第10章--图像特征描述matlab版

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1、第10章图像特征描述,10.1 论述,下面首先对几个经常用到的名词做一些说明。,根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称为特征形成。,1特征形成,所谓特征提取从广义上而言就是指一种变换。 具体而言，原始特征的数量很大，或者说原始样本是处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取。,2特征提取,从一组特征中挑出一些有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫特征选择。 对于一个特征而言，评判的标准有以下4个方向。 （1）可区别性 （2）可靠性 （3）独立性好 （4）数量少,3特征选择,10.2 颜色特征分析,10.2

2、.1 颜色直方图 10.2.2 直方图不变特征量 10.2.3 颜色矩 10.2.4 颜色集 10.2.5 颜色相关矢量,10.2.1 颜色直方图,1一般特征直方图,2累加特征直方图,3二维直方图,10.2.2 直方图不变特征量,10.2.3 颜色矩,颜色矩是一种简单有效的颜色特征，以计算HIS空间的分量为例，如果记为图像的第个像素的值，则其前三阶颜色矩（中心矩）分别为 （10-21） （10-22） （10-23） 式中，为像素的个数。 类似地，可以定义另外2个分量的颜色矩。,10.2.4 颜色集,一个颜色集c包含了8个颜色中的各种选择。 如果该颜色集对应一个单位长度的二值矢量，则表明重新量

3、化后的图像只有一个颜色出现；如果该颜色集有多个非零值，则表明重新量化后的图像中有多个颜色出现。,10.2.5 颜色相关矢量,颜色矩是一种简单有效的颜色特征，以计算HIS空间的分量为例，如果记为图像的第个像素的值，则其前三阶颜色矩（中心矩）分别为 （,颜色相关矢量（color correlation vector，CCV）表示方法与颜色直方图相似，但它同时考虑了空间信息。 设H是颜色直方图矢量，CCV的计算步骤如下。 （1）图像平滑。 （2）对颜色空间进行量化，使之在图像中仅包含n个不同颜色。 （3）在一个给定的颜色元内，将像素分成相关或不相关两类。 （4）根据各连通区的大小，将像素分成相关和不

4、相关两部分。,10.3 几何描述,10.3.1 位置与方向 10.3.2 长轴与短轴 10.3.3 周长 10.3.4 面积 10.3.5 距离,10.3.1 位置与方向,1位置,图像分析不仅需要知道一幅图像中物体的具体位置，而且还要知道物体在图像中的方向。 如果物体是细长的，则可以将较长方向的轴定义为物体的方向，如图10-2所示。 通常，将最小二阶矩轴定义为较长物体的方向。 也就是说，要找出一条直线，使物体具有最小惯量，即 （10-29）,2方向,10.3.2 长轴与短轴,若区域或物体的边界已知，则可以采用区域的最小外接矩形（Minimum Enclosing Rectangle，MER）的

5、尺寸来描述该区域的基本形状，如图10-3所示，为长轴，为短轴。,图10-3 物体的MER及长轴与短轴,10.3.3 周长,由于周长的表示方法不同，因而计算周长的方法也有所不同，计算周长常用的3种方法分别如下。 （1）若将图像中的像素视为单位面积小方块，则图像中的区域和背景均由小方块组成。 （2）若将像素视为一个个点，则周长用链码表示，求周长也就是计算链码（10.5.1节将对链码进行详细介绍）的长度。 （3）周长用边界所占面积表示时，周长即物体边界点数之和，其中每个点为占面积为1的一个小方块。,10.3.4 面积,1像素计数法,最简单的面积计算方法是统计边界及其内部的像素的总数。 根据面积的像素

6、计数法的定义方式，物体面积的计算非常简单，求出物体边界内像素点的总和即为面积，计算公式如下 （10-31）,由各种封闭边界区域的描述来计算面积也很方便，面积的边界行程码计算法可分如下两种情况。 （1）若已知区域的行程编码，则只需将值为1的行程长度相加，即为区域面积。 （2）若给定封闭边界的某种表示，则相应连通区域的面积为区域外边界包围的面积与内边界包围的面积（孔的面积）之差。,2边界行程码计算法,3边界坐标计算法,10.3.5 距离,测量距离常用的3种方法如下。,1欧几里得距离,2市区距离,3棋盘距离,10.4 形状描述,10.4.1 矩形度 10.4.2 宽长比 10.4.3 圆形度 10.

