第三章-数字影像的特征提取与定位(2)(1)
计算机视觉三维测量与建模-参考答案汇总 第1--8章
第一章大数据财务决策概论一、数字影像的概念？常见的数字影像的类型有哪些？物理世界的物体针对不同频段的电磁波具有不同的辐射、吸收和透射特性。
通常数字影像的成像过程是传感器将接收到的辐射、反射或透射的电磁波，从光信号转换为电信号，再转换为数字信号的过程。
彩色影像、灰度影像、二值影像、深度图影像、多光谱影像、伪彩色影像。
二、摄影几何的意义以及摄影几何数学表达的优点有哪些？射影几何学也叫投影几何学，在经典几何学中，射影几何处于一个特殊的地位，通过它可以把其他一些几何学联系起来。
在射影几何学中，把无穷远点视为“理想点”。
欧氏直线再加上一个无穷点就是射影几何中的直线，如果一个平面内的两条直线平行，那么这两条直线就交于这两条直线共有的无穷远点。
使用射影几何进行数学表达的优点包括：(1)提供了一个统一的框架来表示几何图元，如点、线和平面；(2)可以在无穷远处以直接的方式操作点、线和平面；(3)为许多几何操作(如构造、交集和变换)提供了线性表示方式。
三、为了描述光学成像的过程，通常需要引入几种坐标系,分别进行说明。
1.世界坐标系为了描述观测场景的空间位置属性,第一个需要建立的基本的三维坐标系是世界坐标系,也被称为全局坐标系。
2.像空间辅助坐标系第二类坐标系是像空间辅助坐标系，也被称为相机空间坐标系。
它类似于摄影测量学中的像空间辅助坐标系，是以摄像机为分析基准的坐标系，也是从三维空间转换到二维空间的一个桥梁。
3.像平面坐标系第三个重要的坐标系是像平面坐标系。
摄像机对三维场景拍照，属于透视投影变换,是将观测点的坐标值从三维空间转换到二维空间的射影变换。
四、基于不同的测量原理，主动式扫描仪系统可以分为几类？1.飞行时间扫描仪TOF类型的扫描仪通过测量从发射端发出的辐射波到目标表面的往返时间来计算目标表面点的距离。
2.相移扫描仪相移扫描仪利用正弦调制的强度随时间变换的激光束进行测量。
通过观测发射信号和反射信号的相位差，计算目标与传感器之间的往返距离。
遥感影像处理中的特征提取方法和应用
遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。
特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。
本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。
常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。
常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。
（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。
（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。
2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。
常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括面积、周长、伸长率等。
（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。
（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。
常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。
二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。
通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。
特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。
2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。
通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。
3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。
通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。
影像信息提取之--面向对象特征提取流程
影像信息提取之--面向对象特征提取流程“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。
本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX 工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。
本专题包括以下内容：●面向对象分类技术概述● ENVI FX简介● ENVI FX操作说明1、面向对象分类技术概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。
它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。
