二值图像中多目标区域的标号和几何特征提取
图像特征提取方法详解(Ⅲ)
图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，它是对图像中的信息进行分析和提取，以便进行后续的图像识别、分类和分析。
在图像处理和计算机视觉应用中，图像特征提取是至关重要的一步，因为它直接影响了后续处理的结果。
一、图像特征的概念图像特征是指图像中能够表征其内容和结构的可测量属性。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
这些特征可以帮助我们理解图像的含义，区分不同的物体、场景和结构。
二、图像特征提取的方法1. 颜色特征提取颜色是图像中最直观和重要的特征之一。
常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色矩和颜色空间转换。
直方图统计是通过统计图像中每种颜色出现的频率来提取颜色特征，它可以帮助我们了解图像中的主要颜色分布。
颜色矩是一种用于描述颜色分布和颜色相关性的方法，它可以帮助我们定量地比较不同图像之间的颜色特征。
颜色空间转换则是将图像的RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab等），以便更好地提取颜色特征。
2. 纹理特征提取纹理是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的细节和结构。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理结构的统计方法，它可以帮助我们了解图像中不同区域的纹理分布。
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以帮助我们提取图像中不同尺度和方向的纹理特征。
局部二值模式是一种用于描述图像局部纹理特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的纹理信息。
3. 形状特征提取形状是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的对象和结构。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。
边缘检测是一种用于提取图像中边缘信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象轮廓和结构。
轮廓提取是一种用于提取图像中对象轮廓信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象形状和结构。
形状描述子是一种用于描述图像对象形状特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的形状信息。
数字图像 12.二值图像处理与形状分析2
建立一种基本元素循环的方式来描述上述结构。 设S和A是变量，S是起始符号，a和b是基本元素的 常数，则可建立一种描述语法，或说可确定如下重 写（替换）规则：
（l）S->aA （起始符号可用元素a和变量A来替换）； （2）A->bs （变量A可以用元素b和起始符号S来替换）； （3）A＋b （变量A可以用单个元素b来替换）。 由规则2知，如用b和S替换A则可回到规则1，整个过程可 以重复。 根据规则3，如果用b替换A则整个过程结束，因为表达式 中不再有变量。注意这些规则强制在每个a后面跟一个b，所 以a和b间的关系保持不变。
p( j ) f (i, j )
n
j
固定i0，得到图像f(i,j)的过i0而平行于j轴的截口f(i0 ,j) 固定j0，得到图像f(i,j)的过j0而平行于i轴的截口f(i, j0)
二值图像f(i,j)的截口长度为：
s (i 0 ) f (i0 , j ) s ( j 0 ) f (i, j0 )
2)结构分析法
利用二值图像的四叉树表示边界，可以提取
如欧拉数、区域面积、矩、形心、周长等区域的
形状特征。
2.区域外形变换法 区域外形变换是指对区域的边界作各种变 换，包括区域边界的付立叶描述算子、Hough变
换和广义Hough变换、区域边界和骨架的多项式
逼近等。这样将区域的边界或骨架转换成向量
或数量，并把它们作为区域的形状特征。
个结点与其相连通结点的信息，可用一组指向这些结点的 指针来记录。
树结构的两类信息中，一类确定了图象描述中的基本模
式元，第二类确定了各基本模式元之间的物理连接关系。下
图给出一个用树结构描述关系的例子，左图的是一个组合区 域，它可以用右图所示的树借助“在„之中”关系进行描述。 其中根结点Ｒ表示整幅图；a和c是在Ｒ之中的两个区域所对 应的两个子树的根结点，其余结点是它们的子结点。由图B所 示的树可知，e在d中，d和f在c中，b在a中；a和c在R中。
图像特征提取方法详解(七)
图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。
它是将图像中的信息转换成一组能够用来描述和区分对象的特征向量。
这些特征向量可以用于图像分类、目标检测、图像匹配等各种应用。
在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的一些常见方法。
一、灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种用来描述图像纹理特征的方法。
它通过统计图像中像素点灰度值和它们的空间关系来描述纹理特征。
