《數(shù)字圖像處理教程（OPENCV版）》 課件 Ch11 目標(biāo)的表示與描述

數(shù)字圖像處理教程第11章目標(biāo)的表示與描述11.1表示11.1.1邊界追蹤

11.1.1邊界追蹤

11.1.2鏈碼將輪廓用一系列具有特定長(zhǎng)度和方向的相連的直線段表示用線段的起點(diǎn)加上各線段方向編號(hào)所構(gòu)成的數(shù)列每個(gè)線段的長(zhǎng)度固定方向數(shù)目有限，每個(gè)線段的方向使用一個(gè)數(shù)字編號(hào)11.1.2鏈碼前述鏈碼不實(shí)用太長(zhǎng)輕微干擾造成鏈碼結(jié)果劇烈變化增加采樣間隔可以提高抗干擾能力11.1.2鏈碼鏈碼歸一化處理前述編碼結(jié)果與起點(diǎn)有關(guān)歸一化處理方法將邊界分別以不同起點(diǎn)、相同順/逆時(shí)針進(jìn)行鏈碼編碼，分別對(duì)各編碼數(shù)列中所有數(shù)求和，將具有最小和的那個(gè)數(shù)列做為鏈碼編碼，確保起點(diǎn)相同11.1.2鏈碼前述鏈碼編碼不具有旋轉(zhuǎn)不變性，邊界旋轉(zhuǎn)后鏈碼發(fā)生變化鏈碼的差分編碼鏈碼編碼看成一個(gè)循環(huán)數(shù)列，最后一個(gè)編碼與第一個(gè)編碼首尾相接差分編碼為相鄰二個(gè)鏈碼編碼數(shù)之差，如果二者之差為負(fù)數(shù)則對(duì)該值取模（模為4或8，取決于連通性）差分鏈碼具有旋轉(zhuǎn)不變性第一個(gè)差分0-3=-3，由于采用4向編碼故對(duì)-3進(jìn)行模4運(yùn)算得到1，第2個(gè)差分碼是0-0仍為0，…，最后一個(gè)編碼與第一個(gè)編碼首尾相接，最終得到的循環(huán)差分碼為：11031101311311.1.2鏈碼歸一化的差分鏈碼既具有唯一性，也具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性歸一化的差分鏈碼稱為邊界的形狀數(shù)形狀數(shù)序列的長(zhǎng)度被稱為形狀數(shù)的階11.1.3多邊形近似邊界曲線可以用任意精度的多邊形近似多邊形近似的目的是用盡量少的線段擬合邊界的基本形狀多邊形近似有很多算法11.1.3多邊形近似多邊形近似有很多算法聚合近似從邊界中任選一點(diǎn)做為出發(fā)點(diǎn)，將該點(diǎn)順時(shí)針或逆時(shí)針?lè)较蛞来闻c曲線上點(diǎn)連接成線段，并計(jì)算每條線段與線段二端點(diǎn)間實(shí)際曲線的誤差，如果誤差恰好大于閾值，則用這條線段代替該段實(shí)際邊界曲線。然后以線段末端點(diǎn)為起點(diǎn)，重復(fù)上述過(guò)程，直到環(huán)繞一周為止。拆分近似選擇邊界上距離最遠(yuǎn)的二個(gè)點(diǎn)做為頂點(diǎn)連接成線段，分別在線段二側(cè)的邊界上各找到一個(gè)距離該線段最遠(yuǎn)的點(diǎn)。如果找到的點(diǎn)到線段的距離大于閾值則將該點(diǎn)做為新頂點(diǎn)，將所有當(dāng)前頂點(diǎn)順序連接，重復(fù)上述過(guò)程，直到找不出新頂點(diǎn)為止11.2邊界描述子11.2.1一些基本描述子

