第7章(杨卓然)图像特征的研究
图像颜色空间与其分量自相关研究
图像颜色空间与其分量自相关研究王鹏飞;金杨;刘真【期刊名称】《中国印刷与包装研究》【年(卷),期】2011(003)005【摘要】图像的自相关函数是表征空间域图像像素之间相关性的重要特性之一.在彩色图像所涉及的多种不同颜色空间下,颜色分量图像的自相关特性有所差异.为了获取彩色图像颜色空间与各分量图像自相关之间的关系,在RGB、LCH、LAB、OHTA和YCC 5种颜色空间下,利用Matlab软件,对不同色彩特征的多幅彩色图像进行了分量自相关分析.结果表明:采用不同颜色空间的分量图像自相关水平各异;采用对立色空间(LAB/OHTA/YCC)分量图像的平均自相关水平高于采用RGB和LCH 的分量图像;在对立色空间中,彩度分量的自相关水平明显高于其明度、亮度分量,由此使彩色图像的可压缩率得以提升.【总页数】7页(P34-39,45)【作者】王鹏飞;金杨;刘真【作者单位】北京印刷学院信息与机电工程学院,北京102600;北京印刷学院印刷与包装工程学院,北京102600;上海理工大学出版印刷与艺术设计学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TS801.3;TP391.41【相关文献】1.显示器相关颜色空间RGB与无关颜色空间Lab的关系 [J], 任重远2.基于图像处理-HSI颜色空间的木醋液对牛粪堆肥过程H分量模型探究 [J], 李治宇;周岭;石长青;刘飞;孙金龙;秦翠兰;王磊元3.融合多颜色空间分量的自适应彩色图像分割 [J], 刘俊;马燕;陈坤;李顺宝4.基于颜色自相关和颜色空间分布熵的图像检索方法 [J], 杨得国;胡少一;冷齐5.基于HSI颜色空间和小波变换的多光谱图像和偏振图像融合实验研究 [J], 陈振跃;王霞;邹晓风因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2023大学_图学基础教程第二版(谭建荣 张树有 陆国栋 施岳定著)课后答案
2023图学基础教程第二版（谭建荣张树有陆国栋施岳定著）课后答案2023图学基础教程第二版（谭建荣张树有陆国栋施岳定著）课后答案下载前言第1章图与图学基础1.1 图的基本概念1.2 图的语言内涵1.3 图的科学技术内涵1.4 图的美学内涵1.5 图是人类思维外化的重要工具1.6 图的形成与基本图学方法1.7 图学基础课程的内涵思考与练习第2章计算机中的图形与图像2.1 计算机绘图系统及绘图工具2.2 计算机色彩2.3 图形生成的汁算机基本辅助工具2.4 思维过程图形化的计算机基本辅助工具 2.5 演示文稿(幻灯片)中的图形制作工具2.6 图像处理的计算机辅助工具思考与练习第3章平面图形的设计、表达与理解3.1 几何型图形的绘制3.2 几何型图形的尺寸与线段分析3.3 意象型图形的基本元素及其性格3.4 意象型图形设计与图形理解思考与练习第4章思维过程的图形化表达与解读4.1 思维过程图形化的优越性4.2 思维过程图形化的.一般方法与原则4.3 思维过程图形化方法的应用思考与练习第5章数据与函数信息的图形化表达与应用 5.1 “场”的概念及场的图形化5.2 数据及其采集与分析5.3 函数与公式及其图形化5.4 数据与函数图形化的基本方法思考与练习第6章空间有形物体的平面表达6.1 投影的基本概念6.2 空间形体的三面正投影图6.3 空间形体内外结构的常用表达方法6.4 空间实体的轴测投影图6.5 空间实体的透视投影图思考与练习第7章空间形体的图形转换及阅读7.1 表达空间形体的图样阅读7.2 图样中图形阅读的基本要点及基本方法 7.3 根据两个视图补画第三视图7.4 根据所给视图画指定方向的剖视图7.5 根据所给视图画指定方向的外形视图 7.6 根据三视图画立体草图7.? 工程图样的整体识读思考与练习参考文献……图学基础教程第二版（谭建荣张树有陆国栋施岳定著）：内容提要点击此处下载2023图学基础教程第二版（谭建荣张树有陆国栋施岳定著）课后答案图学基础教程第二版（谭建荣张树有陆国栋施岳定著）：图书目录本书紧紧抓住人脑中潜在而巨大的、也是实际上拥有最为广泛应用领域的非言语思维工具——图形转换与图示图解，总结、归纳井详尽地介绍了各专业科学研究领域所涉及的基本图学方法和工具。
基于分形理论的树皮图像特征提取方法
