第九章模式识别应用-二维图像区域的度量.ppt

第九章模式识别应用- 二维图像区域的度量
图像的数字化
为了适合于输入到计算机中进行处理和运算,一幅景物图像首先要经数字转换器转换成一幅数字图像。
图像输入设备:数字化仪,摄像机,扫描仪,…
一幅数字图像f(x,y)指的是在空间坐标上和亮度上都已经离散化了的图像,它在计算机中可以表示为一个矩阵。
矩阵的行和列表示图像中的一个点(像素点)。
矩阵中相应元素的值(像素值)表示该点的灰度等级。
通常用一个字节(8位)表示256个灰度级。
图像的数字化
图像数字化实例
物体区域测量
几何特征
物体区域的几何特征反映区域的几何性质,它仅与区域的像素点有关,而与这些像素点的灰度无关。
几何特征的度量一般在二值图像或边界链码上进行。
二值图像:灰度值用两个值(如0和1)表示的图像,可通过对灰度图像进行二值化处理得到。
边界链码:Freeman链码
物体区域测量
几何特征
区域的面积
区域的周长
区域的密集度
在相同面积的条件下,在各种形状当中具有光滑边界的圆形的周长最短,因此为最密集的形状。
圆形密集度C=1,随着边界凹凸变化程度的增加,周长P相应增加,C值也随着增大。
物体区域测量
几何特征
体态比
区域最小外接矩形的宽(W)与长(L)之比为区域形状的体态比。
方形或圆形物体的体态比接近于1,细长物体的体态比小于1。
物体区域测量
几何特征
讨论
这是一类较粗略的形状描绘子。
优点是直观性强,计算简单。
缺点是所提取的形状信息不完全,特征值与具体形状之间不是一一对应的关系,而是一对多的关系。
通过这类特征值并不能唯一地恢复出物体原来的形状,不适于细节的鉴别。
物体区域测量
不变矩
矩是一种区域描绘子,当一个区域R是以其内部点的形式给出时,它对大小、平移和旋转的变化都是不变的。
(p+q)阶矩的定义
可以证明,如果f(x,y)是连续的,且仅在xy平面的有限部分中有非零值,则所有各阶矩皆存在,并且矩序列mpq唯一地被f(x,y)所确定,反之mpq也唯一地确定了f(x,y)。
物体区域测量
不变矩
中心矩的定义
数字图像中的离散化表示
当f(x,y)相当于物体的密度时:
零阶矩m00表示密度的总和,即物体的质量;
(m10/m00, m01/m00)表示物体质量重心的坐标,或区域灰度重心的坐标。
物体区域测量
不变矩
各阶中心矩表示
中心矩μpq是反映区域R中的灰度相对与灰度重心是如何分布的度量。
μ20和μ02分别表示R围绕通过灰度重心的垂直和水平轴线的惯性矩,若μ20>μ02 ,则表示一个水平方向拉长的物体。
μ30和μ03的幅值可以度量物体对于垂直和水平轴线的不对称性,如果是完全对称的形状,其值应为0。
(p+q)阶规格化中心矩的定义
基于二阶和三阶规格化中心矩的七个不变矩组
可以证明,该矩组对于平移、旋转和大小比例变化都是不变的。