图像特征描述MATLAB版

2
（10-21） （10-22）
M 3
1 N
i
N
1
(
H
(
pi
)
M1
)3
1
3
（10-23）
式中，为像素的个数。
类似地，可以定义另外2个分量的颜色矩。
10.2.4 颜色集
一个颜色集c包含了8个颜色中的各种选 择。
如果该颜色集对应一个单位长度的二值 矢量，则表明重新量化后的图像只有一个颜 色出现；如果该颜色集有多个非零值，则表 明重新量化后的图像中有多个颜色出现。
10.2.5 颜色相关矢量
颜色矩是一种简单有效的颜色特征，以计算 HIS空间的分量为例，如果记为图像的第个像 素的值，则其前三阶颜色矩（中心矩）分别 为
（
颜色相关矢量（color correlation vector，CCV）表示方法与颜色直方图相似， 但它同时考虑了空间信息。
设H是颜色直方图矢量，CCV的计算步骤 如下。
第10章图像特征描述
10.1 论述 10.2 颜色特征分析 10.3 几何描述 10.4 形状描述 10.5 图像表示 10.6 区域描述 10.7 图像膨胀与腐蚀 10.8 形态学重建 10.9 对象、区域和特征度量 10.10 查表操作
10.1 论述
下面首先对几个经常用到的名词做一些说明。
1．特征形成
（10-29）
10.3.2 长轴与短轴
若区域或物体的边界已知，则可以采用 区域的最小外接矩形（Minimum Enclosing Rectangle，MER）的尺寸来描述该区域的基 本形状，如图10-3所示，为长轴，为短轴。
图10-3 物体的MER及长轴与短轴
10.3.3 周长
由于周长的表示方法不同，因而计算周 长的方法也有所不同，计算周长常用的3种方 法分别如下。
2．累加特征直方图
3．二维直方图
10.2.2 直方图不变特征量
10.2.3 颜色矩
颜色矩是一种简单有效的颜色特征，以计
算HIS空间的分量为例，如果记为图像的第个
像素的值，则其前三阶颜色矩（中心矩）分
别为
M1
1 N
N
H ( pi )
i 1
M 2
1 N
i
N
1
(
H
(
pi
)
M1
)2
1
（1）若将图像中的像素视为单位面积小 方块，则图像中的区域和背景均由小方块组 成。
（2）若将像素视为一个个点，则周长用 链码表示，求周长也就是计算链码（10.5.1 节将对链码进行详细介绍）的长度。
（3）周长用边界所占面积表示时，周长 即物体边界点数之和，其中每个点为占面积 为1的一个小方块。
10.3.4 面积
（1）计算平均向量
x
y
1 N 1 N
N
xi
i 1
N
yi
i 1
（10-55）
（2）计算j + k阶中心矩
NN
M jk
(xi x) j ( yi y)k
i1 i1
（3）计算方向角
பைடு நூலகம்
1 2
tan 1
2M11 M 20 M 02
2．市区距离
d4 (P1, P1) x1 x2 y1 y2
3．棋盘距离
d8 (P1, P2 ) max( x1 x2 , y1 y2 )
10.4 形状描述
10.4.1 矩形度 10.4.2 宽长比 10.4.3 圆形度 10.4.4 球状度 10.4.5 偏心率
10.4.1 矩形度
图10-6 物体的最小外接矩形
10.4.2 宽长比
10.4.3 圆形度
1．周长平方面积比
2．边界能量
图10-7 物体边界点的曲率半径
3．圆形性
4．面积与平均距离平方比值
10.4.4 球状度
图10-8 球状性定义示意图
10.4.5 偏心率
图10-9 偏心率度量
偏心率的另一种计算方法是计算惯性主轴比， 它基于边界线上的点或整个区域来计算质量。 特南鲍姆（Tenebaum）提出了计算任意区域 的偏心率的近似公式，一般过程如下。
根据待识别的图像，通过计算产生一组 原始特征，称为特征形成。
2．特征提取
所谓特征提取从广义上而言就是指一种 变换。
具体而言，原始特征的数量很大，或者 说原始样本是处于一个高维空间中，通过映 射或变换的方法可以将高维空间中的特征描 述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫 特征提取。
3．特征选择
从一组特征中挑出一些有效的特征以达 到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫 特征选择。
10.3.1 位置与方向
1．位置
2．方向
图像分析不仅需要知道一幅图像中物体的
具体位置，而且还要知道物体在图像中的方
向。
如果物体是细长的，则可以将较长方向
的轴定义为物体的方向，如图10-2所示。
通常，将最小二阶矩轴定义为较长物体
的方向。
也就是说，要找出一条直线，使物体具
有最小惯量，即
E r2 f (x, y)dxdy
对于一个特征而言，评判的标准有以下4 个方向。 （1）可区别性 （2）可靠性 （3）独立性好 （4）数量少
10.2 颜色特征分析
10.2.1 颜色直方图 10.2.2 直方图不变特征量 10.2.3 颜色矩 10.2.4 颜色集 10.2.5 颜色相关矢量
10.2.1 颜色直方图
1．一般特征直方图
1．像素计数法
最简单的面积计算方法是统计边界及其 内部的像素的总数。
根据面积的像素计数法的定义方式，物 体面积的计算非常简单，求出物体边界内像 素点的总和即为面积，计算公式如下
NM
A f (x, y) x1 y1
（10-31）
2．边界行程码计算法
由各种封闭边界区域的描述来计算面积 也很方便，面积的边界行程码计算法可分如 下两种情况。
（1）若已知区域的行程编码，则只需将 值为1的行程长度相加，即为区域面积。
（2）若给定封闭边界的某种表示，则相 应连通区域的面积为区域外边界包围的面积 与内边界包围的面积（孔的面积）之差。
3．边界坐标计算法
10.3.5 距离
测量距离常用的3种方法如下。
1．欧几里得距离
d (P1, P2 ) (x1 x2 )2 ( y1 y2 )2
（1）图像平滑。 （2）对颜色空间进行量化，使之在图像 中仅包含n个不同颜色。 （3）在一个给定的颜色元内，将像素分 成相关或不相关两类。 （4）根据各连通区的大小，将像素分成 相关和不相关两部分。
10.3 几何描述
10.3.1 位置与方向 10.3.2 长轴与短轴 10.3.3 周长 10.3.4 面积 10.3.5 距离