CHAPTER4数字影像及特征提取 PPT课件
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数字影像的特征提取与定位课件
数字影像特征提取与定位技术实践
实验一：小波变换特征提取实验
小波变换理论
小波变换是一种信号分析方法， 能够将时域信号转换为频域信号
，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在小波变换理论的基础上，通过 MATLAB软件实现小波变换特征 提取实验，包括图像的多尺度分 解、小波系数计算、特征提取等
步骤。
实验结果
通过对比不同尺度下的小波系数 和提取的特征，可以观察到图像 在不同尺度下的细节和特征表现
。
实验二：傅里叶变换特征提取实验
傅里叶变换理论
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，适用于分析 图像的特征。
实验步骤
在傅里叶变换理论的基础上，通过MATLAB软件实现傅里叶变换特 征提取实验，包括图像的傅里叶变换、滤波处理、特征提取等步骤 。
实验结果
通过对比滤波处理后的傅里叶频谱和提取的特征，可以观察到图像在 不同频率下的特征表现。
实验三：机器学习特征提取实验
机器学习理论
机器学习是一种通过训练数据自动提取特征的方法，适用于分类 、回归等任务。
实验步骤
在机器学习理论的基础上，通过Python软件实现机器学习特征提 取实验，包括数据预处理、模型训练、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比不同模型下的特征提取结果，可以观察到机器学习模型对 图像特征的提取能力。
方法
常见的图像配准方法包括 基于灰度、基于特征、基 于变换域等。
基于特征匹配的定位技术
定义
特征匹配是一种通过提取 图像中的特征信息，然后 在另一幅图像中寻找相同 或相似特征的匹配过程。
过程
特征匹配通常包括特征提 取、特征匹配、变换模型 估计、图像变换与重采样 等步骤。
实验一：小波变换特征提取实验
小波变换理论
小波变换是一种信号分析方法， 能够将时域信号转换为频域信号
，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在小波变换理论的基础上，通过 MATLAB软件实现小波变换特征 提取实验，包括图像的多尺度分 解、小波系数计算、特征提取等
步骤。
实验结果
通过对比不同尺度下的小波系数 和提取的特征，可以观察到图像 在不同尺度下的细节和特征表现
。
实验二：傅里叶变换特征提取实验
傅里叶变换理论
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，适用于分析 图像的特征。
实验步骤
在傅里叶变换理论的基础上，通过MATLAB软件实现傅里叶变换特 征提取实验，包括图像的傅里叶变换、滤波处理、特征提取等步骤 。
实验结果
通过对比滤波处理后的傅里叶频谱和提取的特征，可以观察到图像在 不同频率下的特征表现。
实验三：机器学习特征提取实验
机器学习理论
机器学习是一种通过训练数据自动提取特征的方法，适用于分类 、回归等任务。
实验步骤
在机器学习理论的基础上，通过Python软件实现机器学习特征提 取实验，包括数据预处理、模型训练、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比不同模型下的特征提取结果，可以观察到机器学习模型对 图像特征的提取能力。
方法
常见的图像配准方法包括 基于灰度、基于特征、基 于变换域等。
基于特征匹配的定位技术
定义
特征匹配是一种通过提取 图像中的特征信息，然后 在另一幅图像中寻找相同 或相似特征的匹配过程。
过程
特征匹配通常包括特征提 取、特征匹配、变换模型 估计、图像变换与重采样 等步骤。
数字影像特征提取
第四章 数字影像与特征提取
数字摄影测量
主要内容
§4.1 数字影像采样和重采样 §4.2 点特征提取算法 §4.3 线特征提取算法 §4.4 定位算子
★
§4.1数字影像采样和重采样
主要内容
数字影像采样 影像重采样理论 核线的重排列（重采样）
§4.1 数字影像采样和重采样
数字摄影测量处理的原始资料是 数字影像 因此，影像的采样与重采样以及获取所 需要的影像特征是数字摄影测量最基础 的工作。 数字影像中，最明显的就是影像的特征， 是影像分析和影像匹配的基础。 特征提取
sin 2f l ( x kx) g (kx) 2f l ( x kx) k
数字影像
采样函数
双线性插值法
W ( x) 1 ( x), 0 x 1
卷积核是一个三角形函数
双线性插值法示意图
y1 x1
11 y a x p 1- x
y2
12
像元混 淆
混淆现象：进行反傅立叶变换时，导致 样本无法正确分离。截至频率固定不变， 即波形大小不变。消除混淆只能改变采 样间隔大小。
采样定理
1 x 2 fl
fl为截止频率
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，则根据采样数据可以完 全恢复原函数g(x)
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
傅立叶 变化
频率域
数字影像表达形式
