圖像分割與特征提取PPT課件

1、X I D I an university第八章圖像分割、特征提取與描述 主要內(nèi)容 8.1引言 8.2圖像分割 8.3圖像的特征8.4圖像的描述X I D I an universityX I D I an universityX I D I an university8-1引言圖像分割是將圖像劃分為若干互不相交的小區(qū)域的 過(guò)程。小區(qū)域是某種意義下具有共同屬性的象素的 連通集合，如物體所占的圖像區(qū)域、天空區(qū)域等。連通的概念是指集合中任意兩個(gè)點(diǎn)之間都存在著完 全屬于該集合的連通路徑。對(duì)于離散圖像而言，連 通有4連通和8連通之分8-1引言圖像分割是圖像理解的基礎(chǔ)，而在理論上圖 像分割又依賴圖像理解

2、，彼此是緊密關(guān)聯(lián)的。 圖像分割在一般意義下是十分困難的問(wèn)題， 目前的圖像分割一般作為圖像的前期處理階 段，是針對(duì)分割對(duì)象的技術(shù)，是與問(wèn)題相關(guān) 的，如最常用到的利用閾值化處理進(jìn)行的圖 像分割。X I D I an university8-1引言圖像分割有二種不同的途徑：1. 區(qū)域法：將各象素劃歸到相應(yīng)物體或區(qū)域的 象素聚類方法邊界方法：通過(guò)直接確定區(qū)域間的邊界來(lái)實(shí) 現(xiàn)分割8.2圖像的分割8. 2. 1、并行區(qū)域技術(shù)一基于閾值的圖像分割技術(shù)8.2.2、串行區(qū)域技術(shù)8.2.3、并行邊界技術(shù)一基于邊界的圖像分割8.2圖像的分割8. 2. 1、并行區(qū)域技術(shù)一基于閾值的圖像分割技術(shù)8.2.2、串行區(qū)域技術(shù)

3、8.2.3、并行邊界技術(shù)一基于邊界的圖像分割8.2.1并行區(qū)域技術(shù)_基于閾值取閾值是最常見(jiàn)的并行的直接檢測(cè)區(qū)域的分割方法。閾 值是在分割時(shí)作為區(qū)分物體與背景象素的門限，大于或 等于閾值的象素屬于物體，而其它屬于背景。這種方法 對(duì)于在物體與背景之間存在明顯差別（對(duì)比）的景物分 割十分有效。實(shí)際上，在任何實(shí)際應(yīng)用的圖像處理系統(tǒng) 中，都要用到閾值化技術(shù)。為了有效地分割物體與背景, 人們發(fā)展了各種各樣的閾值處理技術(shù)，包括全局閾值、 自適應(yīng)閾值、最佳閾值、局部閾值等。8.2.1并行區(qū)域技術(shù)一基于閾值J1女 Wfy)T女叭”)燈單閾值分割只用一個(gè)閾值分割。多閾值分割用多個(gè)閾值分割。在一般的多閾值情況下，多

4、閾值 分割取為：gy) = k 如：O 644這個(gè)結(jié)果與起點(diǎn)有關(guān)，為 了避免這個(gè)問(wèn)題，用循環(huán) 碼（歸一化）表示：02066442具體方法為：首尾相連循 環(huán)形成的自然數(shù)最小8A1圖像的邊界描述圖像平移鏈碼不變，但旋轉(zhuǎn)時(shí)鏈碼會(huì)發(fā)生變化，為此可用差分碼 表示原鏈碼(3)17175533 44原鏈碼(4)20206644差分碼66266060 (模8、反向)差分碼66266060X I D I an university8.4.1圖像的邊界描述五、線條的描述若圖中相繼相鄰的點(diǎn)集能擬合與某些曲線 函數(shù)，那么這些曲線函數(shù)的少量參數(shù)就可做為 該點(diǎn)集的一種描述。女口：常用E樣條曲線來(lái)擬合，用于從邊界 識(shí)別零件

