取图像中的目标区域；(5) 对图像进行压缩与编码，观察压缩后的效果。
三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件，并熟悉其基本操作；3. 在进行图像分割与描述时，请合理选择阈值和算法，确保目标区域的准确提取；四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结；2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法；3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示，并附上相关图像的处理参数和效果对比；五、实验评分标准1. 实验目的与要求（20分）：是否达到实验目的，是否符合实验要求；2. 实验内容与步骤（30分）：是否完成实验内容，是否遵循实验步骤；3. 实验注意事项（20分）：是否注意实验注意事项，处理过程中是否出现错误；4. 实验报告要求（30分）：报告结构是否完整，描述是否清晰，图像处理结果是否合理，总结是否到位。
评分总分：100分。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。
(2) 导入实验所需的图像文件。
数字图像处理教案
数字图像处理教案.难点：1、理解图像的采样和量化过程；2、了解图像处理的应用和发展趋势。
本次课程将介绍数字图像处理的发展简史和图像处理的任务。
同时，我们将掌握常用数字图像处理术语，如像素、采样、量化、图像增强等。
此外，我们还将了解基本的图像处理系统以及图像各种形式的表示。
数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理的过程。
数字图像处理系统包括图像采集、图像处理、图像输出三个部分。
图像处理的任务包括图像增强、图像编码与压缩、图像恢复和重建、图像分割等。
在本次课程中，我们将重点掌握图像处理、数字图像处理、数字图像处理系统的概念和它们之间的相互关系。
同时，我们还将明确图像处理的目的和任务。
理解图像的采样和量化过程以及了解图像处理的应用和发展趋势也是本次课程的难点。
互动：请同学在黑板上推导Huffman编码和Shannon编码的步骤。
课堂练、作业：课堂练：计算平均码长、编码效率、压缩比；作业：题5.1、5.2、5.4课后小结：本章主要介绍了图像编码与压缩的基本概念和方法，包括预测编码、正交变换编码、统计编码和二值编码等。
其中，Huffman编码和Shannon编码是两种常用的统计编码方法，需要掌握其步骤和计算方法。
在实际应用中，需要根据不同的压缩需求选择合适的编码方法和参数。
第5章图像编码与压缩第1次课 2学时授课时间：2021.10.1教学目的与要求：1、了解数字图像的基本概念；2、掌握数字图像的采样、量化、编码等基本过程；3、了解数字图像的压缩技术及其分类。
教学重点、难点：重点：数字图像的采样、量化、编码等基本过程；难点：数字图像的压缩技术及其分类。
解决：通过实例演示和讲解，加深学生对数字图像的基本概念和压缩技术的理解。
教学方法及师生互动设计：教学方法：多媒体+板书互动：通过提问和回答，引导学生思考数字图像的采样、量化、编码等基本过程。
课堂练、作业：课堂练：计算一幅256×256的灰度图像的总像素数；作业：题5.1课后小结：使学生了解数字图像的基本概念和采样、量化、编码等基本过程，掌握数字图像的压缩技术及其分类，为后续的研究打下基础。
图像特征提取课程设计
图像特征提取课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像特征提取的基本概念，了解其在图像处理和计算机视觉领域的重要意义。
2. 使学生掌握常用的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、纹理分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 引导学生了解图像特征描述子的概念，学会运用SIFT、SURF等特征描述子进行特征提取。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python、MATLAB等）实现图像特征提取算法的能力。
2. 培养学生分析图像数据，选择合适的图像特征提取方法并进行实际应用的能力。
3. 提高学生解决实际问题时运用图像特征提取技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理和计算机视觉领域的兴趣，培养其主动学习的热情。
2. 培养学生具备团队合作精神，学会与他人共同探讨和解决问题。
3. 使学生认识到图像特征提取技术在现实生活中的广泛应用，增强其科技改变生活的信念。
本课程针对高中年级学生，结合图像处理和计算机视觉领域的前沿技术，以实用性为导向，旨在提高学生的理论知识和实践技能。
课程目标具体、可衡量，既符合学生的认知水平，又注重培养学生的实际操作能力，为后续相关领域的学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像特征提取基本概念：介绍图像特征提取的定义、作用和分类，结合教材相关章节，让学生对图像特征提取有整体的认识。
2. 常用图像特征提取方法：- 边缘检测：讲解Canny、Sobel等边缘检测算子，分析其原理和实现方法。
- 角点检测：介绍Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，探讨其适用场景和性能。
- 纹理分析：讲解纹理特征提取的常用方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波等。
3. 特征描述子：- SIFT：介绍SIFT算法原理，分析其尺度不变性和旋转不变性等特点。
- SURF：讲解SURF算法的基本原理，对比SIFT算法的性能差异。
4. 教学内容安排与进度：- 第一周：图像特征提取基本概念及边缘检测方法。
《数字图像处理》实验教案
一、实验目的与要求1. 目的通过本实验，使学生了解数字图像处理的基本概念、方法和算法，掌握MATLAB 软件在图像处理方面的应用，提高学生分析问题和解决问题的能力。
2. 要求（1）熟悉MATLAB软件的基本操作。
（2）了解数字图像处理的基本概念和常用算法。
（3）能够运用MATLAB实现图像处理的基本操作和算法。
二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像读取与显示。
（2）图像的基本运算（如加、减、乘、除等）。
（3）图像的滤波处理。
（4）图像的边缘检测。
（5）图像的分割与标记。
2. 实验步骤（1）打开MATLAB软件，新建一个脚本文件。
（2）导入所需图像，使用imread()函数读取图像，使用imshow()函数显示图像。
（3）进行图像的基本运算，如加、减、乘、除等，使用imadd()、imsub()、imdiv()、imconcat()等函数。
（4）对图像进行滤波处理，如使用均值滤波、中值滤波等，使用imfilter()函数。
（5）进行图像的边缘检测，如使用Sobel算子、Canny算子等，使用edge()函数。