通过计算灰度共生矩阵，可以得到一些统计特征如对比度、能量、熵等。
这些特征能够很好地描述图像的纹理特征，对于纹理分类和检测非常有用。
二、方向梯度直方图（HOG）HOG特征是一种用来描述图像形状和轮廓的方法。
它通过计算图像中像素点的梯度方向和大小来描述图像的边缘特征。
HOG特征在目标检测和行人识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到目标的形状和轮廓信息。
三、尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种用来描述图像局部特征的方法。
它通过寻找图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征来描述图像。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，对于图像匹配和目标识别有着很好的效果。
四、颜色直方图颜色直方图是一种用来描述图像颜色特征的方法。
它通过统计图像中像素点的颜色分布来描述图像的颜色特征。
颜色直方图在图像检索和图像分类中有着广泛的应用，它能够很好地表征图像的颜色信息。
五、局部二值模式（LBP）LBP特征是一种用来描述图像纹理特征的方法。
它通过比较像素点和它周围邻域像素的灰度值来描述图像的纹理特征。
LBP特征在纹理分类和人脸识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到图像的纹理信息。
六、特征选择和降维在实际应用中，图像特征往往具有高维性和冗余性，为了提高分类和检测的效果，需要进行特征选择和降维。
特征选择是指从原始特征中选择出最具有代表性和区分性的特征，而降维则是通过一些数学方法将高维特征映射到低维空间。
常用的特征选择和降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
图像二值特征提取
图像二值xx
为了在海量的视觉信息中快速筛选出所需的内容,近些年来大规模图像检索成为计算机视觉领域的一个严重研究方向。
哈希方法作为相似临近搜索的严重技术之一,以其“低存储、高速度”的强大优势从各种特征中脱颖而出,受到了广博的关注。
哈希方法可以将视觉信息从高维空间映射到低维二值空间,其基本要求是保留映射前后数据的相对关系。
然而获取标签的成本很高,也很难直接从无标签数据中获取到有用的信息。
因此,为了更好的挖掘数据的潜在结构,本文提出一种无监督深度哈希特征提取算法。
本文的主要创新点是两种损失函数的构建,一是无监督聚类损失,通过对样本空间密度的分析,假定一部分样本为“伪类中心”,之后不断更新类中心的同时缩小类中心的规模,合并相近子类;第二种是排序损失,它对批次内的样本进行相似度排序,用特征的相似度排序列表去拟合原始图片的相似度排序列表,站在更高的维度上尝试直接优化最后的目标。
本文在CIFAR-10,MNIST和Brown三个经典数据集上评估本文提出的方法并与已有方法进行比较,发现与传统方法和端到端的无监督深度哈希方法相比本文方法均能取得相当可以的结果,说明本文提出的方法有用的实现了保留数据结构信息的预期目标。
1/ 1。
图像配准中几种特征点提取方法的分析与实验
基于小波变换的边缘提取算法中 ,小波系数的 选取是关键 。B 样条小波是一种实用的最基本的小 波 ,其特点是函数形式简单 ,具有最小的支集 ,且易 于软 、硬件实现 。此外 B 样条函数具有非常好的局 部特性 ,可以很方便地控制样条曲线的零交叉点及 形状等 。本文采用三次 B 样条小波 ,对图像作多尺 度小波变换 ,在 23 尺度上根据小波变换模的局部极 大值提取数量适中的物体边缘点作为特征点 。 1. 2 SUSAN 角点提取法
63
光 学 技 术 第 33 卷
归一化有效性 εr 如式 (2) 。为统一起见 ,本文的实 验数据都采用归一化有效性值 。
ε=
( N1
N pair + N2) / 2
(1)
εr = ε/ t
(2)
式中 N 1 , N 2 分别为从待配准的参考图像和畸变图 像中提取的特征点数量 ; N pair 为经过特征匹配得到 的精确匹配点对数量 ; t 为两幅图像重叠的比例 。
(2) 计算速度 :利用特征提取所用计算时间评
价算法的计算速度 。对于相同的实验图像 ,在相同
的计算条件下 ,计算时间长的表明速度慢 ,时间短的
表明速度快 。
刘琼 , 倪国强 , 周生兵
(北京理工大学 信息科学技术学院光电工程系 , 北京 100081) 摘 要 : 研究了图像配准中常用的几种特征点提取方法 。基于图像配准对特征提取方法的特殊要求 ,提出了一组 量化的特征提取方法评价因子 ,能用于合理评价各种方法的性能 、优点与缺点 ,为这些方法的改进提供指导性意见和比 较依据 。通过大量的实验 ,利用评价因子比较和分析了上述的几种常用特征提取方法的优缺点 、适用环境 ,并提出改进 建议 。 关 键 词 : 图像配准 ;特征提取 ;特征匹配 中图分类号 : TP391 文献标识码 : A
数字图像处理9二值图像全解
二 值 图 像 处 理
遥感信息工程学院
7
第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
在研究一个二值图像连接成分的场合，若1像 素的连接成分用 4- ／ 8- 连接，而 0 像素连接成分 不用相反的8-／4-连接就会产生矛盾。在下图中， 如果假设各个 1 像素用 8 — 连接，因此 0 像素和 1 像素应采用互反的连接形式.
