图像分析与识别_课件_6
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《看图识图培训》课件
多模态融合
将图像识别与其他模态的信息（如文本、音频、视频等）进行融 合，提高识别的准确性和可靠性。
边缘计算
利用边缘计算技术，将图像识别任务转移到设备终端，降低数据传 输成本和提高实时性。
无监督和半监督学习
利用无监督和半监督学习算法，从大量未标记或少量的标记数据中 学习图像特征表示，提高图像识别的泛化能力。
控制等。
图像识别的基本原理
01
02
03
04
图像预处理
对图像进行预处理，如去噪、 增强和变换等，以提高图像质
量。
特征提取
从预处理后的图像中提取出有 用的特征，如边缘、角点、纹
理等。
分类器设计
根据提取的特征设计分类器， 用于将图像分类到不同的类别
中。
分类决策
利用分类器对输入的图像进行 分类决策，输出分类结果。
05
看图识图技术前沿与展望
人工智能与图像识别技术的融合
深度学习算法
利用深度学习算法，如卷积神经 网络（CNN），对图像进行特征 提取和分类，提高图像识别的准 确率和鲁棒性。
迁移学习
将预训练的深度学习模型应用于 图像识别任务，通过微调模型参 数，快速适应特定领域的图像识 别需求。
增强现实与虚拟现实在图像识别中的应用
图像识别技术广泛应用于各个 领域，如安全监控、医疗诊断 、智能交通和工业自动化等。
图像识别技术的应用领域
安全监控
通过人脸识别、行为识 别等技术，实现安全监
控和预警。
医疗诊断
利用图像识别技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗。
智能交通
实现车辆检测、交通拥 堵预警和智能导航等功
能。
工业自动化
用于生产线上的零件检 测、质量检测和自动化
将图像识别与其他模态的信息（如文本、音频、视频等）进行融 合，提高识别的准确性和可靠性。
边缘计算
利用边缘计算技术，将图像识别任务转移到设备终端，降低数据传 输成本和提高实时性。
无监督和半监督学习
利用无监督和半监督学习算法，从大量未标记或少量的标记数据中 学习图像特征表示，提高图像识别的泛化能力。
控制等。
图像识别的基本原理
01
02
03
04
图像预处理
对图像进行预处理，如去噪、 增强和变换等，以提高图像质
量。
特征提取
从预处理后的图像中提取出有 用的特征，如边缘、角点、纹
理等。
分类器设计
根据提取的特征设计分类器， 用于将图像分类到不同的类别
中。
分类决策
利用分类器对输入的图像进行 分类决策，输出分类结果。
05
看图识图技术前沿与展望
人工智能与图像识别技术的融合
深度学习算法
利用深度学习算法，如卷积神经 网络（CNN），对图像进行特征 提取和分类，提高图像识别的准 确率和鲁棒性。
迁移学习
将预训练的深度学习模型应用于 图像识别任务，通过微调模型参 数，快速适应特定领域的图像识 别需求。
增强现实与虚拟现实在图像识别中的应用
图像识别技术广泛应用于各个 领域，如安全监控、医疗诊断 、智能交通和工业自动化等。
图像识别技术的应用领域
安全监控
通过人脸识别、行为识 别等技术，实现安全监
控和预警。
医疗诊断
利用图像识别技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗。
智能交通
实现车辆检测、交通拥 堵预警和智能导航等功
能。
工业自动化
用于生产线上的零件检 测、质量检测和自动化
第5章-图像特征提取与分析幻灯片课件
像 特
矩来描述颜色的分布。
征 颜色矩通常直接在RGB空间计算。
提 取
颜色分布的前三阶矩表示为：
与 分 析
i
1 N
N
Pij
j 1
i
(1 N
N
(Pij i)2)12
j1
si
( 1 N
N
(Pij
j1
i)3)13
第
4 章
4.2.3
颜色矩
图 特点
像
特 图像的颜色矩有九个分量（3个颜色分量，每个分
征 提
V
H
析 其中两个delta值分别是通过图像卷积下列两个操作
符所得到的水平和垂直方向上的变化量定义的：
1 0 1
111
1 0 1
000
1 0 1
1 1 1
第
4 4.3.2 Tamura 纹理特征
提 取
选取的特征应具有如下特点：
与
可区别性
分 析
可靠性
独立性好
数量少
第
4 章
4.1.1
基本概念
图 特征选择和提取的基本任务
像 特 如何从众多特征中找出最有效的特征。
征 提
图像特征提取的方法
取 与
低层次：形状、纹理、颜色、轮廓等图像某一方面
分 的特征。
析 中层次：
高层次：在图像中层次特征基础上的再一次抽象，
征 提
从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征
取 （如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、
与 分
形状、对象表面等）两类。
析
视觉特征分类：颜色(color)、形状(shape)、
纹理(texture)等
X光安检机图像识别ppt课件
三、图像识别的方法
1、图像监控法 X光安检机的图像监控法是直接从X光安检机的 X射线透视图像构形来判断物品的，因此，被 检物是否可疑，取决于监视器或显示器上的图像。 显示器或监视器上出现的不常见物或异形物，都应 视为可疑物品。那些不能准确辨认的物品也应视为 可疑物品，需仔细观察，根据需要可将图像定位分 析。
X光安检机图像 识别
大家在不同的场合都见 过X光安检机，那么有多少 人见过X光安检机的X光图像 呢？
教
学 容
内
一、X光安检机工作原理
二、X光安检机的作用
三、图像识别的方法
二、X光安检机的作用
能够辅助工作人员在大量的包裹中快速、 有效地检查发现包裹内可能存在的违禁物品。 违禁品也就是通常所说的“三品”：易燃、 易爆品、腐蚀性物品、管制刀具和枪械 。
是混合物呈现的颜色不锈钢制品或爆炸物品如鞭炮烟花爆竹等鞭炮烟花爆竹等33层次分析法层次分析法xx光安检机层次分析法就是观察重迭在一起的物体图像光安检机层次分析法就是观察重迭在一起的物体图像可以从物体未重迭的边缘进入重迭的部分再通过对不同可以从物体未重迭的边缘进入重迭的部分再通过对不同层次颜色形状的分析判断出物体原形