基于分形理论的树皮图像特征提取方法潘世豪;程玉柱;许正昊;谢文锴;石玲玉【摘要】图像特征提取是图像处理重要的研究内容之一,针对树皮图像,提出了一种基于分形理论的树皮图像特征提取方法.首先将树皮RGB彩图转换成灰度图,对灰度图进行局域分形特征提取,得到分形特征灰度图,再计算此特征图的水平和垂直两个方向的像素数值之和;然后用此特征和标签进行支持向量机(SVM)训练和测试,得到样本的分类结果.试验结果表明,通过设置不同的特征长度,提出的方法能很好地提取树皮特征,识别率分别为92.78％、93.33％、93.88％.【期刊名称】《林业机械与木工设备》【年(卷),期】2019(047)002【总页数】5页(P7-11)【关键词】分形理论;树皮;特征提取;支持向量机【作者】潘世豪;程玉柱;许正昊;谢文锴;石玲玉【作者单位】南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037;南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京210037【正文语种】中文【中图分类】TP391.41森林资源保护是林学重要的研究内容，也是当前我国环境保护的重要工作[1]。
利用图像处理技术实现林木的无损检测与树种识别，可以节约人力，提高效率。
树皮是树木的重要组成部分，树皮包含了许多树木的性质，实现树皮图像的识别可以间接地实现对树木的识别，因而实现自然条件下的树皮图像准确识别具有重要的科研意义[2-3]。
图像识别主要有图像特征提取、图像分类等步骤[4-7]，其中树皮特征提取是决定树皮图像识别的关键。
分形是描述事物自相似特性的重要内容，分形特征广泛地应用于图像处理中，特别是图像的纹理特征。
树皮包含大量的纹理，因此将分形理论用于树皮纹理图像识别有助于提高图像识别的效率[8-9]。
分形维数是纹理特征的重要特征参数[10-13]，包括普通分形维数和多重分形谱等，其计算方法也有很多种。
基于形态美度的产品多意象预测模型
2018年8月图 学 学 报 August2018第39卷第4期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.39No.4基于形态美度的产品多意象预测模型周爱民1,2，苏建宁2，阎树田1，欧阳晋焱2，张书涛2(1. 兰州理工大学机电工程学院，甘肃兰州 730050；2. 兰州理工大学设计艺术学院，甘肃兰州 730050)摘要：为了深入分析产品形态与消费者情感需求之间的关系，从认知心理学的角度，探索性地提出一种“设计特征-形态美度-感性意象”的灰箱模型，进行产品形态多意象预测。
首先运用形式美学法则与计算美学理论构建产品美度指标评价体系；然后利用灰熵关联分析方法计算美度指标对多意象的影响程度，筛选主要的美度指标，避免冗余信息输入对模型预测精度的影响；最后结合各意象相互联系的特点，以主要美度指标为输入，以多意象为输出，构建多输出最小二乘支持向量回归机预测模型。
利用该模型对汽车前脸3个目标意象进行了预测，结果表明其预测精度较高。
关键词：产品形态；美度；多意象；灰熵关联分析；多输出最小二乘支持向量回归机中图分类号：TH 166；TB 472 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2018040654文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2018)04-0654-07Product Multi-Image Prediction Model Based onAesthetic Measure of FormZHOU Aimin1,2, SU Jianning2, YAN Shutian1, OUYANG Jinyan2, ZHANG Shutao2(1. School of Mechanical & Electronical Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou Gansu 730050, China;2. School of Design Art, Lanzhou University of Technology, Lanzhou Gansu 730050, China)Abstract: For analyzing the relationship between the product form and the emotional demand of consumers, a grey box model, design features - form aesthetic measures - perceptual images, was proposed from the perspective of cognitive psychology to predict multiple images of product forms.Firstly, according to the principle of formalist aesthetics and computational aesthetics, an evaluation system of the product form aesthetic measure indexes was established. Then, the method of grey entropy association analysis was used to calculate the influence of the aesthetic measure indexes on multi-images, and screen out the main aesthetic measure indexes to reduce the influence of redundant information on prediction accuracy. Finally, according to the characteristics of the interrelation of images with each other, taking main aesthetic measure indexes as input data and multi-images as output data, the prediction model of multi-output least-squares support vector regression machines was established. Three target images about the car front faces were predicted using this model, and the results indicate its high prediction accuracy.Keywords: product form; aesthetic measure; multi-image; grey entropy association analysis;multi-output least-squares support vector regression machines第一作者：周爱民(1978-)，男，湖南新邵人，副教授，博士研究生。
物理教材图像表征的比较研究——以中美教材中“光学”部分为例
作为学校教育教学的基本依据，教材在我国教育 体系中一直占有重要位置。自 2016 年以来，随着中央 对教材建设事业做出了重大决策部署，国家先后成立 了国家教材委员会和课程教材研究所，并在规划中对 加强关于教材的基础研究提出明确要求。［1］对教材的 分析、比较与反思对于课程教学具有巨大的推动作 用，是学科课程与教学论的重要研究领域。例如在 21 世纪伊始美国“2061 计划”对科学教材的系统评估，对 近 20 年来的课程建设和课堂教学都产生了巨大影响， 成为了推动 21 世纪教育改革的标志性事件。［2］作为教 材中最为重要的表征方式之一，图像表征不仅能给学 生提供必要的感性认识，而且在一定程度上与文本表 征搭配形成对教材内容的双重编码，能帮助学生更好 地理解和掌握学习内容，对于促进学生核心素养的发 展具有十分重要的作用。
2019 年 7 月 第 20 卷第 3 期
天津师范大学学报 (基础教育版) Journal of Tianjin Normal University (Elementary Education EditNo.3
物理教材图像表征的比较研究
——以中美教材中“光学”部分为例