比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。
影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。
这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。
基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。
表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷传统地物的单个的中低分辨丰富的空基于光谱的分类方法光谱信息特征影像像元率多光谱和高光谱影像间信息利用率几乎为零基于专家知识决策树根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂面向对象的分类方法几何信息、结构信息以及光谱信息一个个影像对象中高分辨率多光谱和全色影像速度比较慢表1 传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表2、ENVI FX简介全名叫“面向对象空间特征提取模块—Feature Extraction”，基于影像空间以及影像光谱特征，即面向对象，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取信息，该模块可以提取各种特征地物如车辆、建筑、道路、桥、河流、湖泊以及田地等。
《摄影测量学》教学大纲
《摄影测量学》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211288002．课程中文名称：摄影测量学课程英文名称：Photography Surveying A3．面向对象：测绘工程专业的学生4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院测绘工程系5．总学时数：56讲课学时数：48，实验学时数：86．学分数：3.57．授课语种：汉语，考试语种：汉语8．教材：王佩军，徐亚明编著，《摄影测量学》，武汉大学出版社二、课程内容简介本课程主要内容可划分为基础知识即解析摄影测量、数字摄影测量及外业三部分。
其中解析部分主要包括摄影基本知识、单张航摄像片解析、像片立体观察与量测、双像解析摄影测量以及解析空中三角测量几个方面，学生学习本部分内容应达到以下要求：1、摄影测量学的定义与分类（1）掌握摄影测量的定义、分类、平台、特点和任务；（2）掌握摄影测量三个发展阶段的基本特点；2、摄影基本知识（1）了解摄影原理与摄影机类型、基本构造；（2）了解摄影处理与像片的晒印过程；（3）了解航空摄影与摄影测量对摄影的基本要求；（4）掌握像片影像的系统误差类型及处理；（5）了解彩色摄影与其它摄影方式。
3、单张航摄像片解析（1）了解中心投影的基本知识；（2）掌握摄影测量中常用坐标系的三轴定义及用途；（3）掌握航摄像片的内、外方位元素；（4）掌握像点在空间直角坐标系中的变换过程；（5）掌握中心投影的构像方程的推导，了解其应用；（6）掌握像点位移的类型及其规律；（7）掌握单张像片空间后方交会的基本原理与解算步骤。
4、像片立体观察与量测（1）了解人眼的立体视觉原理；（2）了解人造立体视觉原理及产生的条件；（3）掌握像对的立体观察方法；（4）掌握像对的立体量测步骤；（5）了解像点坐标量测仪器。
5、双像解析摄影测量（1）了解双像解析摄影测量的方法；（2）掌握立体像对空间前方交会的原理与过程；（3）掌握空间后方交会与前方交会求解地面点坐标的计算方法；（4）掌握连续法解析相对定向及模型坐标计算过程；（5）掌握立体模型的绝对定向过程；（6）掌握光束法整体解求的原理。
线特征的提取与定位算法
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
Hough变换算法实现 a
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos + ysin = 参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线； 使用交点累加器，或交点 统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点； 然后找出该点对应的xy平 面的直线线段。
A
b
对于影像空间直线上任一点(x，y） 变换将其映射到参数空间(，)的 一条正弦曲线上
p＋q阶原点矩与中心y）
Trinder 改进算子
算子受二值化影响，误差可达0.5像素。
1 x M 1 y M
M
n 1 m 1 i 0 j 0
ig
i 0 j 0
n 1
m 1
ij
Wij
i 0 j 0
ij
n 1
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
x y f ( x, y ) exp( ) 2 2
2 2
高斯函数
低通滤波
G( x, y) f ( x, y) g ( x, y)
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
图像处理中的特征提取与分类算法
图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
.数字摄影测量复习总结