一、X光安检机工 作原理 安检X光机工作原理是借助于传送带将被检查行李送
入履带式通道。行李进入通道后，触发射线源发射 X 射 线束，X 射线束穿透传送带上的行李物品落到探测器上， 探测器把接收到的 X 射线变为电信号，传送到控制计算 机作进一步处理，经过凌乱的运算和成像处理后得到高质 量的图像。
4、特征判断法
水壶 塑胶炸药
雷管
鞋子
枪支 鞋子
导火线 水壶 炸药
小结：
X光安Leabharlann 机的原理X光安检机的目的
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
《机器视觉与图像处理》课件
《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。
它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。
本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。
二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。
常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。
2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。
3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。
4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。
3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。
特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。
五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。
遥感图像目视解译PPT课件
38
39
遥感扫描影像的判读
1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象： ✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象： ✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象： ✓ 产品形式 ✓ 主要应用1绿、2红、3近红外、4短波红外。
✓ 其他遥感影象:
40
遥感扫描影像的判读
2、遥感扫描影像特征与解译方法 遥感扫描影像特征
1）宏观综合概括性强：空间分辨率越低，对地面景观概括 性越强，对景物细节的表现力越差。 2）信息量丰富：遥感扫描影像采用多波段记录地物的电磁 波信息，每个波段都提供了丰富的信息。 3）动态观测：资源卫星进入太空，就一刻不停地绕地球运 转，以一定周期重复扫描地球表面，并及时向地面发送最新 所获扫描影像。
特征。 不同植被具有相似的光谱特征
10
直接解译标志 阴影：指一部分地面的反射或发射信息被地物自
身或物体之间相互遮挡而不能达到传感器的影象特 征，表现出一种深色调到黑色调的特殊色调。可造成 立体感，便于判断地物性质。 有时需去除地形起伏引起的部分阴影。
11
直接解译标志 图案：景观地物几何特征随影象比例尺变
➢二者的区别不是截然的
4
水系可作为地质地貌解译的间接标志
辐射型水系 (火山附近)
向心型水系 (盆地)
长方格子状 水系(断层)
5
昆仑山地区ASTER图象(空间热辐射反射辐射计)
6
直接解译标志
形状(Shape) 大小(Size) 色调(Tone) 阴影(Shadow) 图案（样式）(Pattern) 布局(Association) 纹理(Texture) 位置(Site)
39
遥感扫描影像的判读
1、常见遥感扫描影像的主要特点及其应用
✓ MSS影象： ✓ 不同卫星上的波段对比; ✓ MSS各波段应用范围(重点)。
✓ TM影象： ✓ TM影象与MSS影象的对比 ✓ 波段设置 ✓ 主要应用
✓ SPOT影象： ✓ 产品形式 ✓ 主要应用1绿、2红、3近红外、4短波红外。
✓ 其他遥感影象:
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遥感扫描影像的判读
2、遥感扫描影像特征与解译方法 遥感扫描影像特征
1）宏观综合概括性强：空间分辨率越低，对地面景观概括 性越强，对景物细节的表现力越差。 2）信息量丰富：遥感扫描影像采用多波段记录地物的电磁 波信息，每个波段都提供了丰富的信息。 3）动态观测：资源卫星进入太空，就一刻不停地绕地球运 转，以一定周期重复扫描地球表面，并及时向地面发送最新 所获扫描影像。
特征。 不同植被具有相似的光谱特征
10
直接解译标志 阴影：指一部分地面的反射或发射信息被地物自
身或物体之间相互遮挡而不能达到传感器的影象特 征，表现出一种深色调到黑色调的特殊色调。可造成 立体感，便于判断地物性质。 有时需去除地形起伏引起的部分阴影。
11
直接解译标志 图案：景观地物几何特征随影象比例尺变
➢二者的区别不是截然的
4
水系可作为地质地貌解译的间接标志
辐射型水系 (火山附近)
向心型水系 (盆地)
长方格子状 水系(断层)
5
昆仑山地区ASTER图象(空间热辐射反射辐射计)
6
直接解译标志
形状(Shape) 大小(Size) 色调(Tone) 阴影(Shadow) 图案（样式）(Pattern) 布局(Association) 纹理(Texture) 位置(Site)
图像识别ppt课件
方法：
最小距离分类器（最简单） 基于相关的方法 ……
•16
•ppt课件.
数字图像处理
(1) 最小距离分类器
在欧氏空间计算未知量和每一个原型矢量间的距离。 例如，假设每个模式类的原型定义为该类模式的平均矢量：
则欧氏空m 间j 距N 1离j x 判wjx据j,—j—1计,2算, 距,W离测度为：
花瓣宽度(cm)
•ppt课件.
