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1、本章重點(diǎn):圖像特征及特征提取的基本概念。常見的圖像特征提取與描述方法,如顏色特征、紋理特征和幾何形狀特征提取與描述方法。第10章圖像特征提取與分析10.1基本概念10.2顏色特征描述10.3形狀特征描述10.4圖像的紋理分析技術(shù)10.5小結(jié)10.1基本概念目的讓計(jì)算機(jī)具有認(rèn)識(shí)或者識(shí)別圖像的能力,即圖像識(shí)別。特征選擇是圖像識(shí)別中的一個(gè)關(guān)鍵問題。特征選擇和提取的基本任務(wù)是如何從眾多特征中找出最有效的特征。特征形成根據(jù)待識(shí)別的圖像,通過計(jì)算產(chǎn)生一組原始特征,稱之為特征形成。特征提取原始特征的數(shù)量很大,或者說(shuō)原始樣本處于一個(gè)高維空間中,通過映射或變換的方法可以將高維空間中的特征描述用低
2、維空間的特征來(lái)描述,這個(gè)過程就叫特征提取。特征選擇從一組特征中挑選出一些最有效的特征以達(dá)到降低特征空間維數(shù)的目的,這個(gè)過程就叫特征選擇。選取的特征應(yīng)具有如下特點(diǎn):可區(qū)別性可靠性獨(dú)立性好數(shù)量少10.2顏色特征描述10.2.1顏色矩10.2.2顏色直方圖10.2.3顏色集10.2.4顏色相關(guān)矢量10.2.1顏色矩顏色矩是以數(shù)學(xué)方法為基礎(chǔ)的,通過計(jì)算矩來(lái)描述顏色的分布。顏色矩通常直接在RGB空間計(jì)算顏色分布的前三階矩表示為:10.2.2顏色直方圖設(shè)一幅圖像包含M個(gè)像素,圖像的顏色空間被量化成N個(gè)不同顏色。顏色直方圖H定義為:(8-4)為第i種顏色在整幅圖像中具有的像素?cái)?shù)。歸一化為:(
3、8-5)由于RGB顏色空間與人的視覺不一致,可將RGB空間轉(zhuǎn)換到視覺一致性空間。除了轉(zhuǎn)換到前面提及的HSI空間外,還可以采用一種更簡(jiǎn)單的顏色空間:這里,max=255。彩色圖像變換成灰度圖像的公式為:其中R,G,B為彩色圖像的三個(gè)分量,g為轉(zhuǎn)換后的灰度值。10.2.3顏色集顏色直方圖和顏色矩只是考慮了圖像顏色的整體分布,不涉及位置信息。顏色集表示則同時(shí)考慮了顏色空間的選擇和顏色空間的劃分使用顏色集表示顏色信息時(shí),通常采用顏色空間HSI定義:設(shè)BM是M維的二值空間,在BM空間的每個(gè)軸對(duì)應(yīng)唯一的索引m。一個(gè)顏色集就是BM二值空間中的一個(gè)二維矢量,它對(duì)應(yīng)著對(duì)顏色{m}的選擇,即顏色m
4、出現(xiàn)時(shí),c[m]=1,否則,c[m]=0。實(shí)現(xiàn)步驟:對(duì)于RGB空間中任意圖像,它的每個(gè)像素可以表示為一個(gè)矢量。變換T將其變換到另一與人視覺一致的顏色空間,即。采用量化器QM對(duì)重新量化,使得視覺上明顯不同的顏色對(duì)應(yīng)著不同的顏色集,并將顏色集映射成索引m。顏色集可以通過對(duì)顏色直方圖設(shè)置閾值直接生成,如對(duì)于一顏色m,給定閾值,顏色集與直方圖的關(guān)系如下:因此,顏色集表示為一個(gè)二進(jìn)制向量10.2.4顏色相關(guān)矢量顏色相關(guān)矢量CCV(ColorCorrelationVector)表示方法與顏色直方圖相似,但它同時(shí)考慮了空間信息。設(shè)H是顏色直方圖矢量,CCV的計(jì)算步驟:圖像平滑:目的是為了消除
5、鄰近像素間的小變化的影響。對(duì)顏色空間進(jìn)行量化,使之在圖像中僅包含n個(gè)不同顏色。在一個(gè)給定的顏色元內(nèi),將像素分成相關(guān)或不相關(guān)兩類。根據(jù)各連通區(qū)的大小,將像素分成相關(guān)和不相關(guān)兩部分。10.3形狀特征描述10.3.1幾個(gè)基本概念10.3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析10.3.3區(qū)域內(nèi)部變換分析10.3.4區(qū)域邊界的形狀特征描述10.3.1幾個(gè)基本概念鄰域與鄰接對(duì)于任意像素(i,j),(s,t)是一對(duì)適當(dāng)?shù)恼麛?shù),則把像素的集合{(i+s,j+t)}叫做像素(i,j)的鄰域.直觀上看,這是像素(i,j)附近的像素形成的區(qū)域.最經(jīng)常采用的是4-鄰域和8-鄰域4-鄰域和8-鄰域鄰域與鄰接互為4-鄰域
6、的兩像素叫4-鄰接?;?-鄰域的兩像素叫8-鄰接。對(duì)于圖像中具有相同值的兩個(gè)像素A和B,如果所有和A、B具有相同值的像素序列存在,并且和互為4-鄰接或8-鄰接,那么像素和叫做4-連接或8-連接,以上的像素序列叫4-路徑或8-路徑。像素的連接像素的連接在圖像中,把互相連接的像素的集合匯集為一組,于是具有若干個(gè)0值的像素和具有若干個(gè)l值的像素的組就產(chǎn)生了。把這些組叫做連接成分,也稱作連通成分。在研究一個(gè)圖像連接成分的場(chǎng)合,若1像素的連接成分用4-連接或8-連接,而0像素連接成分不用相反的8-連接或4-連接就會(huì)產(chǎn)生矛盾。假設(shè)各個(gè)1像素用8-連接,則其中的0像素就被包圍起來(lái)。如果對(duì)0
7、像素也用8-連接,這就會(huì)與左下的0像素連接起來(lái),從而產(chǎn)生矛盾。因此0像素和1像素應(yīng)采用互反的連接形式,即如果1像素采用8-連接,則0像素必須采用4-連接。連接成分連接性矛盾示意圖在0-像素的連接成分中,如果存在和圖像外圍的1行或1列的0-像素不相連接的成分,則稱之為孔。不包含有孔的1像素連接成分叫做單連接成分。含有孔的l像素連接成分叫做多重連接成分。區(qū)域內(nèi)部空間域分析是不經(jīng)過變換而直接在圖像的空間域,對(duì)區(qū)域內(nèi)提取形狀特征。1.歐拉數(shù)圖像的歐拉數(shù)是圖像的拓?fù)涮匦灾?,它表明了圖像的連通性。下圖