3 3 3 3 2 2 2 3 3 2 2 1 2 2 3 3 2 1 0 1 2 3 3 2 2 1 2 2 3 3 2 2 2 3 3 3 3
二 值 图 像 处 理
5 5
2 1 2 1 5 2
2 1 0 1 2
欧几里德距离
4-邻域距离
8-邻域距离
8角形距离
遥感信息工程学院
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第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
2.链码表示法(Chain code) 链码表示法可看成是一种矢量表示法。它是相互邻接的两个象 素按照不同的方向给定一个规定的数字符号(或码)。用一串这 样的符号(码)表示一个连接成分的方法叫链码表示法。
遥感信息工程学院
18
第 八 章
8.1 二值图像的连接性和距离
2 3 4 1 0 7 6 a3 3 a4 4 a5 5 a2 2 A (i,j) a6 6 a1 1 a0 0 a7 7
{[1 f ( x0 )] [1 f ( x0 )] [1 f ( x1 )] [1 f ( x2 )]} {[1 f ( x2 )] [1 f ( x2 )] [1 f ( x3 )] [1 f ( x4 )]} {[1 f ( x4 )] [1 f ( x4 )] [1 f ( x5 )] [1 f ( x6 )]} {[1 f ( x6 )] [1 f ( x6 )] [1 f ( x7 )] [1 f ( x0 )]} 1 1 1 1 4
二值图像特征提取算法研究
本科生毕业设计二值图像特征提取算法研究Binary Image Feature Extraction Algorithm of Study学院名称：物理与通信电子学院专业名称：通信工程姓名：学号：指导教师：完成日期：摘要本文先简单描述了数字图像及数字图像处理与我们日常生活的联系，接着介绍了二值图像的几何特征和图像特征提取的几种方法，重点以二值图像为例，讲述图像特征提取算法的研究。
首先，文章简单介绍了二值图像的几何特征，详细讲述了二值图像操作中二值形态基本运算的膨胀、腐蚀、开启和闭合运算,并以实例实现了膨胀、腐蚀、开启、闭合等二值操作。
其次，本文研究了膨胀与腐蚀的对偶性。
归纳总结了膨胀和腐蚀算法的原理。
最后，通过示例:“对钢纹的区域标识”，进一步研究二值图像特征提取算法。
关键词：特征提取,二值图像，膨胀，腐蚀。
AbstractThis article described the digital image and digital image processing which connect with our daily life, then introduced binary image geometry characteristic and several methods of image feature extraction and the narrations image feature extraction algorithm research, by the example of the binary images. Firstly, the article introduces the binary image's geometry characteristic then narrato r’s the binary image operations that the binary shape fundamental operation such as the inflation, the corrosion, opening and the closed operation. Secondly, the paper studies the inflation and the corrosion's duality. Finally, summarizing the inflation and the corrosion algorithm principle and going a demonstration:” to corrugate steel region marking”, I study the binary image feature extraction algorithm.Key words: The feature extraction, binary image, the inflation, corrodes.目录摘要 (I)ABSTRACT ........................................................................................................................................... I I 1.引言. (1)1.1背景：数字图像及数字图像处理 (1)2.二值图像的几何特征 (3)3.图像特征提取操作 (3)3.1图像面积 (3)3.2欧拉数 (4)4.二值图像操作 (4)4.1二值形态学基本运算 (5)4.1.1.膨胀 (6)1.膨胀运算的概念 (6)2.结构元素形状对膨胀运算结果的影响 (9)3.膨胀运算的应用 (9)4.1.2腐蚀 (9)1.腐蚀运算的概念 (9)2.结构元素形状对腐蚀运算结果的影响 (11)3.腐蚀运算在物体识别中的应用 (11)4.1.3膨胀与腐蚀的对偶性 (11)1.概述 (11)2.膨胀与腐蚀实现方法（实例） (13)4.1.4开启和闭合运算 (15)1.开启和闭合运算的概念 (15)2.噪声滤除 (17)5.对钢纹的区域标识 (17)6.结束语 (21)参考文献 (22)1.引言随着多媒体和Internet技术的快速发展，图像成为多媒体处理的重要内容。