数字图像处理
花瓣长度(cm)
图11.4 Iris Versicolor (杂色的) 和Iris Setosa (多刺的)类的 最小距离分类器的决策边界。黑点和方块是平均值。
•18
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
•26
j 1
•ppt课件.
数字图像处理
(4) BAYES决策规则
每个对象应该归入产生条件风险最小的类别中。
用Rm(x1, x2, … , xn)表示相应于特征向量(x1, x2, … , xn)T的最小风险。
使用Bayes决策的分类器长期风险称为Bayes风险：
R R m ( x 1 ,x 2 , ,x n )p ( x 1 ,x 2 , ,x n ) d 1 d x 2 x d nx
•ppt课件.
数字图像处理
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
•19
(2) 相关匹配
M×N大小的图像f(x,y)和大 小为J×K的子图w(x,y)之间
迅速增长。
最小距离分类器（最简单） 基于相关的方法 ……
•16
•ppt课件.
数字图像处理
(1) 最小距离分类器
在欧氏空间计算未知量和每一个原型矢量间的距离。 例如，假设每个模式类的原型定义为该类模式的平均矢量：
则欧氏空m 间j 距N 1离j x 判wjx据j,—j—1计,2算, 距,W离测度为：
花瓣宽度(cm)
•ppt课件.
数字图像处理
花瓣长度(cm)
图11.4 Iris Versicolor (杂色的) 和Iris Setosa (多刺的)类的 最小距离分类器的决策边界。黑点和方块是平均值。
•18
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
•26
j 1
•ppt课件.
数字图像处理
(4) BAYES决策规则
每个对象应该归入产生条件风险最小的类别中。
用Rm(x1, x2, … , xn)表示相应于特征向量(x1, x2, … , xn)T的最小风险。
使用Bayes决策的分类器长期风险称为Bayes风险：
R R m ( x 1 ,x 2 , ,x n )p ( x 1 ,x 2 , ,x n ) d 1 d x 2 x d nx
•ppt课件.
数字图像处理
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
•19
(2) 相关匹配
M×N大小的图像f(x,y)和大 小为J×K的子图w(x,y)之间
迅速增长。
图像识别技术PPT学习课件
环行纹: 一边开 口的如 簸箕。
2/26/2020
弓形纹 :像将 引未引 的弓。
斗形纹 :由一 圈圈的 螺纹线 构成。
6
端点：一条纹路在此 终结。
分叉点：一条纹路在 此分开成为两条路或 更多的纹路。
分歧点：两条平行的 纹路在此分开。
2/26/2020
局 部 特 征
孤立点：一条特别短的 纹路，以至于成为一点 。
图像识别
● 指纹 ●字符 ●人脸
2/26/2020
1
图像识别的概念
利用计算机对图像进行处理、分析 和理解，以识别各种不同模式的目 标和对像的技术。
2/26/2020
2
指纹识别
2/26/2020
3
你的手上有几个螺（斗）？？
2/26/2020
4指纹特征Fra bibliotek1总体特征
2
局部特征
2/26/2020
5
总体特征
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模
板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过
这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是
人脸的识别过程 将较➢，待人人根识脸脸据别识图的相人似别像脸程系特特度统征征对可与人提使已脸取用得的：到身的份人信脸息特进征行模判板断进。行比
➢对行灰言度锐➢不 静 都 围 然的视像人人人人处变于度，化同态可内后脸特 觉 素 脸脸脸理换人校其等的图以时即图征 特 统 图图图并脸正预。、人 像 得 ， 在像通征计像像像最的 、 处直脸 到 采 图、预采终图 噪 理方代常特变、图 很 集 像动处集服像 声 过图像 好 设 中态分征换数理及务预 过 程均都 的 备 准图为系特、：检于处 滤 主衡能采会确像征数测理要化特等通集自标、特等：是包图征、过。动定不征。基括像提归摄当搜出同、于预一取人像用索人的人处化脸的镜户并脸位脸理图过、头在拍的置检。像程几采采摄、位测对的。何集集用置不结于光早校设下户和同果人期线正备来 的大表，脸阶补、的， 人小情对图段偿滤拍比 脸等 。图像包、 波摄如 图方像而括灰 以范像面进及。
减数分裂中染色体、DNA等数目的变化规律及细胞图像识别PPT课件
跟踪训练 1.下图中能表示人的精原细胞在减数分裂过程中核DNA和染色体数目变化的分别是
A.①③
B.①②
√C.④③
D.④②
123456
解析 减数分裂过程中核DNA变化图：在减数分裂前的间期DNA复制导致核DNA的 数量加倍；在减数分裂Ⅰ结束，由于同源染色体的分开，分别到达2个细胞中而减半； 在减数分裂Ⅱ的末期，由于形成2个子细胞，核DNA的数量再次减半，符合图中的④ 曲线。减数分裂过程中染色体的变化图：在减数分裂Ⅰ过程中由于没有着丝粒分裂， 染色体的数目不发生变化，形成2个子细胞后，导致染色体的数目减半；在减数分裂 Ⅱ的后期由于着丝粒的分裂，导致染色体的数目暂时加倍，在末期形成2个子细胞后 而导致染色体的数目减半，符合图中的③曲线。
2.有丝分裂、减数分裂的图像识别方法(以二倍体生物为例)
无同源染色体→减数分裂Ⅱ
有无同源染色体
有同源 同源染色体 →
染色体 行为
出现联会、四分体 同源染色体位于赤道板两侧 减数分裂Ⅰ 同源染色体分离