数字影像一般表达为空间的灰度函数， g（i，j）构成的矩阵形式的阵列，此 表达方式跟真实影像很相似； 可通过变换把影像的表达由“空间域” 变换到“频率域”； 空间域表示不同位置的灰度值，频率 域表达不同频率中的振幅谱。
数字摄影测量
主要内容
§4.1 数字影像采样和重采样 §4.2 点特征提取算法 §4.3 线特征提取算法 §4.4 定位算子
★
§4.1数字影像采样和重采样
主要内容
数字影像采样 影像重采样理论 核线的重排列（重采样）
§4.1 数字影像采样和重采样
数字摄影测量处理的原始资料是 数字影像 因此，影像的采样与重采样以及获取所 需要的影像特征是数字摄影测量最基础 的工作。 数字影像中，最明显的就是影像的特征， 是影像分析和影像匹配的基础。 特征提取
sin 2f l ( x kx) g (kx) 2f l ( x kx) k
数字影像
采样函数
双线性插值法
W ( x) 1 ( x), 0 x 1
卷积核是一个三角形函数
双线性插值法示意图
y1 x1
11 y a x p 1- x
y2
12
像元混 淆
混淆现象：进行反傅立叶变换时，导致 样本无法正确分离。截至频率固定不变， 即波形大小不变。消除混淆只能改变采 样间隔大小。
采样定理
1 x 2 fl
fl为截止频率
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，则根据采样数据可以完 全恢复原函数g(x)
x x0 i x y y0 j y (i 0,1,n 1) ( j 0,1,m 1)
傅立叶 变化
频率域
数字影像表达形式
数字影像一般表达为空间的灰度函数， g（i，j）构成的矩阵形式的阵列，此 表达方式跟真实影像很相似； 可通过变换把影像的表达由“空间域” 变换到“频率域”； 空间域表示不同位置的灰度值，频率 域表达不同频率中的振幅谱。
图像信息表示与特征提取小课件
基于基函数的图像信息表示
• 基于基函数的图像信息表示是 指设计一副图像的生成模型， 然后用生成模型里的成分给出 图像的一个“表示” • “表示”是指通过某种方式对 图像数据进行变换获得，使其 本质结构更显著或更容易理解
生成模型与判别模型
• 令o和s分别代表观察序列（观 察值）和标记序列（模型）， 对o和s进行统计建模，通常有 两种方式： • (1)生成模型 （产生模型） 构建o和s的联合分布p(s,o) • (2)判别模型 （条件概率模型， 条件模型） 构建o和s的条件分布p(s|o) 两者皆为概率模型
Freeman码
Freeman码
金字塔结构
• 图像数据结构 • 金字塔结构 • 处理和分析多分辨率图像时图 像数据存储的一种有效方式。 • 底层为原图像，每层像素尺寸 大小不变，图像尺寸改变，因 此，各层有不同分辨率。
金字塔结构
图结构
• 图结构表述了图像中点，线， 面之间的更为复杂的连接关系 和空间关系。 • 为了表示和控制可视模型，可 以采用RSE结构，即区域，线 段和端点组成的图
因果关系，位置关系等
• 因果关系式认知体系中最常见 的关系 • 专家系统，人工智能 • 位置关系主要包括特征线面间 和目标实体间的位置关系。 P175 网格结构 • “场景→目标→区域→线段→ 像素点”逐层认知包含关系。
图像特征提取
• 图像特征提取是图像理解中从 图像获得数据信息并进行相关 分析的前提条件和关键环节 • 基本特征提取方法 • 常用特征提取方法
1 1 1 1 1
Freeman码
求其Freeman链码（4方向数）： >> c=fchcode(t{:},4) %注意fchcode的第 一个参数是n*2的点集，而边界t是cell类 型的 c= x0y0: [1 1] fcc: [0 3 0 0 1 0 3 3 3 3 2 2 2 1 1 2 1 1] diff: [3 1 0 1 3 3 0 0 0 3 0 0 3 0 1 3 0 3] mm: [0 0 1 0 3 3 3 3 2 2 2 1 1 2 1 1 0 3] diffmm: [0 1 3 3 0 0 0 3 0 0 3 0 1 3 0 3 3 1]
数字图像处理 图像特征提取 ppt课件
在常用的压缩格式MPEG和JPEG中，YCbCr得到了很好的 应用，但是如今，YUV在电脑系统中也得到了广泛的应 用。
YUV格式可以分为两种：
紧缩格式：
将Y、U、V值存储为宏像素阵列，和RGB的存储方式类似；
平面格式：
将Y、U、V三个分量分别存储在不同的矩阵中。
PPT课件
14
所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，该对角 线被称为灰色线。
彩色立方体中有三个角对应于三基色，红色、绿色 和蓝色。
剩下的三个角对应于二次色，黄色、青色（蓝绿色） 和品红（紫色）。
PPT课件
6
PPT课件
7
原始彩色图像
红色分量图像
绿色分量图像
PPT课件
蓝色分量图像
8
PPT课件
9
PPT课件
