图像的空间关系特征
视觉错位出现的原理
视觉错位出现的原理视觉错位是指在视觉感知过程中，观察者在观察物体或图像时，由于一些感知因素的影响，使物体或图像的位置、大小、形状等特征产生错觉或错位的现象。
视觉错位的出现可以归因于以下几个主要原理。
1. 空间关系原理：当两个物体相对位置发生变化时，我们会根据它们在视野中的位置关系来判断它们的相对大小和形状。
例如，当两个平行线在远处交汇时，我们会感觉它们越来越靠近，从而产生一种错觉，感觉它们不再平行。
2. 群体效应原理：当一群物体排列在一起时，我们会根据它们的整体结构和相对位置来感知它们的大小和形状。
这可能导致某些物体的大小或形状被误解。
例如，“米勒图案”是一个视错觉，由一系列辐射状线条连接形成的圆形中心，导致中心看起来更大。
3. 光影效应原理：光照可以改变我们对物体的感知。
当物体表面有阴影或高光时，我们会根据阴影的位置和强度来判断物体的形状、大小和位置。
然而，有时光照会产生一些视错觉，使得物体在形状和大小上产生错觉。
例如，当观察一个球体，如果球的上半部分有高光，下半部分有阴影，我们会错误地感知球体形状为一个更扁平或更大的物体。
4. 配色原理：颜色对于我们对物体的感知也很重要。
配色的选择和组合可以产生不同的视觉效果。
例如，在彩色条纹的图案中，一些颜色的对比会使我们感知到图案的形状和大小发生变化。
所以，物体的颜色搭配也可能引起视觉错位。
5. 多点触觉原理：当我们同时接收多个触觉输入时，我们的大脑会通过整合不同来源的信息来构建整体的感知。
然而，由于感知输入的不一致或冲突，我们的大脑可能会产生一些视觉错觉。
例如，当我们同时触摸一个物体的边缘和中心时，我们可能会感觉到边缘比中心更长或更短，这是因为我们的触摸感知与视觉感知发生冲突。
综上所述，视觉错位是由空间关系、群体效应、光影效应、配色以及多点触觉等多种因素的综合作用导致的。
视觉错位的出现既可以是一种生理上的现象，也可以是一种心理上的错觉。
通过对视觉错位原理的理解，我们可以更好地解释和理解一些视觉错位现象，并揭示人类视觉感知系统的运作机制。
envi中像素点的行列值-解释说明
envi中像素点的行列值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，像素点是最基本的构成单元之一。
它代表了一个图像上最小的可分辨单位，可以看作是图像的微小颗粒。
每个像素点都具有一定的行列值，这些值决定了像素点在图像中的位置。
在envi中，像素点的行列值是指像素点在栅格数据集中的位置信息。
行列值可以用于定位特定的像素点，并使用其对应的像素值进行进一步的处理和分析。
像素点的行列值在许多应用中扮演着重要的角色，例如地物识别、边缘检测和目标跟踪等。
在本文中，我们将详细探讨像素点的行列值的定义、意义以及计算方法。
首先，我们将解释像素点的定义，介绍其在图像处理中的作用。
接下来，我们将阐述像素点的行列值在环境监测中的重要性，以及它们对环境监测的影响。
最后，我们将探讨关于像素点行列值的未来发展方向，以供读者参考。
通过本文的阅读，读者将能够深入了解像素点的行列值在图像处理中的重要性和应用。
此外，读者还能了解到像素点行列值对于环境监测的影响，并且对未来关于像素点行列值的发展方向有所了解。
希望本文能为读者提供有关像素点行列值的全面知识，并为相关领域的研究和应用提供一定的参考和指导。
1.2文章结构2. 正文2.1 像素点的定义像素点是数字图像中最小的可见单位，通常表示为一组数字。
在数字图像中，每个像素点都有其特定的位置和数值。
像素是组成数字图像的基本元素，其数量和排列方式决定了图像的分辨率和清晰度。
2.2 像素点的行列值的意义像素点的行列值代表了其在图像中的位置信息。
行和列分别表示了像素点在图像中的垂直和水平位置。
行列值的意义在于我们可以通过它们来定位和操作特定的像素点。
行列值还可以用于描述图像的大小和尺寸。
通过计算图像的行数和列数，我们可以得知图像的大小，以便于进行处理和分析。
在图像处理和计算机视觉领域中，像素点的行列值也被广泛应用于图像的特征提取和对象识别等算法中。
通过对不同位置的像素点进行分析，我们可以获取图像的不同特征，并且可以通过行列值来描述和索引这些特征，从而实现对图像的理解和识别。
基于空间特征的图像检索
基于空间特征的图像检索
史婷婷;李岩
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)9
【摘要】提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的"最大最小分量颜色不变量模型"对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度.实验采用VC + +6.0开发了基于内容的图像检索原型系统"SttImageRetrieval",基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库"IMAGEDB".实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果.