无上述同源染色体的特殊行为——有丝分裂
例3 甲、乙、丙、丁4个图分别表示某生物(假设只含有两对染色体)的4个正在进行 分裂的细胞，下列说法正确的是
123456
解析 ②中出现了四分体，故该细胞处于减数分裂Ⅰ前期；③中存在同源染色体， 且染色体着丝粒排列在赤道板上，处于有丝分裂中期，A、B错误； ④中发生分离的同源染色体含有姐妹染色单体，该细胞处于减数分裂Ⅰ后期，染色 体数目没有加倍；⑤中着丝粒分裂，复制后的染色体分离，且含有同源染色体，处 于有丝分裂后期，染色体数目加倍；⑥中也发生了着丝粒的分裂，但没有同源染色 体，处于减数分裂Ⅱ后期，C正确，D错误。
A.4个图表示的细胞分裂顺序是丁→甲→乙→丙
图像处理PPT课件
42
2021
• 从信息论的角度来看，有效编码假说将图像信息 H(Image)分为两部分： H(Innovation)表示突出的部分 H(Prior Knowledge)则表示冗余的信息
43
2021
• Log频谱表示 自然图像的统计特性具有变换不变性：即将图
像从原来的空间坐标变换到频率坐标系中，图像 在空间中具有的统计特性在频域中仍然保留，这 种不变性恰好保证了采用能量谱来刻画自然图像 空间相关性的可靠性。
显著性检测：谱残差法 2021
39
2021
• 这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算 模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不 同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关 注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提 取显著性图，而这个模型一上来关注的点就不在 一张图片里突出的地方，而是背景，观察是否大 部分图片的背景在某个空间上都满足什么变化， 最后剔除背景，自然就只剩下图片突出的部分了 。
9
2021
s(Ik) D(Ik,Ik) IiI
10
2021
• 具体来说，一个像素的显著性值用它和图像中其
它像素颜色的对比度来定义。例如:图像I 中像素Ik
的显著性值定义为：
11
2021
• 按照像素顺序展开为一下形式：
12
2021
• 我们可以看到，由于忽略了空间关系，在这种定 义下，具有相同颜色值的像素具有相同的显著性 值。因此我们可以对上式进行重排，使得具有相 同颜色值的像素归到一起，得到每个颜色的显著 性值：
14
2021
15
2021
• 颜色空间平滑 虽然我们可以用颜色量化后的颜色直方图来高
效计算颜色对比度，但是量化本身可能是会产生 瑕疵。为了能够减少这种随机性给显著性值计算 带来的噪声，我们用平滑操作来改善每个颜色的 显著性值。每个颜色的显著性值被替换为相似颜 色显著性值的加权平均。
图像识别技术课件 Chapter06 语音分析.pdf
波形特性
n n
n
n
n
n
语音信号幅度动态范围一般最大为 40分贝 ，实际 由于说话人的差别可以达到60~70分贝。 元音幅度较大，有准周期性；清辅音幅度小，和 噪声特性相似 。 在长时间的语音信号中有相当多的无信号区间， 即所谓的语音寂静区间 。 幅度概率密度函数以零幅和近似零幅的概率高， 而幅度非常高的情况概率很小。 长时平均幅度 的概率密度分布可以用高斯分布、 拉普拉斯分布和伽玛(Gamma)分布逼近。 对于短时幅度 概率密度用高斯分布逼近就够了。
n n
主要内容
1. 2. 3. 4. 5.
语音信号的时频特性 语音信号的产生模型 语音信号的短时分析技术 语音信号线性预测分析 小结与作业
1、语音信号的时频特性
n
一段语音信号的演示（MatLab）
n
n
语音信号波形是语音声波经过声-电转换器 得到的连续时间函数； 波形以振幅随时间变化为特征，综合的表 达了语音的全部信息：包括语音的内容、 音调、音质、相对音量变化等；
n
长时平均幅度的概率密度分布
n
语音信号相邻样值之间存在很大的相关性
n
短时自相关函数 和长时自相关函数 可以用来描述语 音的幅度特性
频率特性
n
n
带宽有限 一般为20~3400Hz ,有限的带宽特性决定了可以用有 限的奈奎斯特取样速率，把语音信号离散化 功率谱密度 n 语音中不同频谱分量的平均概率可以用长时平均 谱密度 来表示。 n 语音波形高频分量对语音总能量的贡献很小，但 是高频分量带有重要的语音信息，平均功率谱约 在 250-500Hz处最大，而高于此频率的功率谱约 以每倍频程6~10dB下降。 n 语音信号的短时频谱并不总是低通特性。辅音有 较高的频谱分量，显噪声特性；元音从总体上看 是低通的，显示明显的局部特性。
数字图像处理 PPT课件
tt p : // ww w. xd u ph .co m
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例（续）
无线电波成像 主要用途： ������ 医学（核磁共振成像）
������ 天文观测
应用实例（续）
其它成像模式 ������ 声波成像：
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例（续）
数字图像处理－绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容（续）
4、图像分割（Image Segmentation）
主要研究内容（续）
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析， 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示，从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容（续）