国外一些学者曾对教材中的图像表征做了比较系 统且深入的研究。如梅耶（Mayer）等研究发现教材中
近一半的页面空间被专门用于设置图像表征，甚至在 一些教材中占比高达 85%，但许多图像却没有明确阐 述相关知识内容，其教育功能的实现情况令人疑虑。［3］ 博泽（Pozzer）等指出教材中图像表征的使用对于学习 者的学习总体而言是有利的，特别是真实照片的使用 能增强学习者对相关知识的关注。［4］在已有研究的基础 上，维克托·李（Victor R. Lee）将科学教材中图像表征 的功能分为演示功能（demonstrative function）、阐明功 能（illustrative function）和解释功能（explanatory func⁃ tion），并对美国近 30 年科学教材中图像表征的适应性 和延续性做了研究，发现随着时间的递增，美国科学教 材中图像表征的总数量没有明显变化。但其中单独具 有演示功能的图像表征数量有所增加，同时具有解释 和阐明两种功能的图像表征数量增加明显。［5］国内学者 从认知视角对教材中图像表征的研究始于 21 世纪，眼 动研究发现阅读材料中插图能提升学生的阅读效果。［6］ 对历史上各版本科学教材的梳理发现，我国理科教材
一种基于显著兴趣点的图像检索方法
一种基于显著兴趣点的图像检索方法程涛;侯榆青;李明俐;常哲【摘要】提出一种利用显著兴趣点结合颜色矩和距离直方图进行图像检索的方法.该方法将兴趣点作为图像中用户关注的主要视觉线索,包括显著兴趣点检测、距离直方图和颜色矩的特征提取3个步骤,既利用兴趣点的局部颜色特征,又考虑兴趣点间的空间距离关系,克服了传统颜色矩没有空间位置信息的缺陷.实验结果表明,该方法实现简单,能够有效提高图像检索的效率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)018【总页数】3页(P171-173)【关键词】显著兴趣点;局部颜色特征;距离直方图;颜色矩【作者】程涛;侯榆青;李明俐;常哲【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,西安,710127;西北大学信息科学与技术学院,西安,710127;西北大学信息科学与技术学院,西安,710127;西北大学信息科学与技术学院,西安,710127【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述兴趣点是图像中灰度值在X方向和Y方向都有很大变化的一类特殊点，是一种非常有用的图像底层特征，已经有学者利用兴趣点在大型图像数据库中检索图像[1-2]。
这些方法一般将传统的兴趣点检测算法与匹配算法直接应用于图像检索中，但未与图像检索的特点相结合，因此，检索的效率并不高。
从认知心理学的角度看，在一幅图像中，兴趣点通常都处于视觉关注的重要部位，而这些重要部位通常蕴含丰富的颜色、纹理、空间位置关系等细节信息[3]。
基于上述思想，本文提出一种基于显著兴趣点颜色及距离直方图的图像检索方法：充分利用兴趣点这一重要的视觉特征，将兴趣点作为视觉关注的重要线索，将局部颜色特征与全局距离直方图特征有机结合进行图像检索。
2 兴趣点检测兴趣点的检测算法有很多，如Harris算法、Freeman-Davis算法、Sankar-sharma算法[4]。
本文采用Kitchen和Rosenfeld的算子[5]检测兴趣点，兴趣点测度值如式(1)所示：其中，I表示图像的灰度值； xI、 yI分别是I在X和Y方向上的一阶导数； xxI、yyI、 xyI分别为I的二阶导数。
基于兴趣点特征提取的医学图像分类
基于兴趣点特征提取的医学图像分类
吴霜;张一飞;修非;王大玲;鲍玉斌;于戈
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2007(044)0z3
【摘要】医学图像分类是图像挖掘的一个重要研究领域.图像特征提取的质量直接影响分类的结果.针对着这种情况,提出了一种基于兴趣点的图像特征提取方法,首先通过滑动窗口区域的灰度变化提取图像的兴趣点,然后通过计算兴趣点邻域的方向测度提取特征数据,并用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果显示,该特征在医学图像分类实验中取得了很好的效果.