数字摄影测量学复习总结第一章绪论1.摄影测量的三个发展阶段及其特点是什么？答：P3的表1-12.什么是数字摄影测量？它的组成部分有哪些，各有什么特点？答：p4页组成部分：计算机辅助测图、影像数字化测图（混合数字摄影测量、全数字摄影测量（通用数字摄影测量、实时数字摄影测量））3.简述数字摄影测量的新进展与发展趋势。
答：p6的五点第二章数字影像获取的预处理基础1.什么是数字影像？其频域表达有什么用处？答：p12的定义频域表达的用处：（1）变换后的能量大部分都集中于低频谱段，有利于后续图像的压缩存储、快速传输，减少运算时间提高效率；（2）可对信号不同频率成分的能量的表达更直观，有利于影像分解和影像处理。
2.分析离散数字图像卷积的直观背景，并说明数字滤波的计算过程。
答：直观背景：p17数字滤波的计算过程：略3.如何确定数字影像的采样间隔？答：采样定理：（由频率域推导而来）当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时，根据采样数据可完全恢复原函数g（x）。
4.采样函数有哪些性质？有哪些直观解释？答：略5.怎样对影像的灰度进行量化？答：影像的灰度概念p20怎样对影像的灰度量化p216.航空数字影像获取系统有哪些特点？叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质。
答：数字航摄仪的特点p22叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质：ADS\DMC\UCD\SWDC\VisionMap A37.什么是数字影像重采样？常用的数字影像重采样方法有哪些？各有哪些优缺点？答：（1）影像内插和重采样的概念p17（2）常用的采样方法p18（最近邻内插法、双线性内插法和双三次卷积法）（3）优缺点：p20表2-1第三章数字影像解析基础1.什么是数字影像内定向？为什么要数字影像内定向？答：概念及目的P383.什么是单像空间后方交会？计算过程主要有哪几步？答：概念：p394.什么是共面条件方程？利用它可以解决摄影测量中哪些问题？答：p43解决的问题有：像对的相对定向与解析空中三角测量。
数字影像内定向的原理
数字影像内定向的原理一、引言数字影像内定向是数字摄影测量中的重要步骤，它是指通过图像处理和计算机视觉技术，对数字影像进行几何校正和定向，使其具有准确的空间坐标。
数字影像内定向的原理是基于相对定向的基本原理，通过解算摄影测量方程，获得影像的内部几何参数，从而实现影像的内定向。
二、相对定向的基本原理相对定向是指通过识别影像上的特征点，并根据这些特征点在三维空间中的坐标关系，求解影像的相对几何关系。
相对定向的基本原理是利用特征点的对应关系，通过解算三维坐标的旋转和平移参数，将不同影像之间的坐标关系转换为一个公共的坐标系统。
三、数字影像内定向的原理数字影像内定向是在相对定向的基础上进行的，它主要包括几何校正和内部几何参数的计算两个步骤。
1. 几何校正几何校正是指对数字影像进行去畸变和去尺度的处理，使其具有真实的几何形状。
去畸变是通过校正镜头的畸变参数，将影像中的畸变效应消除；去尺度是通过校正相机的内部尺度参数，将影像中的尺度效应消除。
几何校正的目的是使影像在空间中具有准确的尺度和形状。
2. 内部几何参数的计算内部几何参数是指相机的内部标定参数，包括焦距、主点坐标和畸变参数。
通过解算摄影测量方程，可以利用特征点的像素坐标和其在真实世界中的坐标，求解相机的内部几何参数。
其中，特征点的像素坐标可以通过图像处理技术提取，其在真实世界中的坐标可以通过外业测量或地理信息系统获取。
四、数字影像内定向的步骤数字影像内定向的步骤主要包括特征点提取、特征点匹配、相对定向参数求解和内部几何参数计算四个过程。
1. 特征点提取特征点提取是指通过图像处理技术，自动或半自动地从数字影像中提取具有独特性和稳定性的特征点。
常用的特征点包括角点、边缘点和斑点等，它们在不同影像中具有相似的特征，可以用来进行匹配和求解几何关系。
2. 特征点匹配特征点匹配是指通过特征描述子，对不同影像中的特征点进行匹配。
常用的特征描述子包括SIFT、SURF和ORB等，它们可以对特征点进行描述和编码，从而实现特征点的匹配和对应。
数字图像的特征提取
数字图像的特征提取.txt23让我们挥起沉重的铁锤吧！每一下都砸在最稚嫩的部位，当青春逝去，那些部位将生出厚晒太阳的茧，最终成为坚实的石，支撑起我们不再年轻但一定美丽的生命。
呵呵,看了半天，原来你只不过要求进行边缘检测就可以，然后再做阈值化而已，太简单了。
按照下面做即可：void RobelEdgeDetect(LPBYTE lpDibTemp, LPBYTE lpDibSave,int width,int height){int i,j;float R;float RCos,RSin;for(j=1;j <height-1;j++)for(i=1;i <width-1;i++){RCos=(float)(lpDibTemp[(j-1)*width+i+1]+2*lpDibTemp[j*width+i+1]+lpDibTemp[(j+1)*width+i+1]-lpDibTemp[(j-1)*width+i-1]-2*lpDibTemp[j*width+i-1]-lpDibTemp[(j+1)*width+i-1]);RSin=(float)(lpDibTemp[(j+1)*width+i-1]+2*lpDibTemp[(j+1)*width+i]+lpDibTemp[(j+ 1)*width+i+1]-lpDibTemp[(j-1)*width+i-1]-2*lpDibTemp[(j-1)*width+i]-lpDibTemp[(j-1)*width+i+1 ]);lpDibSave[j*width+i]=(unsigned char)(float)sqrt(RCos*RCos+RSin*RSin);for(i=0;i <width;i++)//边缘处理{lpDibTemp[width*(height-1)+i]=lpDibTemp[width*(height-2)+i];lpDibTemp[i]=lpDibTemp[256+i];}for(j=0;j <height;j++){lpDibTemp[width-1+width*j]=lpDibTemp[width*j+width-2];lpDibTemp[width*j]=lpDibTemp[width*(j+1)];}for(j=0;j <height;j++)for(i=0;i <width;i++){lpDibSave[j*width+i]=255-lpDibSave[j*width+i];//反色if(lpDibSave[j*width+i]> =128) //阈值化lpDibSave[j*width+i]=255;elselpDibSave[j*width+i]=0;}}ok,一切完成！！！其中，阈值化时，要跟你的图像具体情况而定，当然可以使用自适应阈值最好了。
摄影测量重点知识汇总
一、定向★内定向：简单的说内定向就是根据像片的框标和相应的摄影机检定参数，恢复像片与摄影机的相关位置，即建立像片坐标系。
内定向的目的：是将像片纠正到像片坐标，通常方法是像片的周边有一系列的框标点，通常有4个或8个，它们的像片坐标是事先经过严格校正过的，利用这些点构成一个仿射变换的模型（或多项式），把象素纠正到像片坐标系。
通过这一步基本上消除了像片因扫描、压平等因素导致的变形。
★外定向：恢复像对的外方位元素，包括相对定向和绝对定向。
相对定向：恢复或确定立体像对两个光束在摄影瞬间相对位置关系的过程。
绝对定向：确定立体模型在物方坐标系中所处方位和比例的作业过程。
二、特征提取与定位★特征提取：是从图像中提取图像特征的技术过程，或说是从原始图像中提取区分某类目标图像依据的技术过程。
★特征提取的方法：1、兴趣值的选定兴趣值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的基本依据。
2、阈值的选定阈值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的标准。
一、点特征提取算子点特征提取算子：是指运用某种算法使图像中独立像点更为突出的算子，它又被称为兴趣算子或有利算子，主要用于提取我们感兴趣的点（如角点、圆点等）。
二、线特征提取算子线特征提取算子：是指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的算子，通常也称边缘检测算子。
线特征：是指影像的“边缘”与“线”，“边缘”可定义为影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线，而“线”则可以认为是具有很小宽度的、其中间区域具有相同的影像特征的边缘对，也就是距离很小的一对边缘构成一条线。
重要性：线特征存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间．因此它是图像分割所依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。
特性：沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。
三、面特征提取（影像分割）影像中的物体,除了在边界表现出不连续性之外,在物体区域内部具有某种同一性。
根据这种同一性,把一整幅影像分为若干子区域,每一区域对应于某一物体或物体的某一部分,这就是影像分割。
图像特征的选择与提取
设P(j,i)为图像的第j个像素的第i个颜色分量值，一阶 矩为：
i
1 N
N
Pji
j 1
即表示待测区域的颜色均值 。
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二阶矩(Variance)
i
(1 N
N
(Pij i )2 )1/ 2
j 1
表示待测区域的颜色方差，即不均匀性。
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三阶矩(Skewness)
si
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• 设f(i,j)是(i,j)处的像素值，(i,j)位置处的边缘强度通常用差分值或其函数来表示。简单的差分算法有： • x方向差分值：△xf(i,j)= f(i,j)- f(i,j-1) • y方向差分值：△yf(i,j)= f(i,j)- f(i-1,j) • 边缘强度 = |△xf(i,j)| + | △yf(i,j)| 或 • = △x2f(i,j) + △y2f(i,j)，
图像特征
常见的目标特征分为灰度（颜色）、纹理和几何形状特征等。其中，灰度和纹理属于内部特征，几何 形状属于外部特征。
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纹理特征 第5页/共31页
几何特征，判断凹凸