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（ 如打印）。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
图像识别技术解析PPT精品课件
的不连续点的集合，它描述了色彩函数的局
部突变。
2021/3/1
13
长期以来人们主要致力于灰度边缘的研 究并取得了很好的效果。但彩色边缘能 比灰度图像提供更多的信息。有研究表 明，彩色图像中，大约有90％的边缘与 灰度图像中的边缘相同，也就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不到的。 因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
第4章 图像识别技术
4.1 引言 4.2 图像识别与解释 4.3 指纹识别技术
2021/3/1
1
4.1 引言
模式识别就是分析图像内容,找出图像中 有哪些东西。
步骤：
图像分割（物体分离）：检测出各个物体， 并把它们的图像和其余景物分离
特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物 体的一些重要特性进行量化表示
低难度，设计得更专用。
2021/3/1
7
水果的识别
四部分：
数码图片的获取，
图像的彩色边缘检测、图像的分割，
图象的颜色特征和形状特征提取
图像的分类识别。
选择研究的目标物
香蕉，西红柿，梨和青椒四种果蔬。
功能：
水果原始图像
使机器具有一定的视觉功能，能够认 识“记忆”中的水果。
例如：当接受到命令是"香蕉"时，就 可以自动地将"香蕉"拿出来。
图中H和S分量图看起来与V分量图很不相 同，这说明H,S,V三分量间的差别比R,G,B 间的大。
2021/3/1
11
(2)彩色边缘和彩色边缘检测
边缘是图像的一个基本特征，携带了图像 中的大量信息，边缘检测不仅能得到关于 边界的有用的结构信息，而且还能极大地 减少要处理的数据，很多图像处理和识别 算法都以边缘检测为重要基础。
《IV图像分析》课件
技术发展
概述图像分析技术的历史发展和 现状，强调其重要性和发展趋势 。
课程目标
知识目标
掌握图像分析的基本概念、原理和方法。
技能目标
学会使用相关软件和工具进行图像处理和分析 。
情感目标
培养学生对图像分析的兴趣和热情，提高其解决问题的能力。
01
IV图像分析基础
图像基础知识
01
02
03
图像类型
介绍常见的图像类型，如 灰度图像、彩色图像、二 值图像等，以及它们在IV 图像分析中的应用。
像素与分辨率
解释像素的概念以及分辨 率对图像质量的影响，说 明在IV图像分析中如何选 择合适的分辨率。
颜色空间
介绍常见的颜色空间如 RGB、CMYK、HSV等， 以及它们在IV图像处理中 的优缺点。
IV图像特点
01
采集方式
说明IV图像的采集方式，如显微 镜、CCD相机等，以及这些采集 方式对图像质量的影响。
图像质量
02
03
应用领域
分析IV图像的特点，如对比度、 噪声、动态范围等，以及如何评 价图像质量的好坏。
列举IV图像分析的应用领域，如 生物医学、工业检测、安全监控 等。
IV图像分析流程
预处理 介绍常见的预处理方法，如去噪 、对比度增强、锐化等，以及它 们在IV图像分析中的作用。
目标识别与跟踪 介绍目标识别与跟踪的基本原理 和方法，如模板匹配、特征匹配 、光流法等，以及它们在IV图像 分析向
未来，IV图像分析的研究将更加注重跨学科的融合，如人工智能、机器学习等领域的先 进技术将被引入到IV图像分析中，以提高分析的自动化和智能化水平。同时，研究将更
加注重实际应用，解决实际问题。
展望
概述图像分析技术的历史发展和 现状，强调其重要性和发展趋势 。
课程目标
知识目标
掌握图像分析的基本概念、原理和方法。
技能目标
学会使用相关软件和工具进行图像处理和分析 。
情感目标
培养学生对图像分析的兴趣和热情，提高其解决问题的能力。
01
IV图像分析基础
图像基础知识
01
02
03
图像类型
介绍常见的图像类型，如 灰度图像、彩色图像、二 值图像等，以及它们在IV 图像分析中的应用。
像素与分辨率
解释像素的概念以及分辨 率对图像质量的影响，说 明在IV图像分析中如何选 择合适的分辨率。
颜色空间
介绍常见的颜色空间如 RGB、CMYK、HSV等， 以及它们在IV图像处理中 的优缺点。
IV图像特点
01
采集方式
说明IV图像的采集方式，如显微 镜、CCD相机等，以及这些采集 方式对图像质量的影响。
图像质量
02
03
应用领域
分析IV图像的特点，如对比度、 噪声、动态范围等，以及如何评 价图像质量的好坏。
列举IV图像分析的应用领域，如 生物医学、工业检测、安全监控 等。
IV图像分析流程
预处理 介绍常见的预处理方法，如去噪 、对比度增强、锐化等，以及它 们在IV图像分析中的作用。
目标识别与跟踪 介绍目标识别与跟踪的基本原理 和方法，如模板匹配、特征匹配 、光流法等，以及它们在IV图像 分析向
未来，IV图像分析的研究将更加注重跨学科的融合，如人工智能、机器学习等领域的先 进技术将被引入到IV图像分析中，以提高分析的自动化和智能化水平。同时，研究将更
加注重实际应用，解决实际问题。
展望
《医学图像识别技术及其应用PPT课件》
医学图像识别技术及其应 用
本课程将介绍医学图像识别技术的定义、发展历程以及其应用。探讨基于机 器学习和深度学习的医学图像识别技术分类，并深入研究其在医学影像诊断、 基因组学和药物研发中的应用。Байду номын сангаас时还将讨论医学图像识别技术在临床实践 中的挑战。
技术概述
医学图像识别的定义
深入探讨医学图像识别技术的定义和基本原理， 了解其在医学领域中的重要意义。