【总页数】6页(P429-434)
【作者】吴霜;张一飞;修非;王大玲;鲍玉斌;于戈
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于改进的图像兴趣点特征提取匹配研究 [J], 张静;董伟;李红娟;刘旭宁
2.基于改进时空兴趣点特征的双人交互行为识别 [J], 王佩瑶;曹江涛;姬晓飞
3.基于兴趣点特征的多类物体识别 [J], 刘海华;廖秋萍
4.基于兴趣点特征的图像检索方法 [J], 姚玉阁;于艳东
5.基于局部时空兴趣点特征包的事件识别 [J], 杜吉祥;郭一兰;翟传敏
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告
基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用的开题报告1.研究背景与研究意义图像边缘是图像中最基本的特征之一，图像边缘检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。
传统的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等，但这些方法仍然存在局限性，例如对噪声敏感、边缘检测结果不准确等问题。
针对这些问题，近年来，基于机器学习的图像边缘检测方法得到了广泛的研究与应用。
这种方法能够自动从大量的图像数据中学习图像特征，并得到更高精度的边缘检测结果。
因此，本研究旨在通过对基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用，提高图像边缘检测的准确度和鲁棒性，为计算机视觉领域的发展做出贡献。
2.研究内容与研究思路本研究将围绕以下内容进行深入研究：（1）机器学习的基本变上下文边缘检测理论介绍机器学习相关的理论知识，包括分类器、神经网络、卷积神经网络等，并着重介绍上下文边缘检测理论。
（2）基础边缘检测算法介绍传统的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子、Prewitt 算子等，并比较各算子的优劣。
（3）基于机器学习的边缘检测方法介绍基于机器学习的边缘检测方法，包括基于Haar特征的Adaboost算法、基于LBP特征的SVM算法、基于CNN的图像边缘检测算法等，并分析各种方法的优缺点。
（4）实验与应用本研究将使用大量的实验数据验证上述研究内容，在各种场景下应用并评估不同边缘检测方法的性能表现。
3.研究预期成果本研究主要预期达到以下成果：（1）深入了解机器学习相关理论知识及其在图像边缘检测中的应用。
（2）对传统边缘检测算法进行分析，并比较不同算法的优缺点。
（3）研究基于机器学习的图像边缘检测方法，并对各种方法进行评估和比较。
（4）通过实验与应用，验证机器学习方法在图像边缘检测中的性能表现，并与传统算法进行对比。
4.研究工作计划本研究的工作计划如下：（1）第一阶段（第1-4周）：学习机器学习理论知识，阅读相关文献，进行相关实验的准备。
第8章_特征的选择与提取(特征提取) (1)
基于熵函数的可分性判据
基于熵函数的可分性判据
熵
为了衡量后验概率分布的集中程度，可以借助于 信息论中熵的概念，制订定量指标。 Shannon熵为
另一常用的平方熵
基于熵函数的可分性判据
基于熵函数的可分性判据
两者共性
1.熵为正且对称
即函数式内项的次序可以变换不影响熵的值；
2.如 3.对任意的概率分布
它要经过加工、处理才能得到对模式分类更加有用的 信号
基本概念
三个不同的层次描述
2．描述事物方法的选择与设计
在得到了原始信息之后，要对它进一步加工， 以获取对分类最有效的信息 这部分信息必须对原始信息进行加工，而设计 所要信息的形式是十分关键的
例如:对阿拉伯数字的识别可以提出各种不同的想法 * 分析从框架的左边框到数字之间的距离变化反映 了不同数字的不同形状，这可以用来作为数字分类的 依据 * 强调分析不同截面的信号，如在框架的若干部位 沿不同方向截取截面分析从背景到字，以及从字到背 景转换的情况
本章重点
1．弄清对特征空间进行优化的含义 2．对特征空间进行优化的两种基本方 法——特征选择与特征的组合优化 3．对特征空间进行优化的一些常用判据 4．利用线段变换进行特征空间优化的基 本方法，
本 章 知 识 点
8.1 基本概念
已经讨论的问题
是在d维特征空间已经确定的前提下进行的 讨论的分类器设计问题是: 选择什么准则、 使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分 成决策域的问题 如何确定合适的特征空间 如何描述每个样本和每个模式
基于内容图像检索中的特征性能评价
基于内容图像检索中的特征性能评价
茹立云;彭潇;苏中;马少平
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2003(040)011
【摘要】在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题.评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.
【总页数】5页(P1566-1570)
【作者】茹立云;彭潇;苏中;马少平
【作者单位】清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.基于内容图像检索中纹理特征提取的研究 [J], 原福永;王海霞;杨治秋
2.基于内容图像检索中的综合特征归一化方法 [J], 韩殿元
3.基于内容图像检索中的优化鉴别特征 [J], 施智平;李清勇;赵晓东;何清;史忠植
4.基于内容图像检索的特征性能评价研究 [J], 李瑞光;姜锋霞
5.基于内容图像检索中的颜色特征描述 [J], 胡必鑫
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 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)。
7.7.1 图像特征研究的应用(指纹识别技术)
指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取 特征、保存数据和比对.