数字图像处理第八章二值图像的分析
1
二值图像分析
—— 问题的提出
经过图像分割之后，获得了目标物与非目标 物两种不同的对象。但是提取出的目标物存 在以下的问题：
1）提取的目标中存在伪目标物； 2）多个目标物中，存在粘连或者是断裂； 3）多个目标物存在形态的不同。
2
二值图像分析的目的
二值图像的分析首先是区分所提取出的 不同的目标物，之后，对不同的目标物 特征差异进行描述与计算，最后获得所 需要的分析结果。
1、早期皮肌炎患者，还往往伴 有全身不适症状，如-全身肌肉酸 痛，软弱无力，上楼梯时感觉两 腿费力；举手梳理头发时，举高 手臂很吃力；抬头转头缓慢而费 力。
作业
1）第166页第6题第（1）小题；
2）对第6题的图像进行一次腐蚀处理；
3）对第6题的图像进行一次膨胀处理。
注：结构元素为 S
1 1
0 1
3
二值图像分析的基本概念
为讨论方便起见，这里，假设目标为黑色，背景为白 色。
连接 连通域
多个目标物的情况
4
连接
四连接：当前像素为黑，其四个近邻像素中至 少有一个为黑；
八连接：当前像素为黑，其八个近邻像素中至 少有一个为黑。
四近邻
八近邻
5
连通域
将相互连在一起的黑色像素的集合称 为一个连通域。
• 四接连意义下为6个连通域。 • 八接连意义下为2个连通域。
可以看到，通过统计连通域的个数，即可获得提取的目标物的个数。
6
二值图像的分析方法
贴标签 腐蚀 膨胀 开运算与闭运算
7
皮肌炎图片——皮肌炎的症状表现
皮肌炎是一种引起皮肤、肌肉、 心、肺、肾等多脏器严重损害的， 全身性疾病，而且不少患者同时 伴有恶性肿瘤。它的1症状表现如 下：
图像特征提取方法详解
图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉领域中的重要一环，它是对图像中的信息进行抽象和描述的过程。
特征提取的目的是将图像中的信息转化成易于处理和分析的形式，以便进行后续的图像识别、分类、检索等任务。
在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的方法和技术。
色彩特征色彩特征是图像特征提取中的重要一部分。
色彩特征可以描述图像中的颜色分布和色彩信息。
常用的色彩特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等。
颜色直方图是一种描述图像中颜色分布的统计特征，可以通过统计图像中每种颜色的像素数量来得到。
颜色直方图可以用于图像检索和分类任务，通常可以通过将颜色空间划分成不同的区域来进行计算。
颜色矩是描述图像颜色分布特征的统计量，可以用来表示图像的颜色分布和色彩信息。
颜色空间变换是将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间的过程，常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。
纹理特征纹理特征是描述图像表面细微细节和纹理信息的一种特征。
纹理特征可以帮助我们分析图像中的纹理结构、纹理方向和纹理密度等信息。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等。
灰度共生矩阵是描述图像纹理结构和纹理方向的统计特征，可以通过分析图像中像素灰度级别的相对位置关系来计算。
局部二值模式是一种描述图像局部纹理特征的方法，可以通过比较像素点周围邻域像素的灰度值来得到图像的纹理特征。
Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器，可以通过对图像进行Gabor变换来获取图像的纹理信息。
形状特征形状特征是描述图像中物体形状和结构的特征。
形状特征可以帮助我们分析图像中的物体轮廓、边界和几何形状等信息。
常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子等。
边缘检测是一种用于提取图像中物体边缘信息的方法，可以通过分析图像中像素点的灰度值梯度来得到物体的边缘信息。
轮廓提取是一种用于提取图像中物体轮廓信息的方法，可以通过对图像进行边缘检测和形态学操作来得到物体的轮廓信息。
图像处理中的特征点提取算法
图像处理中的特征点提取算法特征点是图像的局部特点，如角点、边缘、纹理等。
提取图像中的特征点是图像处理中的一个重要的基础技术。
特征点提取算法可以用在计算机视觉、机器学习、模式识别等领域中。
常见的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB、FAST等，接下来，我们将对这些算法进行介绍。
SIFT（Scale-invariant feature transform）SIFT算法是由David Lowe于1999年提出的。
SIFT算法是一种基于尺度空间理论的特征点提取算法，可以提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。
SIFT算法的基本思想是把图像从低到高分解成不同尺度的高斯金字塔，然后在每个尺度上，通过差分来得到图像的尺度空间。
接着，在每个尺度上，检测出具有较高响应的关键点，并利用高斯金字塔在关键点周围生成描述子。
最后，通过匹配描述子来实现图像的配准和识别。
SURF（Speeded Up Robust Features）SURF算法是Herbert Bay等人于2006年提出的。
SURF算法是一种快速的特征点提取算法，通过使用Hessian矩阵来检测尺度和旋转不变性的兴趣点。
SURF算法可以用于图像识别、特征匹配、图像拼接等领域。