医学图像识别技术的应用
医学影像诊断与辅助
探索医学图像识别技术在影像学中的应用，如X 射线、CT和MRI图像的自动识别和辅助诊断。
基因组学与药物研发
研究基于医学图像的基因组学分析和药物研发， 包括图像中的基因标记定位和药物活性预测。
医学图像识别技术在临床实践中的挑战
1 数据隐私与安全性
讨论使用医学图像数据时面临的隐私和安全 问题，以及如何处理和保护敏感信息。
2 可解释性与信任
深入探讨医学图像识别技术的可解释性问题， 以及如何增强用户对技术的信任。
医学图像识别的发展历程
回顾医学图像识别技术的发展历程，从最早的 图像处理技术到如今的机器学习和深度学习算 法应用。
医学图像识别技术的分类
基于机器学习的医学图像识别技术
介绍利用机器学习方法进行医学图像分析和识别的 技术和算法。
基于深度学习的医学图像识别技术
探讨深度学习在医学图像识别中的应用，包括卷积 神经网络、迁移学习和生成对抗网络等。
本课程将介绍医学图像识别技术的定义、发展历程以及其应用。探讨基于机 器学习和深度学习的医学图像识别技术分类，并深入研究其在医学影像诊断、 基因组学和药物研发中的应用。Байду номын сангаас时还将讨论医学图像识别技术在临床实践 中的挑战。
技术概述
医学图像识别的定义
深入探讨医学图像识别技术的定义和基本原理， 了解其在医学领域中的重要意义。
医学图像识别技术的应用
医学影像诊断与辅助
探索医学图像识别技术在影像学中的应用，如X 射线、CT和MRI图像的自动识别和辅助诊断。
基因组学与药物研发
研究基于医学图像的基因组学分析和药物研发， 包括图像中的基因标记定位和药物活性预测。
医学图像识别技术在临床实践中的挑战
1 数据隐私与安全性
讨论使用医学图像数据时面临的隐私和安全 问题，以及如何处理和保护敏感信息。
2 可解释性与信任
深入探讨医学图像识别技术的可解释性问题， 以及如何增强用户对技术的信任。
医学图像识别的发展历程
回顾医学图像识别技术的发展历程，从最早的 图像处理技术到如今的机器学习和深度学习算 法应用。
医学图像识别技术的分类
基于机器学习的医学图像识别技术
介绍利用机器学习方法进行医学图像分析和识别的 技术和算法。
基于深度学习的医学图像识别技术
探讨深度学习在医学图像识别中的应用，包括卷积 神经网络、迁移学习和生成对抗网络等。
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图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
尽 管 如此，也有可能找到大多数形状 描述方法的共同特点。这些特点可以 从不同的角度来刻画：
输入的表示形式：物体的描述可以是 基于边界的，或者是基于整个区域的 更复杂的知识的。
9
1.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院
School of Instrumentation Science & Optoelectronics Engineering
图像处理、分析与理解 Image Processing, Analysis and Understanding
1
图 像 处 理 分 析 与 理 解
链码对噪声非常敏感，而且如果要用于
识别，尺度和旋转的任意变化都可能会 引起问题。
39
4-连通下的链码以及它的导数
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
链码：3，0，0，3，0，1，1，2，1，2，3，2 导数：1，0，3，1，1，0，1，3，1，1，3，1
40
在高分辨率下轮廓的检测可能会受到噪
声的影响，而在低分辨率下小的细节又 可能会丢失。
14
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
a)
原 始 图 像 640 像 素 ×480像素
a的轮廓
b)
c)
原 始 图 像 160 像 素 ×120像素
c的轮廓 原始图像64像素×48 像素
第四层的图像数据表示是关系模型。 关系模型使我们能更有效地、并且在 更高的抽象层次上处理数据。
4.
6
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
在以下几节中，我们将把讨论限制在二
维形状特征，并且假设物体的描述来自 图像的分割结果。
定义物体的形状其实是非常困难的。
2.
第二遍扫描：所有的区域像素在第一 遍扫描时被标注了，但是一些区域存 在具有不同标号的像素（由于标号冲 突）。再一遍扫描图像，使用等价表 的信息重新标注像素（例如，用等价 类中的最小值）。
28
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
标号冲突经常发生 — 发生这种现象的图
25
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
如果所有的邻域都是背景像素（其像素
值为零），则R(i,j)被赋予一个新的（到 目前为止）没使用过的标号。
如果仅仅只有一个邻域像素有非零标号，
那么就把这个标号赋予像素R(i,j)。
26
图 像 处 理 分 析 与 理 解
1.
第一层是最底层的表示，称为图标图 像，由含有原始数据的图像组成，原 始数据也就是像素亮度数据的整数矩 阵，往往需要进行预处理；
第二层的表示是分割图像，图像被分 割为可能属于同一物体的区域；
5
2.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
3.
第三层是几何表示，保存2D和3D 形状 知识；
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
2.