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• 选取的特征应具有如下特点： • ❖ 可区别性 • ❖ 可靠性 • ❖ 独立性好 • ❖ 数量少 • ❖ 对尺寸、变换、旋转等变换尽可能不敏感
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点特征提取
• 点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等.用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子
第22页/共31页
二值图像的边缘特征提取
• 二值图像边缘特征提取的过程实际上是寻找像素灰度值急剧变 化的位置的过程，并在这些位置上将像素值置为“1”，其余位 置上的像素值置为“0”，从而求出目标的边界线。二值图像的 边特征提取是用数学算子实现的，如Sobel、Prewitt、 Kirsch、拉普拉斯等多种算子。这些算子都是以一个3×3的模 板与图像中3×3的区域相乘，得到的结果作为图像中这个区域 中心位置的边缘强度。在计算出图像中每一个像素的边缘强度 后，将边缘强度大于一定值的点提取出来，并赋以像素值“1”， 其余赋以像素值“0”。
数字图像处理中的特征提取及其应用
数字图像处理中的特征提取及其应用数字图像处理是一门关注如何使用计算机科学、数学等学科知识在数字图像中提取有用信息的学科。
在数字图像处理过程中，特征提取是至关重要的一步，它有利于我们从众多的图像数据中较为准确地提取出需要的信息。
在数字图像处理中的特征提取方法有很多种，本文将介绍几种常见的特征提取方法及其应用。
一、边缘检测边缘提取是图像处理中最重要的一个子问题，其中最流行的算法是Canny边缘检测算法。
它是一种基于图像梯度的算法。
边缘反映的是图像灰度的变化，所以，它是图像信息中最丰富的一部分。
Canny算法的基本思想是，通过预处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等步骤，找到图像中所有的边缘。
Canny算法的应用场景非常广泛，例如在拍摄纹理繁杂的地方上，借助边缘检测的结果，我们可以更清晰地认识到物体的表面纹理，帮助我们理解和感受环境中的事物。
二、特征点检测在许多计算机视觉领域中，通常通过进行特征点提取和描述，来描述场景或分类对象。
特征点检测是计算机视觉领域的一项核心问题。
它的目的是找到图像中的关键点，称为特征点。
特征点通常会在图像比较重要、比较容易被检测到的位置出现，这些点是在计算机自动识别物体时非常重要的参考点。
特征点检测有很多种方法，其中最为常见的是SIFT，SURF和ORB。
SIFT算法采用高斯差分金字塔计算图像的特征点，SURF 算法采用速度快的旋转不变的特征，而ORB算法则是基于FAST 特征的二进制算法。
特征点检测的应用非常广泛，例如在拍摄移动物体时，我们可以通过对特定的移动轨迹跟踪，来确定目标的位置和动作。
在物体识别领域，我们可以利用特征点检测来实现物体识别。
三、纹理分析纹理是图像中的一种重要的视觉特征，而纹理分析通常用于分析图像数据集中的有效信息。
纹理分析的目的是提取图像中存在的规律性和随机性的分布特征，以便在计算机视觉、图像识别、医学图像处理、文本分析和机器人视觉等领域中发挥作用。
无人机航拍图像处理中的特征提取与配准方法
无人机航拍图像处理中的特征提取与配准方法无人机航拍图像处理在近年来快速发展，成为许多领域中不可或缺的工具。
随着无人机技术的不断发展和普及，航拍图像的质量和分辨率都得到了显著提高。
然而，由于拍摄环境复杂多变，光照条件不同，姿态变化大等因素的存在，导致航拍图像之间存在大量的差异和畸变。
特征提取和配准是无人机航拍图像处理的关键环节，能够有效解决图像之间的差异和畸变问题。
特征提取指的是在图像中自动识别和提取出具有辨识度的特征点或特征描述子，而配准则描述了将多幅图像对齐到同一坐标系的过程。
本文将重点探讨无人机航拍图像处理中的特征提取与配准方法。
特征提取是无人机航拍图像处理中的首要步骤，它能够从图像中提取出具有独特性和可区分性的特征，用于后续的图像匹配和配准工作。
在特征提取中，常用的算法包括Harris角点检测算法、SIFT（尺度不变特征变换）算法和SURF（加速稳健特征）算法等。
Harris角点检测算法能够识别出图像中的角点，它通过计算图像亮度变化的局部自相关矩阵来寻找特征点。
SIFT算法则通过多尺度空间下的高斯差分来寻找稳定的尺度空间极值点，并生成描述子来描述特征。
SURF算法是SIFT算法的改进版，它通过加速图像模糊，从而减少了计算量，并保持了相似的性能。
与特征提取相对应的是图像配准，它是将多幅图像对齐到同一坐标系的过程。
图像配准常用的方法有基于特征的配准方法、基于区域的配准方法和基于几何约束的配准方法。
基于特征的配准方法利用特征点的匹配关系进行图像对齐，常用的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法和SVD（奇异值分解）算法等。
RANSAC 算法通过随机选择一组特征点进行模型估计，并选择与该模型一致的点构成最终的匹配结果，以减小噪声和误匹配的影响。
SVD算法则通过奇异值分解来求解最优的刚性变换矩阵，以实现图像的配准。
基于区域的配准方法则将图像分割成几个互不重叠的区域，并通过区域间的相似度度量来进行图像对齐。
数字图像处理考试复习资料
数字图像处理考试复习资料第⼀章：图像的概念: 图像是对客观存在的物体的⼀种相似性的、⽣动的写真或描述。
图像处理：对图像进⾏⼀系列操作，达到预期⽬的处理。
