資源描述：
《最新圖像特征提取與分析教程（不變距 hu矩 zernike矩 顏色矩陣 pca幻燈片.ppt》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、圖像特征提取與分析教程（不變距Hu矩zernike矩顏色矩陣PCA）圖像特征提取與分析本章重點：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。1基本概念2顏色特征描述3形狀特征描述4圖像的紋理分析技術5小結圖像特征提取與分析2.1顏色矩顏色矩是以數(shù)學方法為基礎的，通過計算矩來描述顏色的分布。顏色矩通常直接在RGB空間計算顏色分布的前三階矩表示為：2.2顏色直方圖設一幅圖像包含M個像素，圖像的顏色空間被量化成N個不同顏色。顏色直方圖H定義為：（8-4）為
2、第i種顏色在整幅圖像中具有的像素數(shù)。歸一化為：(8-5)由于RGB顏色空間與人的視覺不一致，可將RGB空間轉換到視覺一致性空間。除了轉換HSI空間外，還可以采用一種更簡單的顏色空間：這里，max=255彩色圖像變換成灰度圖像的公式為：其中R,G,B為彩色圖像的三個分量，g為轉換后的灰度值。2.2顏色直方圖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，通常采用顏色空間HSL定義：設BM是M維的二值空間，在BM空
3、間的每個軸對應唯一的索引m。一個顏色集就是BM二值空間中的一個二維矢量，它對應著對顏色{m}的選擇，即顏色m出現(xiàn)時，c[m]=1,否則，c[m]=0。實現(xiàn)步驟：對于RGB空間中任意圖像，它的每個像素可以表示為一個矢量。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對重新量化，使得視覺上明顯不同的顏色對應著不同的顏色集，并將顏色集映射成索引m。2.3顏色集顏色集可以通過對顏色直方圖設置閾值直接生成，如對于一顏色m，給定閾值，顏色集與直方圖的關系如下：因此，顏色集表示為一個二進制向量2.3顏色集2.4顏色
4、相關矢量顏色相關矢量CCV(ColorCorrelationVector)表示方法與顏色直方圖相似，但它同時考慮了空間信息。設H是顏色直方圖矢量，CCV的計算步驟：圖像平滑：目的是為了消除鄰近像素間的小變化的影響。對顏色空間進行量化，使之在圖像中僅包含n個不同顏色。在一個給定的顏色元內(nèi)，將像素分成相關或不相關兩類。根據(jù)各連通區(qū)的大小，將像素分成相關和不相關兩部分。3形狀特征描述3.1幾個基本概念3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析3.3區(qū)域內(nèi)部變換分析3.4區(qū)域邊界的形狀特征描述3.1幾個基本概念鄰域與鄰接對于任意像素(i,j
5、),(s,t)是一對適當?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3.1幾個基本概念4-鄰域和8-鄰域四近鄰八近鄰鄰域與鄰接互為4-鄰域的兩像素叫4-鄰接?；?-鄰域的兩像素叫8-鄰接。3.1幾個基本概念對于圖像中具有相同值的兩個像素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
6、連接3.1幾個基本概念像素的連接3.1幾個基本概念將相互連在一起的黑色像素的集合稱為一個連通域。四接連意義下為6個連通域。八接連意義下為2個連通域?？梢钥吹?，通過統(tǒng)計連通域的個數(shù)，即可獲得提取的目標物的個數(shù)。3.1幾個基本概念連接性矛盾示意圖連接成分在圖像中，把互相連接的像素的集合匯集為一組，叫做連接成分，也稱作連通成分。在研究一個圖像連接成分的場合，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-連接就會產(chǎn)生矛盾。3.1幾個基本概念3.1幾個基本概念區(qū)域內(nèi)部空間域分析是不經(jīng)過變換而
7、直接在圖像的空間域對區(qū)域內(nèi)提取形狀特征。1.歐拉數(shù)圖像的歐拉數(shù)是圖像的拓撲特性之—，它表明了圖像的連通性。下圖(a)的圖形有一個連接成分和一個孔，所以它的歐拉數(shù)為0，而下圖（b）有一個連接成分和兩個孔，所以它的歐拉數(shù)為-1?？梢娡ㄟ^歐拉數(shù)可用于目標識別。3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析具有歐拉數(shù)為0和-1的圖形用線段表示的區(qū)域，可根據(jù)歐拉數(shù)來描述。如下圖中的多邊形網(wǎng)，把這多邊形網(wǎng)內(nèi)部區(qū)域分成面和孔。如果設頂點數(shù)為W，邊數(shù)為Q，面數(shù)為F，則得到下列關系，這個關系稱為歐拉公式。圖中的多邊形網(wǎng)，有7個頂點、11條邊、2個面、1個
8、連接區(qū)、3個孔，因此，由上式可得到。3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析包含多角網(wǎng)絡的區(qū)域3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析一幅圖像或一個區(qū)域中的連接成分數(shù)C和孔數(shù)H不會受圖像的伸長、壓縮、旋轉、平移的影響，但如果區(qū)域撕裂或折疊時，C和H就會發(fā)生變化?？梢?，區(qū)域的拓撲性質對區(qū)域的全局描述是很有用的，歐拉數(shù)是區(qū)域一個較好的描述子。3.2區(qū)域內(nèi)部空間域分析2.