【总页数】5页(P2292-2296)
【作者】史婷婷;李岩
【作者单位】仲恺农业工程学院,计算机科学与工程学院,广州,510225;华南师范大学,计算机学院,广州,510631;华南师范大学,空间信息技术与应用研究中心,广
州,510631
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于颜色特征和空间特征的图像检索 [J], 孙晓飞;潘文文;王霞
2.基于新的空间关系特征的图像检索方法 [J], 郭倩;杨红菊;梁新彦
3.基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型 [J], 董健
4.基于空间滤波的LBP特征和彩色直方图的加密域图像检索# [J], 程航;栗风永;余江;张新鹏
5.基于深度学习和复杂空间关系特征的多尺度遥感图像检索 [J], 王生生;张宇婷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵是一种基于灰度值的图像特征描述方法，在图像处理、目标识别和分类等领域有着广泛的应用。
灰度共生矩阵可以获取图像中像素间的空间关系和灰度值间的相互关系，可以生成14个不同的特征，用于描述图像的纹理信息。
下面将分别介绍这14个特征。
1.能量（Energy）
能量是指灰度共生矩阵中所有元素平方和的平方根，它描述的是图像中纹理信息的整体强度和均匀程度。
2.对比度（Contrast）
对比度是指各个灰度级之间出现的次数和相对强度的加权平均差值，即所有元素平方的加权和。
对比度描述了灰度级之间的突变或分散程度。
3.相关性（Correlation）
4.同质性（Homogeneity）
同质性是指灰度共生矩阵中每个元素与它相邻元素之间的相似度大小，它描述了像素之间的相似性和连通性。
5.熵（Entropy）
6.灰度平均值（Mean）
7.方差（Variance）
9.相关度（Cluster Shade）
10.互信息（Cluster Prominence）
11.对角线平均值（Diagonal Mean）
对角线相关性是指灰度共生矩阵中对角线元素之间的相关性，它描述了图像中对角线区域的纹理信息的方向性和规则性。
14.梯度（Gradient）
梯度是指图像中每个像素和周围像素之间的灰度差，它描述了图像中的轮廓信息。
图像的基本概念
学习了数字图象的表示与运算， 请思考：
要进行数字图象处理，通 常要经过哪几个步骤？
滤波
边缘 提取
图象 分割
轮廓 表示
物体 识别
图像的滤波处理
图象常被强度随机信号（也成为噪声）所 污染。一些常见的噪声有脉冲噪声、高斯噪声 等。对随机噪声的抑制，是图象预处理中的重 要方面，下面介绍几种抑制噪声的时域滤波器。 脉冲噪声：含有随机的白强度值（正脉冲）或黑 强度值（负脉冲）； 高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声， 是许多传感器噪声的很好的模型
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
图象的点运算
直方图模型化
直方图模型化技术是指修正图象的直 方图，使重新组织后的具有一种期望的直 方图的形状。这对于展开具有偏的或者是 窄的直方图来说是非常有用的。
图A
图B 图 B
图C
图象的点运算
直方图模型化
一、直方图均衡化 直方图均衡是指将一个已知灰度分 布的图像经过一种变换，使之变成一幅具 有均匀灰度分布的新图像。
图象的代数运算
代数运算是指对两幅输入图象进行点对 点的加、减、乘或除运算而得到输出图 象的运算。对于相加和相乘的情形，可 能不止有两幅图像参加运算。在一般情 况下，输入图象之一可能为常数。然而， 加、减、乘、除一常数可按线性的点运 算来对待；当两幅输入图像完全相同时， 也如此。
图象代数运算的数学表达式
灰度直方图
２边界阈值选取 假设某图象的灰度直方图具有 二峰性， 则表明这个图象的较量的区域和较暗的区 域可以较好地分离，去这一点为阈值点， 可以得到好的２值处理的效果。
利用灰度直方图进行单阈值分割
图象的点运算
形与空间的关系——正负形
用锤子道歉,是真的道歉吗？
形与空间的关系
图地关系的运用：
在视觉习惯上，容易形成并突出图形的条件是，与周围比较具有醒目的位置、合理的 空间等。 在版面中央位置或垂直、水平方向的形象，比较容易突出； 位置在下部的比位于上部的更容易突出； 在形象的大小关系上，小形象比过大的形象更容易突出。 完整的形象比不完整的形象更容易显示与突出； 在一组相同性质的形中，不同肌理的形象更容易突出； 聚集的形象比分散的形象更容易突出； 群化的形象或对称的形象比较容易突出； 生活中常见的图形在头脑中已经形成概念，容易形成图形。
有时也把“图”称为正形，“底”称为负形，也 就是正负形。在平面空间中，“图”和“底”是共存 的、不可分割的两个部分，而且总是互相陪衬的。
形与空间的关系——正负形