数字图像处理的三个层次：(1)狭义的图像处理：(图像——图像的过程)指对图像进⾏各种操作以改善图像的视觉效果或进⾏压缩编码减少存储空间和传输时间等。
(2)图像识别与分析：(图像——数值或符号的过程)对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，建⽴对图像的描述。
(3)图像理解：(图像——描述及解释)在图像处理与识别的基础上，基于⼈⼯智能和认知理论，研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来景观场景加以描述，从⽽指导和规划⾏动。
数字图像处理的特点：（1）精度⾼：对于⼀幅图像⽽⾔，数字化时不管是⽤4⽐特还是8⽐特和其它⽐特表⽰，只需改变计算机中程序的参数，处理⽅法不变。
所以从原理上讲不管对多⾼精度的数字图像进⾏处理都是可能的。
⽽在模拟图像处理中，要想使精度提⾼⼀个数量级，就必须对装置进⾏⼤幅度改进。
（2）再现性好：不管是什么数字图像，均⽤数组或数组集合表⽰。
在传送和复制图像时，只在计算机内部进⾏处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。
⽽在模拟图像处理过程中，就会因为各种⼲扰因素⽽⽆法保持图像的再现性。
（3）通⽤性、灵活性强：不管是可视图像还是X光图像、热红外图像、超声波图像等不可见光图像，尽管这些图像⽣成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进⾏处理，这就是计算机处理图像的通⽤性。
第⼆章图像数字化是将⼀幅画⾯转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的⼤⼩是两个很重要的参数。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。
图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。
线特征的提取与定位算法
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取
• 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法
特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
,y2)
b
在参数ab平面上相交直线最多的点，对应的xy平面上的 直线就是我们的解
Hough变换算法实现
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos
+ ysin =
参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线；
使用交点累加器，或交点
统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点；
f (x, y) exp( x2 y2 )
2 2
高斯函数
G(x, y) f (x, y) g(x, y)
低通滤波
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)] 边缘提取
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)]
G(x, y) [2 f (x, y)] g(x, y)
i, j
0 1 0
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0 1 4 1 0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
图 像 空 间
Hough变换的基本思想
医学影像信号的特征提取与分析
医学影像信号的特征提取与分析随着医学影像技术的不断发展，如今的医学影像具有高分辨率、高对比度、多种类型的成像模式及多项功能等优点。
而在医学领域里，医学影像信号的分析与处理是研究疾病与诊断的关键步骤之一。
特别是在分析和诊断医学影像时，信号处理技术可以提高结果的准确性。
因此，实现医学影像信号的特征提取与分析也成为了医学领域的核心研究方向之一。
1. 医学影像信号的特征提取在医学影像中，信号具有复杂的结构和动态性质，因此特征提取是医学影像分析的重点。
通常情况下，目标识别和分类等任务会运用常见的特征提取方法，如像素值、纹理特征、形状特征等。
1.1 像素值特征像素值特征是一种最简单的特征提取方法。
它可以将图像中的各像素点所代表的颜色或亮度值计算出来，以此提取图像的特征。
在医学领域中，这种方法常用于对比度度量或核磁共振图像等领域。
1.2 纹理特征常用的纹理特征提取方法是基于塔苏拉特模式(TP)算法。
这种方法将图像分解为小方格，然后针对每个方格内的灰度值进行塔苏拉特变化(TP)。
接着，将每个变换后的值进行哈什化，这样每个像素点都变成了一个对应的哈希值。
由此计算出每个像素点的颜色或亮度值的统计数据，从而进一步提取出图像的纹理特征。
1.3 形状特征形状特征可以用于描绘对象的几何特征，如大小、比例、形状、角度等。
这种方法通常运用于病变分析，对不同的疾病形态进行分类和诊断。
2. 医学影像信号的分析医学影像信号的分析包含着许多领域，如医学图像处理、图像识别、医学图像分类、医学图像分割、医学图像重建、医学图像检索等。