7、4.4 球状度 10.4.5 偏心率,10.4.1 矩形度,图10-6 物体的最小外接矩形,10.4.2 宽长比,10.4.3 圆形度,1周长平方面积比,2边界能量,图10-7 物体边界点的曲率半径,3圆形性,4面积与平均距离平方比值,10.4.4 球状度,图10-8 球状性定义示意图,10.4.5 偏心率,图10-9 偏心率度量,偏心率的另一种计算方法是计算惯性主轴比，它基于边界线上的点或整个区域来计算质量。 特南鲍姆（Tenebaum）提出了计算任意区域的偏心率的近似公式，一般过程如下。 （1）计算平均向量 （10-55）,（2）计算j + k阶中心矩 （10-56） （3）计算方向角 （

8、10-57） （4）计算偏心率近似值 （10-58）,10.5 图像表示,10.5.1 链码 10.5.2 边界分段 10.5.3 多边形近似 10.5.4 标记图 10.5.5 骨架,10.5.1 链码,用来表示线条模式，至今它仍然被广泛应用。 根据链的斜率不同，有4-链码，6-链码和8-链码。,图10-10 3种链码形式：4-链码、6-链码、8-链码,图10-11 4-链码和8-链码的自然编码表示,10.5.2 边界分段,在对边界进行分解的时候，首先要构造边界的凸包（convex hull）。 所谓边界的凸包就是包含边界的最小凸集。 一种直观的边界分段的方法是跟踪区域凸包的边界，记录凸包边

9、界进出区域的转变点即可实现对边界的分割。,理论上该方法对区域边界具有尺度变换和旋转不变性。 但在实际情况中，由于噪声等因素的影响，会使得边界具有小的不规则形状，从而导致小的无意义的凸凹。 为此，通常要在边界分段之前先对边界进行平滑。,10.5.3 多边形近似,数字边界也可以用多边形近似来逼近。 常用的一种多边形近似方法是最小周长多边形（minimum perimeter polygon，MPP）。 该方法以周长最小的多边形来近似表示边界，它将边界看成是介于多边形内外界限之间的有弹性的线，当它在内外界线的限制之下收缩紧绷的时候，就可以得到最小周长边界。,Sklanskey等人给出了求最小周长边界

10、的一种算法，该算法适用于无自交情况的多边形。 该算法在获取边界之后，先查找边界的拐角点，并且标记该拐角点是凸点还是凹点；然后将所有的凸拐点连接起来作为初始的最小周长多边形P0；接着把所有在多边形P0之外的凹拐点移除；再将剩下的凹拐点和所有凸拐点依次连接，形成新的多边形P1；之后移除所有原为凸点而在新多边形中变成凹点的拐点；再用剩余的点连接形成新多边形，再次移除；如此循环，直至新形成的多边形中没有凹点。,10.5.4 标记图,其基本思想是将原来的二维边界用一元函数来表示，以降低表达难度。 较简单的方法就是把从重心到边界的距离作为角度的函数来标记。,图10-14 边界及其标记图表示,10.5.5

11、骨架,骨架是一种区域表示方法，它不同于前述的边界表示方法，即不是对边界的点或者线进行表示，而是把平面区域抽取为图的形式来表示。 常用的一种获取骨架的细化算法叫做中轴变换（medial axis transformation，MAT）。 该算法对区域R中的每一个点p，寻找位于边界b上的离它最近的点。 如果对点p同时找到多个这样的点，那么就称点p为区域R的中轴上的点。,10.6 区域描述,10.6.1 描述子 10.6.2 纹理 10.6.3 不变矩,10.6.1 描述子,1区域面积,区域面积内部描述了区域的大小。 计算区域面积的一种简单方法就是对属于区域的像素进行计数。,2区域重心,10.6.2