一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹 图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种 单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转 换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件 从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些 指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七 种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点，所以 这种方法会产生大约490个数据。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比 较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。
0 0 0
7.2.3 边界部分的追踪(图7.3)
正关注的 分界点 前一个分 界点 图像扫描
像素a0
像素 0的像素
1的像素
按逆时针 方向探找 下一个边 界点(寻找 其8个近邻 域中由0变 为1的像素)
下一个 分界点
已追踪的 分界点
图像的基本特征参数的举例
种类 圆 正方形 正三角形
图 像
面积 周长 弧度
7.5.4 数学形态学图像处理
数学形态学图像处理的基本思想是利用一个称作结 构元素()的“探针”收集图像的信息.当探针在图像中 不断移动时,便可考察图像各个部分间的关系,从而了解 图像各个部分的结构特征(图像处理举例)..
用形态学算子去掉图象的内点,抽取图像的骨架
7.6 更高级的特征参数
特征参数越高级,就越能将复杂的物体区分出来,如:物体边界线的 形状用公式可以记述下来. 通过细线化,可以搞清图形是如何被结合在一起的,可用于文字和 图面的解析. 知道图形的几何学特征,就能够进行邮政编码的自动识别,手写文 字或图形的读入,并自动转换成标准文字或图形输出. 如果知道图像的浓淡特征或者彩色特征,可进行更高级的图像处理.
7.7.2 指纹及指纹的特征
指纹比较复杂,与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象.
多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为， 指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）.
指纹的特征:总体特征和局部特征 . 总体特征:总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征 包括：基本纹路图案 ,模式区（pattern area） ,核心点（core point） ,三角
7.3.2 标签化方法
①现扫描图像,如果发现了没有贴上标签的像素p,就给它 贴上新的标签号码; ②对于和像素p相连接着的像素赋予相同的标号;
③对于具有当前标号像素相连接着的所有像素,赋予同 样标号; ④将这种操作一直实行到再没有应当贴标签的像素为 止;(此时一种连接成分中的所有像素应当都被贴上了相 同的标签号码) ⑤返回到①处,如果还可以找到没有贴上标签的像素,就 重复进行②到④那样的粘贴新标签的处理;对图象所有 的部分扫描完毕,就结束全部处理.
7.7.3 后记
有效的指纹辨识系统不仅仅依赖于辨识算法，还有其 他的一些重要因素，这里称之为“系统问题”。包括 注册和辨识过程，速度和工作学、用户信息的反馈、 排斥欺骗和安全考虑。 总之，在一个完整的指纹识别应用系统中有许多问题 值得考虑，解决好这些问题有助于成功地建立有效的 系统，相反，则有可能会使得高明的技术被束之高阁， 甚至导致应用系统最后的失败。
Pi*r ²²
r²
r²
2*pi*r
1.0
4r
Pi/4=0.79
3r
pi*3/9=0.60
7.3.1 图像的标签化(物体的提取和识别的准备之一)
意义:为了检查有关象素是连接着还是分离着呢?要对 图象的象素进行标签化. 标签化的定义:是指对图象中互相连同的所有象素(连接 成分),赋予同样的标签号,而对于不同的连接成分则给 予不同的标号的处理过程.
图像特征分几何特征和形状特征
位置与方向; 周长; 面积; 长轴与短轴; 距离. 矩形度; 圆形度; 球状性; 不变矩; 偏心矩; 形状描述子.
几何特征
形状特征
7.5.3 二值图像中特定的对象的选择(文本图像中 的字符对象的提取)
图像面积经膨胀运算后改变(电路图面积特征)
7.5.1 利用特征参数去除噪声
利用特征参数可以提取必要的物体,同样也可以去除不必要的物体. 以去除二值图像的噪音为例 原理:当把各个两连接成分利用标签化区分开来以后,只把面积很 小的连接成分除去.(流程如下)
读入图像数据 二值化 贴标签 计算特征参数
由面积提取图像
显示提取结果
7.5.2 图像特征的扩展及关于图像特征的图像处理 的(举例)
点（delta） ,式样线（ type lines） ,纹数（ ridge count） ,节点（minutia points） ,纹数（ ridge count） .