2.1 医学图像处理医学图像处理是医学影像分析的关键环节，鉴于医学图像的特殊性质，必须从图像采集到图像处理、再到图像打印等各个阶段中，保持图像的原始性质，并对其进行一系列的优化。
在采集图像时，需要优化影像质量，保证影像的准确性和优质性。
要想获得良好的医学影像，我们需要了解拍摄的影像设备、选择合适的设备，以及合理地采集医学影像等。
数字图像处理图像特征提取
5
Hale Waihona Puke 6原始彩色图像红色分量图像
绿色分量图像
蓝色分量图像
7
8
9
10
11
原始彩色图像
色调分量图像
饱和度分量图像
亮度分量图像
12
YUV是一种真彩色颜色空间的表示，其中Y表示 亮度，U和V表示色度和浓度。
YUV经常与YCbCr等术语进行混用，其中YUV主要是 用来描述模拟信号，而YCbCr则是用来描述离散的 视频信号。
由于低阶矩对噪声和量化误差不敏感，所以矩为描 述区域提供了一种虽不完备但却有用的总体表示。
矩在图像检索中，特别是在商标图像检索中，得到 了广泛的应用。
Hu不变矩具有良好的尺度、平移和旋转不变性，在 基于形状的商标图像检索中取得了非常好的检索性 能。
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41
42
43
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53
CTArray< complex > CImageProcessing::Position_from_binary_image( const CTMatrix< BlackWhite >& binary_image, BlackWhite object_color ) {
long number_of_objects = 0; long image_height = binary_image.Get_height(); long image_width = binary_image.Get_width(); for( int row = 0; row < image_height; row ++ )
医学影像中的多模态特征提取与分析
医学影像中的多模态特征提取与分析第一章：引言医学影像在现代医学诊断中发挥着越来越重要的作用。
它能够提供医生们可视化的信息，帮助医生诊断以及制定治疗方案。
然而，在医学影像中，多模态数据的特征提取和分析一直是一个挑战。
近年来，随着深度学习技术的发展，多模态医学影像的特征提取和分析变得更加容易和高效。
本文将就多模态医学影像的特征提取和分析进行深入探讨。
第二章：多模态医学影像的基础知识多模态医学影像指的是不同的医学影像具有多种不同的模式，比如CT影像、MRI影像和PET影像等。
这些影像通常包含了不同的特征信息，比如形态、结构、代谢和功能等。
在医学影像中，如何从这些不同的影像模态中提取和分析有用的特征信息是一个挑战。
第三章：特征提取方法目前，特征提取是多模态医学影像分析的热点研究领域。
一般而言，特征提取的方法可以分为基于经典方法和基于深度学习方法两大类。
基于经典方法的特征提取方法包括了很多种，比如像素值、灰度共生矩阵、小波变换、主成分分析等等。
这些经典方法在多年的应用中已经被证实是有效的特征提取手段。
在近年来，基于深度学习的方法得到了很大的发展。
深度学习算法可以通过卷积神经网络（CNN）自动提取对任务有用的特征。
在医学影像中，一些研究者也已经使用了深度学习模型，比如Inception V3和ResNet等。
第四章：特征融合方法提取出的特征信息需要进行融合，来实现全面的医学影像分析任务。
目前，特征融合方法可以分为两种：基于特征级的融合和基于决策级的融合。
基于特征级的特征融合方法是将从每个医学影像模态提取出的特征信息进行结合。
这种方法旨在生成一个更全面的特征集来提高分类准确率。
特征级融合方法包括矢量拼接、矢量乘法、特征加权和特征堆栈等。
基于决策级的融合方法是在分类任务中直接融合不同模态的决策，以最终确定患者的类别。
这种方法往往需要一个跨模态的决策模型，比如投票法、融合规则或集成模型。
第五章：应用案例多模态医学影像的特征提取和分析已经应用于很多不同的医疗诊断任务中，比如乳腺癌检测、癫痫分类、脑卒中诊断和肝癌预测等。
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1.线特征
线的灰度特征
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
定义：是指运用某种算法使图像中的“线”更为 突出的算子，通常也称边缘检测算子。 常用方法有:差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等
由于各种差分算子均对噪声较 敏感（即提取的特征并非真正 的特征，而是噪声），因此一 般应先作低通滤波，尽量排除 噪声影响，再利用差分算子提 取边缘。
y
7 8 9123
则梯度的幅值：
g7 g8 g9
G 特(x点,y)：在G检测G边或缘G 的(同x,时y)，能G 抑2 止G 噪2声或的G 影(x响,y)。maGx ,G ()
x
y
x
y
xy
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
第三章 影像特征提取与定位（2）
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一] 影像信息量与特征
回
特征、特征种类、特征提取
特征提取的复杂性和多样性。
顾
[二] 点特征提取算子（重点）