12、 纹理,量化纹理是一种重要的区域描述方法。 所谓纹理，目前并没有正式统一的定义，它是一种反映像素灰度的空间分布属性的图像特征，通常表现为局部不规则但宏观有规律的特征。 常用的纹理描述方法有两种：统计法和频谱法。,1统计法,2频谱法,10.6.3 不变矩,下列7个二维不变矩是由归一化的二阶和三阶中心矩得到的。 它们对平移、旋转、镜面以及尺度变换具有不变性：,10.7 图像膨胀与腐蚀,10.7.1 结构元素的创建 10.7.2 图像膨胀函数及MATLAB 实现 10.7.3 图像腐蚀函数及MATLAB 实现 10.7.4 膨胀与腐蚀联合操作 10.7.5 基于膨胀与腐蚀的形态学函数及 其实现,膨胀

13、一般是给图像中的对象边界添加像素，而腐蚀则是删除对象边界某些像素。,表10-3 膨胀和腐蚀填充图像规则,10.7.1 结构元素的创建,结构元素是膨胀和腐蚀操作的基本组成部分，用于测试输入图像，通常要比待处理的图像小得多。 二维（平面）结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。 结构元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围，结构元素中数值为1的点决定结构元素的邻域像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参与计算。,MATLAB的形态函数使用以下函数获得任意大小和维数的结构元素的原点坐标： origin=floor(size(nhood)+1)/2),1结构元素的原点,可以使用MATLAB图像处理工具箱中的

14、strel函数来创建任意大小和形状的STREL对象。 strel函数支持许多种常用的形状，如线形（line）、钻石形（diamond）、圆盘形（disk）和球形（ball）等。 其调用格式为： SE=strel(arbitrary, NHOOD) SE=strel(arbitrary, NHOOD, HEIGHT),2创建结构元素,为了提高执行效率，strel函数可能会将结构元素拆为较小的块，这种技术称为结构元素分解。,3结构元素的分解,10.7.2 图像膨胀函数及MATLAB实现,MATLAB图像处理工具箱提供用于图像膨胀的函数是imdilate，其调用格式为： IM2=imdilate(I

15、M, SE) IM2=imdilate(IM, NHOOD) IM2=imdilate(IM, SE, PACKOPT) IM2=imdilate(., PADOPT),10.7.3 图像腐蚀函数及MATLAB实现,MATLAB图像处理工具箱提供用于图像腐蚀的函数是imerode，其调用格式为： IM2=imerode(IM, SE) IM2=imerode(IM, NHOOD) IM2=imerode(IM, SE, PACKOPT, M) IM2=imerode(., PADOPT),10.7.3 图像腐蚀函数及MATLAB实现,MATLAB图像处理工具箱提供用于图像腐蚀的函数是imero

16、de，其调用格式为： IM2=imerode(IM, SE) IM2=imerode(IM, NHOOD) IM2=imerode(IM, SE, PACKOPT, M) IM2=imerode(., PADOPT),10.7.4 膨胀与腐蚀联合操作,在MATLAB图像处理工具箱中，同时也提供了专门的函数imopen，可以实现对图像的开启操作。,10.7.5 基于膨胀与腐蚀的形态学函数及其实现,前面介绍了如何实现膨胀和腐蚀两种操作，接下来将以这两个操作为基础，说明另外两个基于膨胀和腐蚀的图像处理操作骨架化和边界测定（对上章节提到的骨架和边界的补充）。 重点介绍函数bwmorph。 通过改变参数，使用该函数可以实现很多类型的图像形态学操作。其调用格式为： BW2=bwmorph(BW, operation) BW2=bwmorph(BW, operation, n),调用函数bwmorph，可以实现骨架化操作。代码如下： BW1=imread(circbw.tif); BW2=bwmorph(BW1,skel,Inf