11.2.1一些基本描述子偏心率：基本矩形的主軸與副軸之比邊界周長(zhǎng)邊界凸包邊界輪廓是否是凸的11.2.2傅里葉描述子

11.2.2傅里葉描述子

11.3區(qū)域描述子11.3.1一些基本描述子

11.3.1一些基本描述子

11.3.2區(qū)域矩與不變矩

11.3.2區(qū)域矩與不變矩

11.3.2區(qū)域矩與不變矩

11.3.2區(qū)域矩與不變矩

11.3.2區(qū)域矩與不變矩

11.3.2區(qū)域矩與不變矩Zernike矩重建圖像11.4紋理描述11.4.1灰度直方圖統(tǒng)計(jì)矩

11.4.1灰度直方圖統(tǒng)計(jì)矩

11.4.2LBP特征局部二值模式，用于描述局部紋理特征對(duì)亮度變化不敏感比較一個(gè)像素與其鄰域像素值，若鄰域值大則鄰域記為1，反之記為0。以左上角鄰點(diǎn)為起點(diǎn)，順時(shí)針?lè)较驅(qū)⒏鞅忍亟M成一個(gè)序列對(duì)應(yīng)一個(gè)10進(jìn)制數(shù)值，每個(gè)值稱為一個(gè)LBP模式。以該數(shù)值做為L(zhǎng)BP圖對(duì)應(yīng)位置的像素值11.4.2LBP特征LBP值隨圖像旋轉(zhuǎn)而變化對(duì)LBP增加選擇不變性對(duì)每個(gè)像素素LBP二值序列進(jìn)行循環(huán)移位，比較每次移位后對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)值，選擇最小的一個(gè)數(shù)值做為該像素的LBP模式LBP特征一般與支持向量機(jī)SVM聯(lián)合使用11.4.3共生矩陣

11.4.3共生矩陣共生矩陣關(guān)于對(duì)角線對(duì)稱本質(zhì)上相當(dāng)于像素對(duì)的聯(lián)合直方圖細(xì)紋理圖像共生矩陣中數(shù)值較為分散規(guī)則粗紋理圖像的共生矩陣中數(shù)值集中于主對(duì)角線附件實(shí)際中一般不直接用共生矩陣進(jìn)行紋理描述，而是對(duì)其計(jì)算14個(gè)統(tǒng)計(jì)量，稱為Haralick特征量，用這組統(tǒng)計(jì)量構(gòu)成的特征向量描述紋理11.4.4方向梯度直方圖在目標(biāo)識(shí)別中邊緣和轉(zhuǎn)角包含的信息比平坦區(qū)域多，而邊緣和轉(zhuǎn)角處梯度的幅度遠(yuǎn)大于其它區(qū)域，因此可利用梯度描述目標(biāo)方向梯度直方圖（HOG）又稱梯度直方圖，或HOG描述子HOG將圖像分割為多個(gè)矩形區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的梯度統(tǒng)計(jì)特征拼接起來(lái)作為HOG特征向量HOG對(duì)局部變形、光照變化具有魯棒性，常與支持向量機(jī)SVM聯(lián)合使用，主要用于目標(biāo)檢測(cè)11.4.4方向梯度直方圖

塊單元格11.4.4方向梯度直方圖

11.4.4方向梯度直方圖

11.5主成分分析用于特征降維11.5主成分分析用于特征降維

11.5主成分分析用于特征降維

11.5主成分分析用于特征降維

11.5主成分分析用于特征降維

11.5主成分分析用于特征降維

11.6特征點(diǎn)檢測(cè)與描述特征點(diǎn)指那些在含有相同目標(biāo)場(chǎng)景的不同圖像中以相似形式表示的點(diǎn)，可以憑借這些點(diǎn)在不同圖像中找出相同的目標(biāo)場(chǎng)景。特征點(diǎn)描述廣泛用于目標(biāo)識(shí)別、檢測(cè)、跟蹤等應(yīng)用中11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)角點(diǎn)角點(diǎn)是特征點(diǎn)中非常典型的一類(lèi)一般指圖像中各方向灰度均劇烈變化的點(diǎn)或者邊緣線上曲率極大值點(diǎn)11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)Harris角點(diǎn)檢測(cè)具有旋轉(zhuǎn)不變性對(duì)亮度、對(duì)比度變化不敏感Harris角點(diǎn)不具有尺度不變性，檢測(cè)窗口大小相同時(shí)檢測(cè)結(jié)果隨圖像尺度而異11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)