局部特征: 局部特征是指指纹上的节点。 两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却 不可能完全相同。
指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征.
7.2.2 数字化图形所特有的误差(求周长):
当轮廓线的出现是以斜方向时,在计算周长时应乘上√2来补正.这只是 一种情况,因为图形是不规则的,所以计算周长时需根据不同的特征来给予 补正.
边界部分追踪的步骤:
①扫描图像(顺序检查图像上各象素点的值),寻找出没有已追踪过的标 记的边界点a . ②当a 附近所有的邻近点皆黑(0)时,则a 为孤立点,追踪终止; ③除②以外的情况下,按图7.3的顺序,继续寻找下一个边界点,并一直 寻找下去; ④如果没有后续的边界点了,就说明已绕物体一周,可结束追寻.
7.4.1利用特征参数进行提取图像
读入图像数据
二值化
贴标签
计算特征参数
观察特征参数: 归类,找出差别
对某一参数 进行条件限制
提取出所要的部分
7.4.2 掩模图像(基于掩模技术进行比值变换
的方法) 设g1(x,y)为某一区域的某一波段图 像,g2(x,y)为该地区同一时间另外一波段 的图像,g3(x,y)为g2(x,y)的负片,f(x,y)为 处理后的图像.根据相关掩模技术的处理 方法,将g1(x,y)与g3(x,y)两幅图像表示为 f(x,y)=g1(x,y)+g3(x,y) =g1(x,y)+255-g2(x,y)
本章主要研究对象:物体
的形状,大小的特征,提取必要 物体而去除不必要杂物的方法.
7.2.1二值图像的特征参数
典型特征参数: [面积],[周长],[弧度],[重心].
面积:物体所包含的的像素的数量. 周长:物体轮廓线上的像素数.(注) 弧度:是测量物体形状的复杂程度的特征量 e=4*pi(面积)/(周长)² (半径为r 的圆:e=1.0;图形越接近圆形e值越大,越复 杂则其e值也越小.) 重心:象素的位置(xi,yi),(i=0…n-1)的平均值
第一章图像特征的研究
7.1利用图像特征进行自动识别 7.2二值图用特征参数提取图像 7.5利用特征参数去除噪音 7.6更高级的特征参数 7.7图像特征研究的应用
7.1.1利用图像特征自动识别
随着图像处理的进步,社会上的钥匙会越来越少,随着计 算机技术的进步,钥匙也会电子化.
7.7.4 附:指纹门禁设备系统图 (FP300N)(一)
FP300N指纹门禁终端是世界首
创，世面仅有，通过以太网络、 TCP/IP协议连网的光学指纹门禁 系统。采用了世界领先的的指纹 识别算法，可以采用1:1指纹验 证技术和1:N指纹识别技术。可 以采用指纹、ID感应卡、密码进 行身份验证。指纹采集器采用紧 凑化设计、表面增强漫发射光学 棱镜设计、指纹图象采集无畸变、 防刮擦介质、防外力撞击、高速 采集数字化指纹图象、防静电、 干手指解决效果良好 .
(例如:把一张电子卡片插入门档,就可以开关门) 上面三幅图都是汽车的钥匙,由最初的普通钥匙已经进步 到了电子钥匙.
7.1.2图像处理在此处的应用:
计算机可以识别人的面目 等的特征,达到验证的效果,而 计算机自动研究图像的特征, 从而判断是否是某某人的面孔. 举例: 自动售货机可以准确的区别, 一百元或十元的纸币; 工厂中:利用摄像机能判别不 合格产品; 利用自动识别指纹图像代替钥 匙(右图)
指纹门禁设备系统图(局域网)(二)