最早对“图底反转”的视觉现象加以研 究的人是鲁宾（Rubin），其著名的《鲁宾 之杯》向我们呈现了视觉中图与底的有趣 现象，所以又称为卢宾反转图形。
图底翻转的共用构成形式按特征可以分为： 共线共用形、 共面共用形、 完全共用形。
图底翻转构成方式
1.共线共用形
共线共用形是以边缘轮廓 线的共用为特征，两形缺一不 可、严密契合，是一种黑白正 负形，轮廓线的共用时构成图 底翻转的基础。
图底翻转构成方式
2.共面共用形
共面共用形的特点是两个或两个以上的图形共用部分空间，是图形局部的共用。我国 传统图形中这种形式非常多。
多数情况下,当你注视杯子的时候,这就是图 形,黑色的部分就成了背景;但当你注视2个头影时, 那也成为了图形,而白色的部分就成了背景.
形与空间的关系
图和底的特点
图 1.具有真实感和具有强烈视觉形象的部分； 2.具有前进性，在画面中显得突出； 3.可吸引注意力，从而受到更多的注意； 4.具有轮廓并具有其物体的特性。
遥感图像的特征提取与空间分析方法
遥感图像的特征提取与空间分析方法遥感图像是一种通过卫星、飞机等远距离方式获取地球表面信息的技术。
随着遥感技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像的特征提取和空间分析方法也成为研究的热点之一。
本文将探讨遥感图像特征提取与空间分析方法的相关内容，包括常用的特征提取方法、特征的分类和应用以及空间分析方法的原理和应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是最基础的一种方法，它通过分析每个像素点的亮度、颜色等属性来提取图像特征。
常见的方法有灰度共生矩阵、颜色直方图和纹理特征等。
其中，灰度共生矩阵通过计算像素之间的灰度分布概率来描述图像的纹理特征，颜色直方图通过统计图像中像素的颜色分布情况来提取图像的颜色特征。
2. 基于区域的特征提取方法基于区域的特征提取方法是将图像分割成若干个区域，然后提取每个区域的特征。
常用的方法有边缘检测、聚类分析和形态学处理等。
边缘检测可以提取图像中的边界信息，聚类分析可以将相似的像素点分到同一个区域中，形态学处理可以提取图像中的纹理和形状信息。
二、特征的分类和应用根据特征的性质和应用场景的不同，特征可以分为几何特征、频谱特征和纹理特征等。
几何特征包括面积、周长、形状等，频谱特征包括反射率、辐射度等，纹理特征包括纹理均匀度、纹理方向等。
这些特征在不同领域的应用也有所不同。
1. 土地利用与覆盖变化研究土地利用与覆盖变化研究是遥感图像应用的一个重要领域，它可以通过提取图像的频谱特征和纹理特征来监测和分析土地的利用情况和覆盖变化。
例如，利用遥感图像的反射率特征可以判断农田的健康状况，利用纹理特征可以分析城市建设的扩张情况。
2. 灾害监测与评估灾害监测与评估是遥感图像应用的另一个重要领域，它可以通过提取图像的几何特征和纹理特征来识别和分析灾害的类型和程度。
例如，在地震灾害监测中，可以利用遥感图像的几何特征和纹理特征来评估建筑物的倒塌程度和人员伤亡情况。
三、空间分析方法空间分析方法是对遥感图像进行空间变化和空间关系分析的一种方法。
Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结
Atitit图像识别的常⽤特征⼤总结attilax⼤总结Atitit图像识别的常⽤特征⼤总结attilax⼤总结1.1. 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。
1.2. HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。
Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中1.2.1.1. 2、HOG特征提取算法的实现过程：1.2.1.2. ⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。
4）将图像划分成⼩cells（例如6*6像素/cell）；5）统计每个cell的梯度直⽅图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；6）将每⼏个cell组成⼀个block（例如3*3个cell/block），⼀个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的⽬标）的HOG特征descriptor了。
这个就是最终的可供分类使⽤的特征向量了。
1.3. （⼆）LBP特征 LBP（Local Binary Pattern，局部⼆值模式）是⼀种⽤来描述图像局部纹理特征的算⼦1.4. ；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
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图像的空间关系特征