11.6.1Harris角點(diǎn)、Shi-Tomashi角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)FAST角點(diǎn)FAST角點(diǎn)檢測(cè)速度比其它角點(diǎn)快對(duì)噪聲敏感，檢測(cè)前最好中值濾波平滑圖像FAST角點(diǎn)不具有旋轉(zhuǎn)不變性不具有尺度不變性11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述尺度不變特征變換(SIFT)檢測(cè)SIFT特征點(diǎn)、提供對(duì)特征點(diǎn)的描述即SIFT描述子SIFT特征具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，光線變化時(shí)保持不變，對(duì)視角變化、仿射、噪聲和模糊具有魯棒性，廣泛應(yīng)用于目標(biāo)匹配SIFT基本步驟：①對(duì)圖像建立尺度空間高斯金字塔以及對(duì)應(yīng)的高斯差分金字塔、②在尺度空間高斯差分金字塔中進(jìn)行極值點(diǎn)檢測(cè)、③對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)精確定位、④確定關(guān)鍵點(diǎn)方向、⑤SIFT描述子計(jì)算11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述1、SIFT尺度空間構(gòu)建尺度空間的目的是檢測(cè)出在各種尺度下存在的特征點(diǎn)，而LoG檢測(cè)特征點(diǎn)效果好用不同尺度高斯圖像相減得到對(duì)應(yīng)的DoG圖像，減少計(jì)算量11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述SIFT尺度空間11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述3、關(guān)鍵點(diǎn)定位

包含2個(gè)操作關(guān)鍵點(diǎn)精確定位尺度可以看成是對(duì)原始圖像的采樣，采樣后檢測(cè)到的極值點(diǎn)并不是真正意義上的極值點(diǎn)。通過(guò)對(duì)尺度空間DoG函數(shù)進(jìn)行曲線擬合找到真正的極值點(diǎn)刪除不穩(wěn)定的關(guān)鍵點(diǎn)低對(duì)比度點(diǎn)：若關(guān)鍵點(diǎn)DoG響應(yīng)值低于0.03則被判為低對(duì)比度點(diǎn)邊緣點(diǎn)11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述11.6.2SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述5、SIFT描述子每個(gè)特征點(diǎn)建立一個(gè)描述子（續(xù)1）對(duì)128維向量進(jìn)行歸一化處理為了消除光照變化對(duì)描述子的影響，對(duì)128維向量的每個(gè)分量均除以相同系數(shù)，該系數(shù)為128個(gè)分量之和，處理后所有分量之和為1，這樣特征點(diǎn)周?chē)植抗庹兆兓桓淖僑IFT描述子為防止局部高對(duì)比度對(duì)SIFT描述符的過(guò)度影響，若階段a)處理后128個(gè)分量中存在數(shù)值超過(guò)0.2的，將其數(shù)值修改為0.2，然后再次進(jìn)行階段a)的歸一化11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述加速穩(wěn)健特征(SURF)是對(duì)SIFT的改進(jìn)SURF比SIFT計(jì)算復(fù)雜度低、檢測(cè)速度快SURF基本過(guò)程分為建立尺度空間、關(guān)鍵點(diǎn)定位、為關(guān)鍵點(diǎn)分配方向得到SURF特征點(diǎn)、計(jì)算特征點(diǎn)的SURF描述子11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述

11.6.3SURF特征點(diǎn)檢測(cè)與描述11.6.4BRIEF描述子BRIEF描述子對(duì)已檢測(cè)到的特征點(diǎn)用二進(jìn)制碼串進(jìn)行描述BRIRF僅提供對(duì)特征點(diǎn)的描述，不包含特征點(diǎn)的檢測(cè)BRIEF描述子不具備尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性11.6.4BRIEF描述子

11.6.4BRIEF描述子BRIEF描述子占用的存儲(chǔ)空間少由于采用二進(jìn)制編碼，可以用漢明距離度量二個(gè)BRIEF描述子的相似度計(jì)算BRIEF描述子耗時(shí)遠(yuǎn)小于SURF、SIFT描述子，實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用中常用BRIEF描述子像素對(duì)如何選擇影響B(tài)RIEF描述子的有效性，選擇的像素對(duì)彼此相