5、等場(chǎng)合。，& 7令宅孑祥鳥(niǎo)允粵X I D I AN UNIVERSITY.8.4.1圖像的邊界描述能用少量數(shù)據(jù)描述物體特征叫做描述子。區(qū)域的描述子應(yīng)滿足四點(diǎn)要求：1）能精確地描述特征2）對(duì)大小變化不敏感3）對(duì)描述的起點(diǎn)不敏感4）對(duì)平移旋轉(zhuǎn)不敏感X I D I an university8.4.1圖像的邊界描述六、傅立葉描述子從任一點(diǎn)開(kāi)始的一個(gè)N點(diǎn)的閉合邊界序列(xk, yk) (k=O,.,N)可以認(rèn)為是一個(gè)周期為N的周期函數(shù)，把 YtV氐，yQ%+jVk它放到復(fù)平面上， 就形成了一個(gè)1維 的復(fù)數(shù)序列uk+jvkX8.4.1圖像的邊界描述對(duì)這個(gè)復(fù)數(shù)序列$() = %() + jy(k) = O

6、N-1進(jìn)行傅立葉變換1 k=N一工$伙)ey2p-j27iwk/N w = Q.N-1 N k=o841圖像的邊界描述我們只利用s(w)的前M個(gè)系數(shù)，其余系數(shù)置0,反變換就得到s(k)的一個(gè)近似N1s(k) = y5(vv) e?qp jlvk / NH=0傅立葉變換的低頻信息對(duì)應(yīng)總體形狀而高頻信息對(duì)應(yīng) 一些細(xì)節(jié)，這樣我們可用對(duì)應(yīng)低頻分量的傅立葉系數(shù) (個(gè)數(shù)M遠(yuǎn)N)來(lái)近似描述邊界的形狀。(P231圖)8.42區(qū)域的描述一、矩描述子對(duì)數(shù)字圖像f(X, y),如果它分段連續(xù)且在XY平面上只 有有限個(gè)點(diǎn)不為零，可證明其各階矩存在，f(x,y)的p+ q階矩定義為：叫 q =2LZXWO，y)% y8

7、42區(qū)域的描述可以證明f(X, y)與nipq是一一對(duì)應(yīng)的。區(qū)域的矩是用所有區(qū)域的點(diǎn)計(jì)算出來(lái)的，抗干擾性能 較好。 f (x, y)的p + q階中心矩定義為：% =工工(-無(wú))O-刃/(a)% y其中：x=mQ/m0Qy=mQl/mQQO 7安宅孑科公允粵X I d I an university8.4.2區(qū)域的描述三階以下的中心矩：u00 u01= u10 51、u20 u0222 f (x, y)的歸一化中心矩可表示為:其中p + q = 2,3 28.4.2區(qū)域的描述可以導(dǎo)出具有平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變換不變性的7個(gè)不變矩：1 = 20 + “022 二（“20 - “02 ） + 4尤3

8、= （“30 一 312）2 + （321 + “03 F4 = （“30 + 12） + （“21 + “035 = （“30 - 3i2）（3o + 12）（3o + 12）2 - 3（耳21 +03）2 +3（21 - 03）（21 + 03）3（30 + 712）2 - （“21 + “03F 6 = （“20 - 02）（仏0 + 12）2 - （“21 +03）2+411（30 + 12）（21 +03）7 = GW -30）（30 + 弘2）（30 + 12）2 - 3（Z1 + （bT +3（21 - 03）（21 + 03）3（30 + 712）2 - （“21 + “03F

9、 P241 圖8.42區(qū)域的描述二、區(qū)域面積通常面積的計(jì)算可以直接對(duì)分割出的物體內(nèi)像元計(jì)數(shù) 即可。從閉合邊界來(lái)計(jì)算面積有類似計(jì)算周長(zhǎng)的4連通和8連 通的問(wèn)題用不同方法描述的邊界計(jì)算面積時(shí)有很大差異。8.4.2區(qū)域的描述1）1）A=31 （每一小塊面積認(rèn)為是1）8A2區(qū)域的描述用四叉樹(shù)描述區(qū)域時(shí)，只需將葉 節(jié)點(diǎn)的面積相加即可。葉節(jié)點(diǎn)面積為爐-】，1為葉節(jié)點(diǎn) 所在層數(shù)，m為圖像層數(shù)，N=2m-第一層有1個(gè)白小塊（標(biāo)記為1的），面積=4小二爐1二16第二層有2個(gè)白小塊，面積=2 X 4曠2二2 X爐2二8第三層有11個(gè)白小塊，面積= 11X4*二11X437二11總面積= 16 + 8 + 11 =