SURF算法的特点是速度快、稳定性好、鲁棒性强，并且在尺度变换和噪声干扰的情况下仍然能够识别到兴趣点。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）ORB算法是Ethan Rublee等人于2011年提出的。
ORB算法是一种基于FAST和BRIEF的特征点提取算法，具有尺度不变性和旋转不变性。
ORB算法的基本思想是将FAST算法用于检测关键点，并在其基础上应用BRIEF算法来产生描述子。
与SIFT算法相比，ORB算法具有更好的速度和更好的检测能力，并且具有与SIFT算法相当的识别性能。
FAST（Features from Accelerated Segment Test）FAST算法是Edward Rosten等人于2006年提出的。
图像目标提取及特征计算
摘要对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
本课设需要解决的问题是，利用阈值分割方法，对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。
阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。
关键词：阈值分割，边缘检测，像素点1 绪论目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题，是解决图像识别问题的难点和关键。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。
由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。
2 设计原理2.1 常用的特征提取的方法提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。
本课程设计是采用的第一种方法，即先对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。
二值图像信息隐藏算法与提取
二值图像信息隐藏算法与提取姓名：牛伟豪学号：201115030219班级：通信111502二值图像信息隐藏算法与提取摘要：为了达到较好的隐藏效果，本文采用游程编码的方法在二值图像中隐藏信息。
秘密信息嵌入时修改二值图像的游程长度，如果秘密信息为是0，则修改该游程长度为偶数；如果秘密信息的取值与游程长度的奇偶性相匹配，则不改变游程长度。
提取时根据游程长度奇偶性提取出秘密信息。
在信息隐藏时，改变游程的奇偶性时通过对下一个游程的第一个像素值进行修改，因此当下一个游程长度为1时通过改变当前有成的值实现。
关键词：二值图像，游程编码，信息隐藏Binary image information hiding algorithm Abstract: In order to achieve a better hiding effect, we use run-length coding method to hide information in the binary image. Modify the binary image embedding secret information when the run length, if secret information is 0, then modify the run length is an even number; If the parity value and the run length of the phase-matching secret information, do not change the run length. According to the run length to extract the secret parity information extraction. When information hiding, changing the parity of the run time of the first pixel value of the next run is modified by, so a run length of the current by changing a value of the current successful implementation. Keywords: Binary image, Run-length coding, Information hiding. 1.引言信息隐藏就是把重要的信息秘密的隐藏在公开的载体上。
图像特征提取方法详解(六)
图像特征提取方法详解一、引言图像特征提取是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。
在图像处理和分析中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于描述图像的内容和结构。
图像特征提取方法的选择和设计对于图像识别、目标检测、图像匹配等应用具有至关重要的意义。
本文将详细介绍几种常见的图像特征提取方法。
二、颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一。
在图像处理中，常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色空间转换等。
直方图统计方法通过统计图像中各个像素的颜色分布情况，得到不同颜色空间的直方图特征。
而颜色空间转换方法则是将图像从RGB颜色空间转换到HSV、Lab等颜色空间，以便更好地描述图像颜色特征。