数字图像处理38用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理39用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理40用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理41用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理42用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理43用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理44用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理45用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理46用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理47用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理48用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理49用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理50用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon根据角度进行分区讨论数字图像处理51用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理52用一个半导体功率器件作为开关该
YUV格式可以分为两种：
紧缩格式：
将Y、U、V值存储为宏像素阵列，和RGB的存储方式类似；
平面格式：
将Y、U、V三个分量分别存储在不同的矩阵中。
PPT课件
14
所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，该对角 线被称为灰色线。
彩色立方体中有三个角对应于三基色，红色、绿色 和蓝色。
剩下的三个角对应于二次色，黄色、青色（蓝绿色） 和品红（紫色）。
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原始彩色图像
红色分量图像
绿色分量图像
PPT课件
蓝色分量图像
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PPT课件
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数字图像处理38用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理39用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理40用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hu数字图像处理41用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理42用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理43用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感zernike数字图像处理44用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理45用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理46用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理47用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感hough数字图像处理48用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理49用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理50用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon根据角度进行分区讨论数字图像处理51用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感radon数字图像处理52用一个半导体功率器件作为开关该
图像特征提取及分析PPT课件
5
基本概念
特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称之为特征形成。
特征提取
原始特征的数量很大，或者说原始样本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 。
特征选择
从一组特征中挑选出一些最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。
如果仅计算其在坐标系方向上的外接矩形是很简单的，只需计 算物体边界点的最大和最小坐标值，就可得到物体的水平和垂 直跨度。