（6）对图像进行分割与标记，如使用区域生长、阈值分割等方法，使用watershed()函数。
（7）对实验结果进行分析和讨论，总结实验心得。
三、实验注意事项1. 严格遵循实验步骤，确保实验的正确进行。
2. 合理选择参数，如滤波器的尺寸、阈值等。
3. 注意图像数据类型的转换，如浮点型、整型等。
4. 保持实验环境的整洁，避免误操作。
四、实验评价1. 评价内容（1）实验步骤的完整性。
（2）实验结果的正确性。
2. 评价标准（1）实验步骤完整，得分20分。
（2）实验结果正确，得分30分。
总分100分。
五、实验拓展1. 研究不同滤波器对图像滤波效果的影响。
2. 尝试使用其他图像分割算法，如基于梯度的分割方法、聚类分割方法等。
3. 探索图像处理在其他领域的应用，如计算机视觉、医学影像处理等。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的掌握MATLAB中图像的读取和显示方法，熟悉图像处理的基本界面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6������ =
1 + ���ത��� 3 − ���ത���
若������ = max ������, ������, ������ 且������ = min(������, ������, ������) ， 若������ = max(������, ������, ������)且������ ≠ min(������, ������, ������)
，
������ = cos−1
1 2
������−������ +(������−������)
(������−������)2+ ������−������ (������−������)
。
数字图像处理
10
������ = max ������, ������, ������ ，
������
，������ =
������ 3
1 − ������
，������ =
3������ − ������ − ������。
数字图像处理
12
原始彩色图像
色调分量图像
饱和度分量图像
数字图像处理
亮度分量图像
=
������−min(������,������,������) ������
，
5 + ���ത��� 若������ = max ������, ������, ������ 且������ = min(������, ������, ������)
1 − ������ҧ 若������ = max(������, ������, ������)且������ ≠ min(������, ������, ������)
配套课件 数字图像处理 — 编程框架、理论分析、实例应用和源码实现
数字图像处理
1
在计算机视觉与图像处理领域，特征的概念被用于 表示一定的信息，这些信息是为了解决与特定的应 用相关的某种计算任务。
特征提取，就是指图像特征的计算，用以作为对图像中 局部信息内容进行决策的中间结果。
与特征提取相关的还有两个概念，分别为维数压缩 和特征选择。
数字图像处理
4
Lab色彩 空间
RGB色彩 空间
HSV色彩 空间
XYZ色彩 空间
数字图像处理
YUV色彩 空间
5
根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜 色——红（Red），绿（Green）和蓝（Blue）— —的不同组合。
在RGB颜色空间的原点上，任一基色均没有亮度， 即原点为黑色。
三基色都达到最高亮度时表现为白色。亮度较低的 等量的三种基色产生灰色的影调。
1
+
������cos(������) cos(60������−������)
，������ =
������ 3
1 − ������ ，������ =
3������ − ������ − ������；
当120o ≤ ������ < 240o时，
������ =
������ 3
1
+
������cos(������−120������) cos(180������−������)
3 + ������ҧ 若������ = max ������, ������, ������ 且������ = min(������, ������, ������)
5 − ���ത���
其它
���ത���
=
������−������ ，������ҧ
������−min(������,������,������)
高层特征提取，往往是基于语义层次的高度，如人 脸识别、人的行为分析等等，这些都必须根据底层 特征的提取结果并通过机器学习才能得到。
底层特征提取，是一切图像分析的基础，已经得到 了广泛的研究和相对成熟的成果。
颜色
形状
纹理
数字图像处理
3
颜色是一种重要的视觉信息属性，在数字图像 处理中是一种很有用的特征。
相对于其它特征，颜色特征非常稳定，对于旋 转、平移、尺度变化，甚至各种变形都不敏感， 表现出相当强的鲁棒性，而且颜色特征计算简 单，因此成为现有图像处理系统中应用最广泛 的特征。
对于颜色特征，分两个部分进行讲述，包括彩 色和灰度信息处理。
对于彩色信息处理，主要讲述几种常见的色彩空间；
而对于灰度信息处理，主要讲述直方图技术。
，������ =
������ 3
1 − ����� − ������；
当240o ≤ ������ < 360o时，
������ =
������ 3
1
+
������cos(������−240������) cos(300������−������)
所谓维数压缩，就是对于一个算法而言所输入的数据过 于巨大而难以进行有效的处理，可以利用数据冗余性 （数据量大，但是信息量不大）的特点将所输入数据转 换为一种特征的精简表示形式（即特征向量）。
特征选择，通常用在机器学习中，用以选择一个相关特 征的子集，并进行更为鲁棒的学习建模。
数字图像处理
2
图像特征提取，主要可以分为两个层次，一层 是底层特征提取，另一层是高层特征提取。
=
������−������ ，���ത���
������−min(������,������,������)
=
������−������
。
������−min(������,������,������)
数字图像处理
11
当0o ≤ ������ < 120o时，
������ =
������ 3
9
������ =
1 3
������ + ������ + ������
，
������ = 1 −
3 min ������, ������, ������
������
，
������ = ቊ2���������−��� ������
������ ������
≥ ≤
������ ������
所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，该对角 线被称为灰色线。
彩色立方体中有三个角对应于三基色，红色、绿色 和蓝色。
剩下的三个角对应于二次色，黄色、青色（蓝绿色） 和品红（紫色）。
数字图像处理
6
数字图像处理
7
原始彩色图像
红色分量图像
绿色分量图像
数字图像处理
蓝色分量图像
8
数字图像处理