三、纹理特征提取图像中的纹理特征包含了图像的细节信息和表面特征。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等。
GLCM是一种基于像素灰度级分布的统计方法，通过计算像素灰度级间的相关性来描述图像的纹理特征。
而Gabor 滤波器是一种基于频率和方向的多尺度滤波器，可以有效地提取图像的纹理结构信息。
四、形状特征提取形状特征描述了图像中物体的形状和轮廓信息，对于目标检测和图像分割具有重要意义。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取等。
边缘检测方法通过检测图像中的边缘信息，得到目标物体的形状特征。
而轮廓提取方法则是通过对图像进行二值化处理，提取出目标物体的轮廓信息。
五、局部特征提取局部特征是指图像中一些局部区域的特征描述，对于图像匹配和目标识别具有重要作用。
常见的局部特征提取方法包括SIFT、SURF等。
SIFT是一种基于关键点检测和描述子匹配的局部特征提取方法，可以有效地描述图像中的局部结构信息。
而SURF是SIFT的改进算法，具有更快的计算速度和更好的性能。
六、深度学习特征提取随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像特征提取方法也得到了广泛的应用。
常见的深度学习特征提取方法包括CNN、RNN等。
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特征提取是图像处理中的一个重要步骤，它将图像中的各种视觉信息转化为计算机可处理的数学特征。
特征提取的目的是将图像中关键的信息抽取出来，以便进行后续分析和处理。
分类算法则通过训练给定特征的模型，来对图像进行分类和识别。
在图像处理中，特征提取可以分为两类：局部特征和全局特征。
局部特征是指图像中某个局部区域的特征，可以通过检测图像中的角点、边缘或纹理等信息来提取。
其中一种常用的局部特征算法是尺度不变特征变换（SIFT）。
SIFT算法通过在图像中检测关键点，并根据关键点周围的局部区域计算其特征描述子，来实现对图像的特征提取。
SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，因此在物体识别、图像匹配等领域得到了广泛应用。
全局特征是指对整个图像进行特征提取，通常采用图像的直方图、颜色矩、纹理特征等方式来表示图像的整体特征。
其中一种常用的全局特征算法是基于颜色直方图的算法。
该算法通过将图像划分为多个区域，并统计每个区域内像素点的颜色分布，进而构建图像的颜色直方图。
颜色直方图可以很好地描述图像的颜色特征，因此在图像检索、图像分类等任务中有着广泛的应用。
在特征提取之后，就需要对提取到的特征进行分类和识别。
分类算法是根据给定的特征向量，将图像划分为不同的类别。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、决策树等。
其中，支持向量机是一种常见的监督学习算法，通过将训练样本映射到高维空间，并在该空间中找到最优的超平面，来实现对图像的分类。
k近邻算法则是一种非参数的分类算法，根据给定特征向量与训练样本之间的距离来确定图像的类别。
除了传统的分类算法，近年来深度学习也在图像分类领域取得了很大的突破。
深度学习模型可以通过多层神经网络自动学习图像中的特征，并实现对图像的分类和识别。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，它通过卷积和池化等操作，从原始图像中提取空间特征，并利用全连接层实现最终的分类。
图像处理中的多尺度分析与特征提取技术研究
图像处理中的多尺度分析与特征提取技术研究随着科技的飞速发展，图像处理技术在日常生活和各个领域中的应用越来越广泛。
图像处理中的多尺度分析与特征提取技术是图像处理领域中的一个重要分支。
本文将从介绍多尺度分析和特征提取的概念、应用场景以及常用方法等方面展开阐述。
一、多尺度分析多尺度分析在图像处理中起到了至关重要的作用。
尺度是指图像中研究对象的大小，对于同一对象在不同尺度下有不同的表现。
多尺度分析的目的是利用尺度信息对图像进行全局和局部的分析和处理。
多尺度分析主要分为两种方法：基于分解的多尺度分析和基于跨尺度的多尺度分析。
1. 基于分解的多尺度分析基于分解的多尺度分析是指将原始图像分解成不同尺度下的图像，然后对不同尺度下的图像进行分析和处理。
这种方法主要使用小波分解、塞尔小波变换等技术，将图像逐渐分解成不同层次的小波图像，从而实现多尺度分析。
2. 基于跨尺度的多尺度分析基于跨尺度的多尺度分析是指通过图像的不同尺度来进行分析和处理。
这种方法主要使用金字塔技术，将同一个图像在不同层次上按照不同尺度进行分析。
这种方法可以实现对大类别图像的快速分类和识别。
二、特征提取特征提取是对图像中的特定信息进行抽取和描述的过程。
它是图像处理领域中的重要技术之一，对诸如分类、识别、检测和匹配等任务具有重要的意义。
特征提取主要有两种方法：基于空间域的特征提取和基于频域的特征提取。
1. 基于空间域的特征提取基于空间域的特征提取是指利用图像的像素值、颜色、纹理等信息进行特征抽取和描述的方法。
这种方法常用的技术有边缘检测、傅里叶描述子、局部二值模式等。
2. 基于频域的特征提取基于频域的特征提取是指利用图像的傅里叶变换等频域信息进行特征的抽取和描述的方法。
这种方法主要用于图像纹理、形状和结构的分析。
常用的技术有离散余弦变换、小波变换等。
三、多尺度分析与特征提取的应用多尺度分析和特征提取技术在实际应用中具有广泛的应用。
1. 计算机视觉领域多尺度分析和特征提取技术是计算机视觉领域中的重要技术。
二值化数据的特征提取
二值化数据的特征提取一般分为以下步骤：