但通常需要计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度和与之 垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体最小的外接矩形 （MER-Minimum Enclosing Rectangle）。
✓ 一幅图像或一个区域中的连接成分数C和孔数H不 会受图像的伸长、压缩、旋转、平移的影响，但如 果区域撕裂或折叠时，C和H就会发生变化。
✓ 区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧 拉数是区域一个较好的描述子。
2023/10/17
14
2.凹凸性--区域的基本特征之一
区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。 相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以 外的像素，则这个图形称为是凸的。
1. 统计矩 函数的矩在概率理论中经常使用.几个从矩导出的
期望值适用于形状分析. 大小为m*n的数字图像f(i,j)的(p+q)阶矩为:
nm
mpq
i p j q f (i, j)
i1 j 1
2023/10/17
25
（1）区域重 (形)心位置
0阶矩m00是图像灰度f(i,j)的总和。 二值图像的m00则表示对象物的面积。
图像分割与特征提取ppt-课件
1、并行区域技术－8基.于2阈.值3的图并像分割行技术 边界技术－基于边界的图像分割
1、并行区域技术－基于阈值的图像分割技术
1) 初始化A(p,q)=0
下面的图像用链码表示为： 20206644
将直方图的包络看作一条曲线，求直方图包络线的极小值点对应的灰度值作为阈值。
实际上，在任何实际应用的图像处理系统中，都要用到阈值化技术。
图像特征是图像的重要属性，它一般应具备4个特点：可区分性、可靠性、独立性、数量少
时，分割时可以这样处理：横轴取象素的灰度 哈夫变换的主要优点：受噪声和曲线间断的影响较小。
在边缘图像的基础上，需要通过平滑等处理去除噪声点、毛刺、空洞等不需要的部分，再通过细化、边缘连接和跟踪等方法获得物体
的轮廓边界。
r，纵轴取r的邻域的平均 r 。直方图（ r , r ) 为坐 2 2 8 3
特征。
2) 对XY空间中的每一点，P取遍所有可能值
（4）灰度和灰度平均图 在阈值范围之内的接收，反之去除。
可以证明f(x,y)与mpq是一一对应的。
1并行区域技术－基于阈值
物体与背景各自的灰度都较均匀二者相差不大 边界方法：通过直接确定区域间的边界来实现分割
用阈值T＝4处理的结果 用检测阈值Th＝7和跟踪阈值
象素聚类方法 2. 边界方法：通过直接确定区域间的边界来实
现分割
8.2 图像的分割
8.2.1、并行区域技术－基于阈值的图像分割技术 8.2.2、串行区域技术 8.2.3、并行边界技术－基于边界的图像分割
8.2 图像的分割
8.2.1、并行区域技术－基于阈值的图像分割技术 8.2.2、串行区域技术 8.2.3、并行边界技术－基于边界的图像分割
反过来，在参数空间相交于同一个点的所有直线在图像空间中都有共线的点与之对应。
第四章数字影像与特征提取
当 q Tq 同时 w Tw ，该像元为待选点
（5）选取极值点。
即在一个适当窗口中选择最大的待选点
小结
由于Forstner算子较复杂，可首先用一简 单的差分算子提取初选点，然后采用 Forstner算子在33窗口计算兴趣值，并选 择备选点最后提取的极值点为特征点。 Moravec算子较简单；Forstner算子较复杂， 但它能给出特征点的类型且精度也较高。
对于一给定的阈值T，当时，则 认为像素（i，j）是边缘上的点。
-1 -1
1
1
Roberts梯度算子
g u g u Gr g ( x, y ) g g v v
方向
Gr ( x, y) ( g g )
(4 2 3)
Forstner算子
（2）计算ll（如55或更大）窗口中 灰度的协方差矩阵
QN
g g
2 u
1
g u g v g u
2
g g g
u
2 v
v
1
( 4 2 4)
c k 1 r k 1 i ck j r k
常用方法有差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等
房屋的提取
道路的提取
线的灰度 特征
一、微分算子
1．梯度算子
g x Gg ( x, y ) g y ①向量G「g(x,y的方向；②G［g(x,y)］的模.
(g (g
i 1, j 1
gi , j )2
c k 1 r k 1 i ck j r k
2 v
i , j 1
g i 1, j ) 2 g i , j )( g i , j 1 g i 1, j )
最新图像几何特征提取ppt课件
❖ 食品经消化吸收所剩残余物到达结肠后， 在被发酵过程中，会形成许多有毒的代 谢产物，给人体的健康带来很多不利的 影响。
❖ 肠道每天产生的腐败发酵产物、细菌毒 素及致癌物等物质，一部分作用于肠管， 一部分经过吸收,长时间对肝、心、肾和 脑等重要脏器造成损害，引起肿瘤、动 脉硬化、高血压、肝损害、自体免疫病 和免疫力衰退等。
❖ 现代社会紧张快节奏的生活,加上抗生素、激 素和同位素等的大量使用,严重干扰着机体内 正常微生物与宿主之间的生态平衡,特别是肠 道菌群的平衡。
