第三章目标检测方法

图像灰度的梯度反映图像内物体边缘处灰度变化的情况，它 描述了图像灰度分布的总体特征。例如，用图像像素灰度的 一阶差分（梯度）的总和表示图像的对比度等。
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灰度特征-矩阵形式
梯度特征-灰度的突变位置
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3.图像的频谱特性
与一维时间函数波形类似，图像也有空间频率的概念，如 果图像的灰度按一定周期变化(相当于周期函数)，那么它的 频率就是在某一坐标轴方向上一个单位长度的距离内，周期 函数重复出现的次数。周期表示在同一方向上图像波形重复 出现的最小距离。而且，图像的傅立叶变换也有明确的物理 意义。
10. 图像有用和无用成分之比
图像中并不是只包含有用的信息，我们总是在图像中提取感
兴趣的所谓目标信息，而滤除所有不关心的信息，例如噪声
。感兴趣的目标信息与所有不关心的信息成分的比率或差别
越大，提取就越容易。典型的度量指标是信噪比，即目标信
号幅度除以背景信号的标准差。
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图像的运动特征－什么是运动图像？
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3.1图像的特征形态与描述
数字图像并不是杂乱的像素数据的组合。它通常包含我们所 希望得到的确定性成分和采集过程中所得到的随机成分。每 个像素的灰度不仅随坐标的不同而不同，也随时间的变化而 变化，是空间坐标和时间的随机场。
数字图像度量单位可以有多种，例如整幅画面（帧，场）， 局部画面（窗口，块），行，列，像素，频率等。
图像探测、跟踪与识别技术
主讲人：赵丹培
宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@buaa.edu.cn
2012年9月27日
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第三章 目标检测方法
学习目的
利用图像捕捉并跟踪感兴趣的目标在日常生活、工 业和军事领域中都有广泛的应用，本章通过对目标检 测方法基本原理的学习和掌握，将目标的灰度、形状 、纹理、频谱、运动等作为主要特征依据，从不同角 度全面了解复杂背景中目标探测的方法与过程，并能 够在实际中熟练应用。
4.纹理特征
图像纹理是像素灰度分布宏观上呈现周期性的结构特征，
它是图像中某些结构单元按某种规则排列而成的规则图案，
反映图像纹理基元灰度周期性重复变化的规律。因此，纹理
基元的大小（或重复变化的周期长短）和重复构成的方向是
基本特征。常用的纹理特征描述方法有共生矩阵、等灰度行
程长度、区域纹理基元参数、傅立叶频谱、随机场模型、相
图像信号数字化得到一个数值矩阵，其中每一个元素称之为 像素，像素的灰（亮）度值（也包括色彩）是最基本、最原 始的测量值和特征，由它可以组成更大基元的特征。单幅图 像的所有像素或不同区域像素的灰度分布，代表了图像总体 或局部的能量强度分布。表征灰度分布的特征描述有总体或 局部的均值、方差等。
2.图像灰度变化的梯度特征
学习的重点
➢ 基于图像分割技术的目标检测方法 ➢ 基于图像特征匹配的目标检测方法 ➢ 运动目标检测方法
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本章的主要内容
3.1 图像的特征形态与描述 3.2 目标检测的基本概念与原理 3.3 利用图像分割技术的目标检测方法 3.4 利用特征匹配技术的目标检测方法 3.5 运动目标的检测 3.6 小目标检测 3.7 目标检测性能的评价标准
• 与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。 • 在对某一场景拍摄到的图像序列中，相邻两帧图像间至少有一部
分像元的灰度发生了变化，这个图像序列就称为动态图像序列。 • 与单幅图像不同，连续采集的图像序列能反映场景中目标的运动
和场景的变化。场景的变化和景物的运动在序列图像中表现得比 较明显和清楚。 • 序列图像是由一系列时间上连续的二维图像组成的，或者说是一 类三维图像。与静止图像相比，序列图像增加了时间变量，当时 间变量取某个特定值时，就得到视频图像中的一帧图像。 • 图像序列和运动信息有密切的联系，将从运动场景获得的序列图 像或者在序列中目标位置发生变化的图像称为运动图像。 13
图像作为信息的载体，对不同的用途，所关心的图像信息的 含义或感兴趣的图像基元不同。比如，远距离红外小目标检 测研究时，我们关心的只是目标周围小区域内的信噪比，或 图像的信息量等；人脸识别时，可能关心的就是五官的形状 和位置关系，至于脸色就不是很重要。
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3.1.1 图像的特征类型
1.像素灰度分布
6.图像中三维特征
图像是三维空间场景能量在二维平面的投影，二维图像中蕴 含着场景中物体的三维信息。比如，多面体的各个面光强的 差异表现出的立体感，一个球体不会看成平面的圆。图像的 三维通常用物体表面的法线方向描述。
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图像的形状特征
图像的三维特征
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7.图像的运动特征
动态图像或序列图像是我们最常见的、需要快速处理并作出 反应的场景图像，“时间”将作为它的另外一个变量。序列 视频图像中包含着物体或目标的运动参数，如速度、加速度 、方向、姿态、到传感器的距离等变化信息。常用的方法用 局部瞬时速度场（光流场）、特征点匹配、运动估计、小平 面分析和运动分割等。
关长度等。
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图像的频谱特征
图像的纹理特征
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5.图像中物体形状特征
物体的形状特征是人或机器识别的重要特征之一，在图像中 可以采取图像分割的方法，将感兴趣的物体、区域或基元与 背景区分开来，然后对它们的外形进行描述，常用的形状特 征有面积、周长、圆度、长宽比、矩、边心距、傅立叶描绘 子、偏心率和凹度等。
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举例：运动与视觉实验
1959年著名心理学家Gibson在美国康乃尔大学对自然人进行 了运动知觉实验：在两张透明的胶片上绘出相似的随机点图 图案。一张静止地垂直放置，人们什么也区分不出来；而另 一张也是垂直放置，但是让其沿水平方向进行平移运动。这 时奇迹出现了，人们在移动着的胶片上区分出了有两块远近 不同的平面，随机点图表示的场景被轻易地分割开来了。这 证实了一些在静止时不易被察觉的形状当移动时就可以被知 觉，这与人们通过自身包括研究的运动实现形状知觉是异曲 同工的。
8.图像距离特征
距离图像是一种通过主动成像方式获取的场景三维立体信息 ，与场景亮度无关。目标图像距离特征对于目标图像识别有 着特殊的意义，可以不受天气、伪装、复杂背景等条件的影 响，全天候工作，抗干扰能力强。（雷达）
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9. 图像信息描述
图像中包含的信息量最关心的是图像度量参数，可以想像 所有像素灰度都为同一个数值，我们看到的是一张白纸，获 取不了更多的信息，而一幅场景图像却有着丰富的内容，只 要你认真去看，将会有无限的信息。信息论中的“熵”可以 作为图像信息含量的一种描述，尽管它并不完美。图像的信 息度量是复杂的，它与图像的应用目的、观察图像的人或系 统的知识、性能有关。