选择邻域大小和领域点数。
在LBP算法中，首先需要选择一个邻域大小（通常是正方形）和一个领域点数。
领域点数表示该邻域内采用的比较点数量，通常选择8个或16个点进行比较。
选择不同的邻域大小和领域点数会影响到LBP的准确率和计算效率。
比较像素值。
在确定了邻域大小和领域点数后，对于每个像素点，将邻域内所有点的像素值与中心点的像素值进行比较。
若某一像素点的值大于或等于中心点的值，则为1，否则为0。
将比较结果按顺序连接起来，即可得到LBP码。
计算直方图。
LBP特征提取的最后一步是统计LBP码的出现次数，得到LBP直方图。
LBP直方图可以表示图像的纹理和形状等信息，可以直接用于分类器的训练和测试。
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num - 1;
这里 num 表示图像中目标区域的个数, A 表示存放 各目标区域面积的一维数组 , height 和 width 分别表示存 放标号图像的二维数组的行数和列数, f ( i , j ) 表示像素 的灰度值。 ( 2) 目标的周长 P 目标的周长用边界所占像素的点数来计算。针对标
计量与测试技术 2006 年第 33 卷第 3 期
目标区域标号处理的基本思想是 : 对二值图像中任 一灰度值等于目标值的像素点 ( i, j) , 检测其左、 上两邻 域像素点, 若这两点的值都为背景值 , 则该像素点 ( i, j)
尹立苹等 : 二值图像中多目标区域的标号和几何特征提取
新区域的起点, 故赋予它一个新的标号 : L = L + 1, L ( i , j ) = L 。 若当前点的两直接邻点都已赋标号, 但标号不同 , 即 f ( i - 1, j ) = f ( i , j - 1) = 1 , 但 L ( i - 1, j ) L ( i, j 1) , 则令当前点的标号等于其中较小的那个标号 , 并且记 下这一事实 : 点 ( i - 1, j ) 的标号 L ( i - 1, j ) 必须等于( i , j - 1) 的标号 L ( i , j - 1) 采用上述算法处理后得到的结果实际上是一个和原 图像一一对应的二维数组 , 若以图像形式存储就得到相 应的标号图像, 此时背景应赋值为 0, 标号值从 1 开始递 增。标号值存放在一个一维数组中 , 数组的大小即为图 像中目标区域的个数。 2 目标区域的几何形状特征参数的提取 如图 3 所示, 首先对读入的待处理图像进行图像增 强、 噪声消除等预处理; 然后采用合适的二值化方法对图 像进行分割 处理, 得到背景 为 0、 目标为 1 的二值化 图 像; 再采用上述区域标号方法对目标区域进行标号处理 , 得到一个和原始图像一一对应的二维数组 ; 最后就可以 根据各目标区域的标号值提取几何形状特征参数了。
许多数字故障查找中 , 只经过一定顺序之后才出现需要 查找的状态, 而且所需要触发的信号不止一个, 为了成功 地对此进行触发, 顺序触发能建立起只在出现所需要的 顺序时才进行触发的多级程序。 以上说明了定时分析和状态分析的主要区别 , 定时 分析由内部时钟控制采样, 因此它是对被测系统异步采 样。而状态分析是从系统到采样时钟, 因此它对系统同 步采样。一般来说要检查总线上发生了 什么 用状态分 析 , 而要查看 什么时候 发生的用定时分析。因此状态 分析通常用例表方式显示数据 , 定时分析用波形图方式 来显示数据。
目标 区域 0 1 2 3 目标 区域 0 1 2 3 宽/ 长 0. 300 0. 700 0. 667 0. 654 形状因子 0. 6687 0. 8813 0. 5475 0. 4004
几何形状特征参数 最小外接矩形长 20 10 18 26 几何形状特征参数 伸长度 0. 6936 0. 4516 0. 7741 1. 6466 最小外接矩形宽 6 7 12 17
标较多 , 而我们需要对每个目标做几何形状参数的提取 与分析 , 因此需要在图像中选定目标区域 , 即实现对感兴 趣目标区域的标定, 一种切实可行的方法是对目标区域 进行标号处理。所谓标号处理, 就是对图像中相互连通 的所有像素( 连接成分 ) 赋予同样的标号 , 而对不同的连 接成分赋予不同的标号的处理过程。这样选定感兴趣的 目标区域, 只需选择该区域所对应的标号。如图 1 就是 经过标号处理后的图像 , 经过这种处理就能把各个连接 成分进行分离, 从而可以研究它们的形状特征。 ( 1) 算法开始, 令标号 L = 0; ( 2) 自左向右、 自上向下地扫描图像, 对于值为 1 的 点做下述操作: 以下这五种情况可参考图 2。 若 f ( i - 1, j ) = 0, f ( i , j - 1 ) = 1, 则令当前点 ( i , j ) 的标号与点 ( i , j - 1) 的标号相同, 即 : L ( i , j ) = L ( i , j - 1) 。 若 f ( i - 1, j ) = 1, f ( i , j - 1) = 0,
号处理后的图像, 可以这样定义边界点: 对四邻域的情况 来说 , 如果 这个点本身是目标区域内的点 , 且与背景相 邻 , 即它的四邻域中至少有一个点的像素值是 - 1( 这里 背景赋为- 1) , 那么这个点就是边界点。同属于一个区 域的边界点的总和就是该区域的周长。计算周长的公式 与计算面积的公式类似, 只是多了一个是否为边界点的 判断条件。 ( 3) 形状因子 C 目标面积 A 和其周长平方 P 之比称为目标的形状 因子。 4 A ( 2) P2 它能够描述目标形状与圆接近的程度, 越接近圆形 C= C 值越大。 ( 4) 目标重心 目标重心可由目标区域像素的位置 ( x j , y i ) , ( i = 0 , , n - 1) 平均值求出, 公式如下 1 n- 1 1 x , n j= 0 j n