❖ 人体肠道中菌群数量宠大，构成复杂，共50 多种属500多ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ菌，其中双歧杆菌，乳酸菌、 消化道链球菌等专性厌氧菌约占肠道总菌量 的99%，肠道菌，肠球菌等兼性厌氧菌约占 总菌量的1%。它们在人体内形成一个复杂的 微生态系统。
❖ （四）肠道菌群与感染
❖ 正常人体内肠道菌群是稳定而不易变动的，这种稳定的肠道菌群 保卫着宿主,使其免遭各种病原菌对肠道的感染。另一方面,引起 肠道菌群变动的主要因素,会提高对宿主感染的敏感性。
❖ 肠道菌群中存在的梭状芽孢杆菌、葡萄球菌、绿脓菌等病原性有 害菌，在健康机体中它们的繁殖受到抑制，一般没有致病性。如 果遇到由于营养失衡、过度劳累、使用抗生素等引起肠道菌群平 衡破坏，服用类甾醇激素、免疫抑制剂和施行放射性疗法等导致 机体防御力降低，或者经大手术及患有白血病、恶性肿瘤晚期、 重症糖尿病、自身免疫疾病等时，这些细菌就会异常增殖而引起 自发性感染，侵入机体健康时不能繁殖的脏器中，对机体造成危 害。
❖ 调整的措施可归纳为二大方面： ❖ 一般性调整措施； ❖ 利用有益活菌制剂及其增殖促进因子；
❖ 1.一般性调整措施
❖ （1）强调婴儿的母乳喂养。母乳喂养婴儿肠道中的 双歧杆菌占肠道菌群的比例远远高于人工喂养儿；
❖ 肠道每天产生的腐败发酵产物、细菌毒 素及致癌物等物质，一部分作用于肠管， 一部分经过吸收,长时间对肝、心、肾和 脑等重要脏器造成损害，引起肿瘤、动 脉硬化、高血压、肝损害、自体免疫病 和免疫力衰退等。
❖ 现代社会紧张快节奏的生活,加上抗生素、激 素和同位素等的大量使用,严重干扰着机体内 正常微生物与宿主之间的生态平衡,特别是肠 道菌群的平衡。
❖ 人体肠道中菌群数量宠大，构成复杂，共50 多种属500多ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ菌，其中双歧杆菌，乳酸菌、 消化道链球菌等专性厌氧菌约占肠道总菌量 的99%，肠道菌，肠球菌等兼性厌氧菌约占 总菌量的1%。它们在人体内形成一个复杂的 微生态系统。
❖ （四）肠道菌群与感染
❖ 正常人体内肠道菌群是稳定而不易变动的，这种稳定的肠道菌群 保卫着宿主,使其免遭各种病原菌对肠道的感染。另一方面,引起 肠道菌群变动的主要因素,会提高对宿主感染的敏感性。
❖ 肠道菌群中存在的梭状芽孢杆菌、葡萄球菌、绿脓菌等病原性有 害菌，在健康机体中它们的繁殖受到抑制，一般没有致病性。如 果遇到由于营养失衡、过度劳累、使用抗生素等引起肠道菌群平 衡破坏，服用类甾醇激素、免疫抑制剂和施行放射性疗法等导致 机体防御力降低，或者经大手术及患有白血病、恶性肿瘤晚期、 重症糖尿病、自身免疫疾病等时，这些细菌就会异常增殖而引起 自发性感染，侵入机体健康时不能繁殖的脏器中，对机体造成危 害。
❖ 调整的措施可归纳为二大方面： ❖ 一般性调整措施； ❖ 利用有益活菌制剂及其增殖促进因子；
❖ 1.一般性调整措施
❖ （1）强调婴儿的母乳喂养。母乳喂养婴儿肠道中的 双歧杆菌占肠道菌群的比例远远高于人工喂养儿；
数字影像特征提取与定位
§3.2 误差椭圆(Error Ellipse)
Qxx
2 ˆ x 2 0
Qyy
2 ˆ y 2 0
2 2 2
P PP'
P PP' ( x y )
2
E( P ) E( x y )
2
P
2
2
2
( )
2
P
2 0
2 x
2 y
2 2 0 2 2
x
E
y
F
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系
误差曲线
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
§3.2 误差椭圆(Error Ellipse)
x
E
y
F
误差椭圆
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系 数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
i k
2
IVc ,r min V1 ,V2 ,V3 ,V4
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系 数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
§3.3 点特征的提取(Feature Point Extraction) ② 给定经验阈值并选取候选点
if
IVc ,r T
2
最大方差 最小方差
K ( Qxx Qyy ) 4Q
2
解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系
2 xy
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
§3.2 误差椭圆(Error Ellipse)
5. 误差曲线与误差椭圆
( Qxx cos Qyy sin Qxy sin 2 )
高光谱影像特征选择与提取 完整ppt课件
完整编辑ppt
44
式中：X={X1,X2,……，XN}为光谱向量，N为波段 数，λ={λ1, λ2,……，λN}为波长集合。