物体遮挡是形状识别中的另外一个困 难问题。
在这里形状描述子的选择必须是基于 其描述局部物体特征的能力。
18
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
本章介绍描述子的分类是根据它们是否
基于边界信息或者基于物体区域的信息。
这种形状描述方法的分类对应于以前描
43
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
边界长度随着图像光栅分辨率的增加而
增加。
区域面积不受更高分辨率的影响而收敛
于某个限度值。
数字化边界可以用多边形进行任意精确
2.
物体重建的能力：即是否可以从描述 来重建物体的形状。
非完整形状的 识 别能力：即如果物体 被遮 挡 而只有部分形状信息可以得到 的 话 ，根据 该 描述，物体的 形状可以 被识别到什么程度。
10
3.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
4.
局部/全局描述的特征：
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
这种描述应该生成表现区域属性（例如，
形状）的数字特征向量或非数字的句法 描述词语。
区域描述是第3章中介绍的4层中的第3层，
意味着这种描述已经包含了某种抽象。
4
回顾：图像处理的层次
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
21
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
假设分割后的图像R由m个不相交的区域
Ri组成。图像R常常由若干物体和一个背 景组成。 m
R Ri
C b i 1,i b
其中 RC 是集合的补， Rb 为背景，其它区
域是物体。
22
图 像 处 理 分 析 与 理 解
37
链码的方向编号
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
4向链码
8向链码
38
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
一个模 4 或模 8 的差分码，称为链码的导
数，它表示区域边界元素的相对方向的 另一个数字序列，以逆时针计数的 90° 或45°的倍数来度量。
第 标注算法的输入通常是二值图像或多亮 六 度级别的图像。 章 形 状 多亮度级图像常常用于表示标注的结果， 表 背景用零值表示，区域用它们的非零标 示 与 号表示。 描 述
下面是一个标注分割后图像的算法。
23
算法：4-邻域和8-邻域区域标识
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
32
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(c)
33
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
第二节 基于轮廓的形状表示与描述
34
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
1.
区域边界必须以某种数学形式来表示：
以更大间隔的网格对边界重采 样后的链码
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
a)
叠加在数字化 边界上的重取 样网格 重取样的结果 4向链码 8向链码
41
b) c) d)
二、简单几何边界表示
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
像形状的例子包括U形物体、E的镜像形 物体，等等。
等价表是一个出现在图像中的所有标号
对的列表；所有的等价标号在第二步中 被用一个唯一的标号代替。
29
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
算法在 4- 连通和 8- 连通下基本相同，不
同点仅在邻域掩模的形状上。
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
第六章 形状表示与描述
2
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
前一章着重于介绍图像分割的方法和怎
样构造均匀的图像区域及其边界。
图像区域的识别是理解图像数据的重要
步骤，它需要的是一种准确的适合于分 类器的区域描述。
3
图 像 处 理 分 析 与 理 解
36
一、链码
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
链码通过带有给定方向的单位长度的线
段序列来描述物体。为了可以重建区域， 该序列的第一个元素必须带有其位置的 信息。处理过程产生了一个数字序列。
为了利用链码的位置不变性，忽略其包
含位置信息的第一个元素。这样的链码 定义就是Freeman码。
直角坐标最常见。
2.
极坐标，在极坐标下，边界元素以角度 Φ和距离r的数对来表示。
切线坐标，作为路径长度 n 的函数，它 对曲线上点的切线方向θ(xn)进行编码。
35
3.
坐标系统
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(a) 直角坐标；
(b) 极坐标；
(c) 切线坐标
为了便于在第二遍扫描中对区域进行简
单计数，给区域赋予递增的标号是有用 的。
30
8-连通下的物体标识
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(a)
31
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(b) 经过步骤(b)后的等价表：2-5，5-6，2-4
d) e)
f)
e的轮廓
15
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
在多数情况下，描绘形状属性的类别很
重要，形状类别应该充分表现属于同一 类别的物体的一般形状。
很明显，形状类别应该强调类间的不同
点，而类内形状变化的影响不会在类的 描述中有所反映。
16
形状表示与描述的两个难题
全局描述子只能在整个物体的数据可 以用来分析时才可使用； 局部描述子使用物体的部分信息来描 述物体的局部特征，这样局部描述子 可用来描述遮挡物体。
尽 管 如此，也有可能找到大多数形状 描述方法的共同特点。这些特点可以 从不同的角度来刻画：
输入的表示形式：物体的描述可以是 基于边界的，或者是基于整个区域的 更复杂的知识的。
9
1.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院
School of Instrumentation Science & Optoelectronics Engineering
图像处理、分析与理解 Image Processing, Analysis and Understanding
1
图 像 处 理 分 析 与 理 解
链码对噪声非常敏感，而且如果要用于
识别，尺度和旋转的任意变化都可能会 引起问题。
39
4-连通下的链码以及它的导数
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
链码：3，0，0，3，0，1，1，2，1，2，3，2 导数：1，0，3，1，1，0，1，3，1，1，3，1
40
在高分辨率下轮廓的检测可能会受到噪
声的影响，而在低分辨率下小的细节又 可能会丢失。
14
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
a)
原 始 图 像 640 像 素 ×480像素
a的轮廓
b)
c)
原 始 图 像 160 像 素 ×120像素
c的轮廓 原始图像64像素×48 像素
第四层的图像数据表示是关系模型。 关系模型使我们能更有效地、并且在 更高的抽象层次上处理数据。
4.
6
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
在以下几节中，我们将把讨论限制在二
维形状特征，并且假设物体的描述来自 图像的分割结果。
定义物体的形状其实是非常困难的。
2.
