图像处理第十章
第十章
10.1颜色描述
颜色特征与其它视觉特征区别(重点)
颜色特征是图像的基本特征之一。
颜色特征是图像检索识别中应用最为广泛的视觉特征,与其他视觉特征相比,它对图像的尺寸、方向、视角的依赖性较弱,因此具有较高的稳定性。
颜色描述包括了简单灰度特征和直方图特征。
10.1.1简单灰度特征(了解即可)
包括灰度均值、灰度最大值、最小值、中值、顺序值及方差等
10.1.2直方图特征(了解即可)
图像灰度直方图可以认为是图像灰度概率密度的估计。包括以下特征:平均值、方差、能量、熵
10.2纹理描述
类似于布纹、草地、砖砌地面等重复性结构称为纹理。一般来说,纹理是对图像的像素灰度级在空间上的分布模式的描述,反映物品的质地,如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性和规范性等。
10.2.3灰度共生矩阵
灰度共生矩阵法是描述纹理特征的重要方法之一,它能较精确地反映纹理粗糙程度和重复方向。
上图为0度距离为1的灰度共生矩阵
(x轴正方向为0度,度数递增为逆时针)
共生矩阵能够反映图像纹理的主要特征。对于较平坦的区域,粗纹理区域,相距较近的像素一般具有相近的灰度,所以当距离d取得较小时在相应的共生矩阵中,对角线及其附近的元素值较大,细纹理区域其共生矩阵的各元素值是相对均匀的。
10.2.4频谱特征
频谱特征正是基于付里叶频谱的一种纹理描述。全局纹理模式在空域中很难检测出来,但是转换到频域中则很容易分辨。
频谱纹理对区分周期模式或非周期模式以及周期模式之间的不同十分有效。通常,全局纹理模式对应于付里叶频谱中能量十分集中的区域,即峰值突起处。
10.3边界描述
边界描述主要借助区域的外部特征即区域的边界来描述区域。
10.3.1边界表达
10.3.1.1链码
(1)定义
链码用于表示由顺次连接的具有指定长度和方向的直线段组成的边界线。
在典型的情况下,这种表示方法基于线段的4或8连接。
每一段的方向使用数字编号方法进行编码
上图是八向链码
(2)链码归一化
依一个方向循环以使它们所构成的自然数的值最小,将转换后所对应的链码起点作为这个边界的归一化链码的起点。例如,4向链码10103322的归一化链码为01033221
10.3.1.2多边形相似
用基于收缩或聚合或分类的多边形法来确定边界
10.3.2边界描述特征
包括边界长度、直径、长轴、短轴、离心率、曲率
10.4区域描述
10.4.1简单区域描述(面积、重心)
10.4.2拓扑描述(孔、连通数、欧拉数=连接数-孔数)
10.4.3形状描述(近圆率、偏心度)
10.4.3.1形状参数
近圆率F,周长B,面积A
由上式可见,一个连续区域为圆形时,F为1,当区域为其他形状时,F大于1。即F的值当区域为圆时达到最小。
除了近圆率还有偏心度:区域主轴和辅轴的比
10.4.4矩
当一个区域R只是以其内部点的形式给出时,我们可以用矩特征描述,它对大小、旋转和平移的变化都是不变的。