点特征提取算子
Moravec算子、Forstner算子提取点特征 的方法步骤
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卷积核（模板）
北
1 1 1
1
2
1
1 1 1
边缘走向水平
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
a. 一阶差分算子
（三）方向差分算子
1 1 1
卷 北
1
2
1
1 1 1
积
东
1 1 1
1
2
1
1 1 1
南
1 1 1
[一]线特征提取算子
1.线特征
特性： 沿边缘走向的灰度变化平缓，而垂直于边缘
走向的灰度变化剧烈。 边缘（线）是具有幅值（强度）（magnitude)
和方向（direction)的矢量。 三种类型：阶跃型、房顶型和线条型(脉冲型)。
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第三章 影像特征提取与定位（2）
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
1.线特征
重要性： 线特征存在于目标与背景、目标与目标、
区域与区域之间．因此它是图像分割所依赖 的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和 形状特征的基础。
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第三章 影像特征提取与定位（2）
LOG算子就是这种将低通滤波 与边缘提取综合考虑的算子。
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
a. 一阶差分算子 （一）梯度算子
对一个灰度函数g(x,y)，其梯度定义为一个向量：
g
它的两个重要的特性是：
（1）向量G[g(x,y)]的方向是函数g(x,y)
[
g(x,
y)]
g
u g
[
gu gv
]
1 v
其模为： Gr(x,y)(gu2gv2)2
+1
用差分近似表示导数，则有:
-1
1
Gi,j [(gi1,j1gi,j)2(gi,j1gi1,j)2]2
+1
Gi,j |gi1,j1gi,j ||gi,j1gi1,j |
特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声
特对点于：一仅给计定算相的邻阈像值素T的，灰当度差G，i,j 对T噪时声，比则较敏认感为，像无 素法（抑i,j止）噪是声边的缘影上响。的点。
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
a. 一阶差分算子
（二）Robert’s梯度算子 Robert’s梯度定义: Gr
第三章 影像特征提取与定位（2）
内
容
[一]线特征提取算子
安
（重点）
排
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
1.线特征
线特征是指影像的“边缘”与“线”，“边 缘”可定义为影像局部区域特征不相同的那些区 域间的分界线，而“线”则可以认为是具有很小 宽度的、其中间区域具有相同的影像特征的边缘 对，也就是距离很小的一对边缘构成一条线。
卷积核（模板）
2.线特征提取算子
1 0 1
a. 一阶差分算子 （四）Prewitt算子
G x 1 0 1 1 0 1
对每个像素，考察它上
1 1 1
Gy
0
0
0
1 1 1
下、左右邻点灰度之差。
G ( i,j) g g g g g g g1 g2 g3
x
13 46 79
G ( i,j) g g g g g g gቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ g5 g6
1
2
1
1 1 1
西
1 1 1
1
2
1
1 1 1
核
1 1 1
东
1
2
1
北 1 1 1
1
1
东南 1
1 2 1
1
1
1
1
西南11
1 2 1
1
1
1
1 1 1
西1 2 1 北1 1 1
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
G [ g ( x, y )]
x g
在（x,y）处最大增加率的方向；
y
（2）G[g(x,y)]的模为
G (x,y)m[a G ]g [ (g)2(g)2]1 2 就等于最大增加率。
x y
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
卷积核（模板）
-1
给敏定感一，阈但值效T，果当较G梯i,j 度T算时子，略则好认。为像素（i,j）是边缘上的点。
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第三章 影像特征提取与定位（2）
[一]线特征提取算子
2.线特征提取算子
a. 一阶差分算子 （三）方向差分算子
如果仅对某一方向的边缘感兴趣，可利用以 下所示的方向差分算子进行边缘检测：
2.线特征提取算子
a. 一阶差分算子 （一）梯度算子
i
+1 -1 +1
j
-1
在数字影像中，导数的计算通常用差分予以近 似，则梯度算子即差分算子为:
1
G i,j [g (i,jgi 1 ,j)2(gi,jgi,j 1)2]2
为简化运算，通常用差分绝对值之和进一步近似为 ：
G i,j |g i,j g i 1 ,j| |g i,j g i,j 1 |