第二遍扫描：所有的区域像素在第一 遍扫描时被标注了，但是一些区域存 在具有不同标号的像素（由于标号冲 突）。再一遍扫描图像，使用等价表 的信息重新标注像素（例如，用等价 类中的最小值）。
28
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
标号冲突经常发生 — 发生这种现象的图
25
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
如果所有的邻域都是背景像素（其像素
值为零），则R(i,j)被赋予一个新的（到 目前为止）没使用过的标号。
如果仅仅只有一个邻域像素有非零标号，
那么就把这个标号赋予像素R(i,j)。
26
图 像 处 理 分 析 与 理 解
1.
第一层是最底层的表示，称为图标图 像，由含有原始数据的图像组成，原 始数据也就是像素亮度数据的整数矩 阵，往往需要进行预处理；
第二层的表示是分割图像，图像被分 割为可能属于同一物体的区域；
5
2.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
3.
第三层是几何表示，保存2D和3D 形状 知识；
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
2.
物体遮挡是形状识别中的另外一个困 难问题。
在这里形状描述子的选择必须是基于 其描述局部物体特征的能力。
18
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
本章介绍描述子的分类是根据它们是否
基于边界信息或者基于物体区域的信息。
这种形状描述方法的分类对应于以前描
43
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
边界长度随着图像光栅分辨率的增加而
增加。
区域面积不受更高分辨率的影响而收敛
于某个限度值。
数字化边界可以用多边形进行任意精确
2.
物体重建的能力：即是否可以从描述 来重建物体的形状。
非完整形状的 识 别能力：即如果物体 被遮 挡 而只有部分形状信息可以得到 的 话 ，根据 该 描述，物体的 形状可以 被识别到什么程度。
10
3.
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
4.
局部/全局描述的特征：
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
这种描述应该生成表现区域属性（例如，
形状）的数字特征向量或非数字的句法 描述词语。
区域描述是第3章中介绍的4层中的第3层，
意味着这种描述已经包含了某种抽象。
4
回顾：图像处理的层次
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
21
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
假设分割后的图像R由m个不相交的区域
Ri组成。图像R常常由若干物体和一个背 景组成。 m
R Ri
C b i 1,i b
其中 RC 是集合的补， Rb 为背景，其它区
域是物体。
22
图 像 处 理 分 析 与 理 解
37
链码的方向编号
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
4向链码
8向链码
38
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
一个模 4 或模 8 的差分码，称为链码的导
数，它表示区域边界元素的相对方向的 另一个数字序列，以逆时针计数的 90° 或45°的倍数来度量。
第 标注算法的输入通常是二值图像或多亮 六 度级别的图像。 章 形 状 多亮度级图像常常用于表示标注的结果， 表 背景用零值表示，区域用它们的非零标 示 与 号表示。 描 述
下面是一个标注分割后图像的算法。
23
算法：4-邻域和8-邻域区域标识
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
32
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(c)
33
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
第二节 基于轮廓的形状表示与描述
34
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
1.
区域边界必须以某种数学形式来表示：
以更大间隔的网格对边界重采 样后的链码
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
a)
叠加在数字化 边界上的重取 样网格 重取样的结果 4向链码 8向链码
41
b) c) d)
二、简单几何边界表示
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
像形状的例子包括U形物体、E的镜像形 物体，等等。
等价表是一个出现在图像中的所有标号
对的列表；所有的等价标号在第二步中 被用一个唯一的标号代替。
29
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
算法在 4- 连通和 8- 连通下基本相同，不
同点仅在邻域掩模的形状上。
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
第六章 形状表示与描述
2
图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
前一章着重于介绍图像分割的方法和怎
样构造均匀的图像区域及其边界。
图像区域的识别是理解图像数据的重要
步骤，它需要的是一种准确的适合于分 类器的区域描述。
3
图 像 处 理 分 析 与 理 解
36
一、链码
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
链码通过带有给定方向的单位长度的线
段序列来描述物体。为了可以重建区域， 该序列的第一个元素必须带有其位置的 信息。处理过程产生了一个数字序列。
为了利用链码的位置不变性，忽略其包
含位置信息的第一个元素。这样的链码 定义就是Freeman码。
直角坐标最常见。
2.
极坐标，在极坐标下，边界元素以角度 Φ和距离r的数对来表示。
切线坐标，作为路径长度 n 的函数，它 对曲线上点的切线方向θ(xn)进行编码。
35
3.
坐标系统
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(a) 直角坐标；
(b) 极坐标；
(c) 切线坐标
为了便于在第二遍扫描中对区域进行简
单计数，给区域赋予递增的标号是有用 的。
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8-连通下的物体标识
图 像 处 理 分 析 与 理 解 第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(a)
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图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
(b) 经过步骤(b)后的等价表：2-5，5-6，2-4
d) e)
f)
e的轮廓
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图 像 处 理 分 析 与 理 解
第 六 章 形 状 表 示 与 描 述
在多数情况下，描绘形状属性的类别很
重要，形状类别应该充分表现属于同一 类别的物体的一般形状。
很明显，形状类别应该强调类间的不同
点，而类内形状变化的影响不会在类的 描述中有所反映。
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形状表示与描述的两个难题
全局描述子只能在整个物体的数据可 以用来分析时才可使用； 局部描述子使用物体的部分信息来描 述物体的局部特征，这样局部描述子 可用来描述遮挡物体。