以此类推，可以计算出任意阶导数光谱。通过导数 光谱运算可以发现待定地物某阶导数具有明显区别 于其它地物的特征，从而用于地物识别。
完整编辑ppt
45
植被指数与导数光谱实质是在光谱空间上进行特定 运算以形成新的特征，按照这一思路，可以设计其 它光谱运算特征，如波段求和、取均值以及其它更 复杂的运算获取的特征。
B距离等方法。
完整编辑ppt
23
离散度
式中，Ui、Uj分别表示i、j类的亮度均值矢量， 分别为i、j类的协方差矩阵，tr[A]表示矩阵A对角 线元素之和。
完整编辑ppt
24
B距离
式中符号的意义同于“离散度”公式中的定义。
对于任何一给定的地物类别，只要算出这两个不同 类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度 或B距离，并去最大者，便是区分这两个类别的最 佳波段组合，即最优子集。
完整编辑ppt
32
其中S[i]为第i波段编码Xi为该波段原始属性值， T为阀值。通常阀值选整个光谱向量的平均值，也 可以取向量中值或根据光谱曲线进行人工阀值选择。
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[
二值编码采用单阀值进行处理，划分取决范围较大，
表达进度较低。一种改进算法是多值编码。四值编码基
本方法是：首先对整个像元光谱向量取平均值，得到阀
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熵及联合熵
根据香农信息论原理，一幅8bit表示的图像X的熵 为：
式中：X为输入图像，Pi为图像像素灰度值为i的概 率。
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同理，两个波段联合熵为： n个波段图像的联合熵为：
影像特征的提取与定位护理课件
02
影像特征提取技术
基于边缘的特征提取
01
02
03
边缘检测
通过检测图像中的边缘， 提取出物体的轮廓信息。 常用的边缘检测算法有 Sobel、Canny等。
边缘提取的优势
边缘是图像中最重要的特 征之一，通过提取边缘可 以有效地识别和区分物体 。
边缘提取的局限性
对于复杂背景或光照不均 的情况，边缘检测可能会 受到影响，导致提取的特 征不准确。
优化方向
研究高效的算法和并行计算技术，提 高处理速度；同时，采用硬件加速技 术，如GPU等，提升实时性处理能力 。
跨领域应用的拓展与融合
挑战
影像特征提取与定位技术在不同领域的应用存在差异和挑战。
拓展方向
研究跨领域应用的通用方法和融合技术，拓展影像特征提取与定位技术的应用范围；同时，结合具体 应用场景，开发定制化的解决方案。
影像特征提取的流程包括预处理、特征提取和特征分析等步骤。
预处理包括对原始影像进行去噪、增强、分割等操作，以提高特征提取的精度和效 率。
影像特征提取的方法与流程
特征提取是利用图像处理、计算机视 觉等技术从预处理后的影像中识别和 提取相关特征。
特征分析是对提取的特征进行分类、 聚类、关联性分析等操作，以挖掘影 像中的疾病或病变信息。
总结词
通过区域生长算法将像素点聚合成目标区域，提取区域特征进行定位。
详细描述
基于区域生长的特征定位是通过区域生长算法，将像素点聚合成目标区域，然后 提取区域特征进行定位。这种方法适用于目标区域较为连续、形状规则的图像， 能够准确地提取出目标区域的整体特征。
基于深度学习的特征定位
总结词
利用深度学习算法自动学习图像中的特征，通过特征进行定位。
[课件]第四章信号特征提取信号分析技术PPT
![[课件]第四章信号特征提取信号分析技术PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/a1f7293a227916888486d757.png)
时域信号的 离散过程
连续时间信号x(t)在[0，T]上经过A／D变 换后，得到长度为N的时间序列x(n)，其中 N＝T/Δ t ，Δ t＝1/fs， fs为采样频率，应满 足采样定理，即fs ＞2 fmax ，fmax为欲分析的 信号最高频率，则可将付里叶变换式
转化为
X ( f) ( t ) e x
A 、 c 关系称为幅值谱 n n
n
2 n
关系称为相位谱
2
A 、 c 关系称为功率谱 n
2.付里叶变换
（1）付里叶正变换
1 j j t x x ( t ) ( ) e d e d 2
X ( ) x ( t ) e d t 称为x(t)的付里叶变换
j t
f，改写为 当使用频率f为自变量时 2
j 2 f t
X ( f ) ( t ) e x
d t
（2）付里叶逆变换
1 j t x ( t ) X ( ) ed 2
式中
a a 0 0 x ( t ) ( a cos n t b sin n t ) A sin( n t ) n n n n 2 2 n 1 n 1
为付里叶系数； 其中 a0, an,b n
A sin( n t ) n n
a0 2
x ( n ) x ( n 1 ) x ( n )
x ( n ) x ( nx ) ( n 1 )
5、反褶（转置，倒置） 序列x ( n ) 的反褶是指用-n代换x ( n ) 中的独立变量n， 反褶的图形表示就是以n=0的纵轴为对称轴将 x(n ) 序列 加以反褶（折叠）。