颜色、纹理和形状等多种特征反映的都是图像的整体特征，而无法体现图像中所包含的对象或物体。
事实上，图像中对象所在的位置和对象之间的空间关系同样是图像检索中非常重要的特征。
打个比方，蓝色的天空和蔚蓝的海洋的在颜色直方图上是非常接近而难以辨别。
但如果我们指明是“处于图像上半部分的蓝色区域”，则一般来说就可以区分天空和海洋。
由此可见，包含空间关系的图像特征对检索有很大帮助。
（1）、空间关系特征的特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。
通常空间位置信息可以分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。
前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。
显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。
空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。
另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。
为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。
（2）、常用的特征提取与匹配方法
提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。
姿态估计问题就是：确定某一三维目标物体的方位指向问题。
姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用。
在不同领域用于姿态估计的传感器是不一样的，在这里主要讲基于视觉的姿态估计。
基于视觉的姿态估计根据使用的摄像机数目又可分为单目视觉姿态估计和多目视觉姿态估计。
根据算法的不同又可分为基于模型的姿态估计和基于学习的姿态估计。
一基于模型的姿态估计方法
基于模型的方法通常利用物体的几何关系或者物体的特征点来估计。
其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状，并通过提取某些物体特征，在模型和图像之间建立起对应关系，然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。
这里所使用的模型既可能是简单的几何形体，如平面、圆柱，也可能是某种几何结构，也可能是通过激光扫描或其它方法获得的三维模型。
基于模型的姿态估计方法是通过比对真实图像和合成图像，进行相似度计算更新物体姿态。
目前基于模型的方法为了避免在全局状态空间中进行优化搜
索，一般都将优化问题先降解成多个局部特征的匹配问题，非常依赖于局部特征的准确检测。
当噪声较大无法提取准确的局部特征的时候，该方法的鲁棒性受到很大影响。
二基于学习的姿态估计方法
基于学习的方法借助于机器学习(machine learning)方法，从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系，并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本，所得结果作为对样本的姿态估计。
基于学习的方法一般采用全局观测特征，不需检测或识别物体的局部特征，具有较好的鲁棒性。
其缺点是由于无法获取在高维空间中进行连续估计所需要的密集采样，因此无法保证姿态估计的精度与连续性。
基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。
姿态识别需要预先定义多个姿态类别，每个类别包含了一定的姿态范围；然后为每个姿态类别标注若干训练样本，通过模式分类的方法训练姿态分类器以实现姿态识别。
这一类方法并不需要对物体进行建模，一般通过图像的全局特征进行匹配分析，可以有效的避免局部特征方法在复杂姿态和遮挡关系情况下出现的特征匹配歧义性问题。
然而姿态识别方法只能将姿态划分到事先定义的几个姿态类别中，并不能对姿态进行连续的精确的估计。
基于学习的方法一般采用全局观测特征，可以保证算法具有较好的鲁棒性。
然而这一类方法的姿态估计精度很大程度依赖于训练的充分程度。
要想比较精确地得到二维观测与三维姿态之间的对应关系，就必须获取足够密集的样本来学习决策规则和回归函数。
而一般来说所需要样本的数量是随状态空间的维度指数级增加的，对于高维状态空间，事实上不可能获取进行精确估计所需要的密集采样。
因此，无法得到密集采样而难以保证估计的精度与连续性，是基于学习的姿态估计方法无法克服的根本困难。
和姿态识别等典型的模式分类问题不同的是，姿态估计输出的是一个高维的姿态向量，而不是某个类别的类标。
因此这一类方法需要学习的是一个从高维观测向量到高维姿态向量的映射，目前这在机器学习领域中还是一个非常困难的问题。