10、 35O 7安宅孑科公允粵X I d I an university8.4.2區(qū)域的描述三、區(qū)域重心 重心是一種全局描述符，區(qū)域重心的坐標(biāo)是根據(jù)所有屬于區(qū)域的點(diǎn)計(jì)算出來(lái)的。在區(qū)域本身尺寸與各區(qū)域間的距離相對(duì)很小時(shí)，可將區(qū)域用其重心坐標(biāo)的質(zhì)點(diǎn)來(lái)代替X I D I an university8A2區(qū)域的描述四、區(qū)域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)拓?fù)鋵W(xué)是研究圖形不受畸變變形影響性質(zhì)的。歐拉數(shù)E = C （連通組元個(gè)數(shù)）一H （孔）BE=1_2=1A E=1-1=OA8A2區(qū)域的描述五、區(qū)域的紋理紋理是物體表面結(jié)構(gòu)的模式，如木材、水泥、沙子、 玻璃等等，對(duì)圖像分析和理解十分重要。A紋理可以看做許多基本紋理小單元的重復(fù)，這

11、些小單 元可稱作紋理元，紋理元常包含多個(gè)象素。常用的紋理描述方法分為統(tǒng)計(jì)法和結(jié)構(gòu)法。統(tǒng)計(jì)法用 于分析木紋、沙地等不規(guī)則的紋理；結(jié)構(gòu)法常用于分 析印刷圖案等規(guī)則的紋理。1 842區(qū)域的描述 1、統(tǒng)計(jì)法 1）灰度直方圖2）共生矩陣X I D I an university1 842區(qū)域的描述 1）灰度直方圖特征最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)法借助于灰度直方圖的矩來(lái)描述紋理。設(shè)灰度為r,灰度量化級(jí)別為N,定義直方圖對(duì)原點(diǎn)的P 階矩為：竹=r=0當(dāng)p=l時(shí)為一階矩，U為均值。r=N-lmA = P（門二 ur=08.42區(qū)域的描述1）灰度直方圖特征定義直方圖對(duì)均值u的P階中心矩為:r=N-l5 =乞（廠-（廠）r=0當(dāng)

12、p = 2時(shí)為二階中心矩：/為方差。r=N-l“2 =乞（廠-（廠）=/r=084.2區(qū)域的描述1）灰度直方圖特征定義直方圖的偏度S為（S表示直方圖分布偏離對(duì)稱的大?。敹嗀支b-“）5（初bC r=0定義直方圖的峰度K為：（K表示直方圖是聚集在均值附近還是散布于直方圖的尾端）1 r=N-l=乞（廠-汀 P（b b r=0842區(qū)域的描述2)共生矩陣共生矩陣p定義為：P(i, j, Ax, Ay) = # (x, y), (x + Ax, y + Ay) | f(x, y) = i,/(x + y + Ay) jx 0丄，TV 1; y = 0,1,.TV 1#表示數(shù)目X I D I an university1 842區(qū)域的描述 2）共生矩陣?yán)夯叶葹? 3,共生矩陣為4X4001100110222223320P(l,0)= 002 1 02 0 00 310 0 1原圖像1 842區(qū)域的描述 2）共生矩陣共生矩陣P也可以定義為：PQj共生矩陣第i行，第j列的元素表示所有在。方向上， 相隔為r, 一個(gè)灰度為i, 一個(gè)灰度為j的象素點(diǎn)對(duì)出現(xiàn) 的頻率X I D I AN UNIVERSITYX I D I AN UNIV