取的关键是目标区域的标号处理。 3 实验结果 图 4( a) 是玻壳原始图像的二值图 , ( b) 是二值图像 经过标号处理后提取的区域重心在原二值图像上做标记 后的图像。
通常, 目标区域的几何形状特征参数主要有 : 周长、 面积、 形状因子、 最小外接矩形长宽比、 伸长度、 重心等。 ( 1) 目标的面积 A 目标的面积可以简单的定义为目标边界所包围的像 素点的数目 , 它和目标的大小有关, 而和目标各点的像素 灰度值无关。当图像进行标号处理后 , 面积参数可以很 方便的用统计方法计算出来。比如要提取标号值为 1 的 目标区域的面积 , 那么目标区域的面积, 就可以通过在二 维数组中统计灰度值为 1 的像素的个数求出。 公式如下:
作者简介 : 刘新 , 女 , 助理工程师。工作单位 : 航天凯天科技责任有限 公司。 通讯地址 : 563317 贵州省遵义市凯山 305 信箱 12 分箱。 收稿时间 : 2005- 12- 05
可以实现目标的分类识别。 4 结束语 为了提取多目标区域的几何形状特征参数 , 本文提 出了先采用区域标号法对目标区域进行标号处理 , 然后 再基于标号图象提取各目标区域的几何形状特征参数。 实验表明, 该方法是行之有效的。
参考文献 [ 1] P K Saloo S Soltani A Survey of thresholding techniques. CVGIP. 1988, 41: 233- 260. [ 2] 井上诚喜 , 八木伸行 , 林正树等著 , 白玉林译 . C 语言实 用数字图象 处理 科学出版社 , 2003. 9: 80- 82. [ 3] 韩婉贞 计算机视觉玻壳缺陷检测方 法的研究 天津科技大 学研 究生学位论文 , 2002. 3: 39- 40. 作者简介 : 尹立苹 , 女 , 硕士研究生。工作单位 : 天津科技大学。通讯 地址 : 300222 天津市天津科技大学 63# 信箱。 于德敏 , 王永强 , 许增朴 , 天津科技大学 ( 天津 300222) 。 收稿时间 : 2005- 12- 09
是新的目标区域的起点 , 赋予新标号 ; 若两点已有一点赋 了标号 , 则以该标号赋予点 ( i, j) ; 若这两点都已赋标号 , 但不相等 , 就以较小的标号赋予点 ( i, j) , 并令这两邻点 的标号相等。最后, 重新整理标号使同一目标区域的像 素具有相同的标号值 , 并使图像中目标区域的标号从 0 开始按递增 1 排列。具有算法如下 : 注意 : 输入图像是 0, 1 二值图像 ( 背 景为 0, 目标为 1) , 经过标号处理后 , 背景像素被赋值为 - 1, 区域标号从 0 开始按 1 递增, 以二维数组的形式输出。
图 1 标号处理后的图 图2 五种情况
则令 L ( i , j ) = L ( i - 1, j ) 。 若 f ( i - 1, j ) = 1, f ( i , j - 1 ) = 1, 且两点标号相 同 , 即 L ( i - 1, j ) = L ( i , j - 1) 。则令 L ( i , j ) = L ( i - 1 , j) 。 若 f ( i - 1, j ) = f ( i , j - 1) = 0, 则认为当前点为一
要 : 本文 论述了采用区域标号法对二值图像中感兴趣 目标区域进行标定的方法 , 给出了几种常 用几何形状特征参数的提取方法 , 并根据 几何特
征参数对目标区域进行分类识别。 关键词 : 目标区域 ; 标号法 ; 几何形状特征 ; 分类识别
在对待处理的原始图像采取图像增强、 噪声消除等 预处理后, 再采用合适的二值化分割算法对相应的图像 进行分割处理, 其结果可将图像中的目标区域和背景区 域分开 , 得到相应的二值图像。通常我们在缺陷检测和 目标识别中遇到的是多个目标的情况 , 如玻壳图像中的 气泡和划痕缺陷 , 这就不可避免地涉及到对多个目标区 域的选择标定问题。为了实现对多个目标区域的识别 , 采用区域标号算法实现对区域的划分 , 通过提取区域的 各种几何形状参数, 如周长、 面积、 区域重心、 形状因子、 伸长度、 最小外接矩形以及长宽比等 , 实现对目标区域的 识别和分类。 1 选定感兴趣目标区域 在待处理的图像中 , 如玻壳缺陷图像中所包含的目
n- 1 i= 0
2
yi
( 3)
( 5) 伸长度 T W L ( 4) A 其中, A 是目标的面积, W 、 L 分别是包围目标的最 T= 小矩形的宽度和长度 , 用这一参数可以把细长目标和近 似圆形的目标区分开来。 通过对以上几何形状特征参数的分析得知 , 参数提
图 3 形状特征参数的提取流程图
通过表 1 我们可以看出不同形状的目标它们的形状 因子、 最小外接矩形的宽和长的比以及伸长度是不一样 的, 从最小外接矩形的宽长比看圆形目标比细长形目标 的大, 从形状因子看圆形的目标也比细长形的目标大, 而 细长形目标的伸长度要比圆形目标的大。检测时, 先通 过实验的方法分别选定这些形状参数的阈值, 然后我们 就可以用它们把类似圆形或细长形的目标区分开来, 即 ( 上接第 17 页 ) 研究特定的逻辑状态, 这些逻辑状态是总 线或其它数字线路上的有效数据状态 , 这类状态可能是 64 位数据、 16 位处理器 指令、 4 位控制命令或 任何其它 所感兴趣的字节的集合。 2 1 状态时钟 在定时分析中采样是沿着单一内部时钟方向进行 , 分析仪内部时基对显示进行控制, 数据采集并不与被测 系统同步, 然而对于状态分析则数据采集要与被测系统 同步, 逻辑分析仪从所要判别总线上的控制或状态信号 中得到取样指令 , 只要地址选从高电平过渡到低电平, 地 址和数据总线具有有效数据。在微处理器的多重数据 / 地址总线上, 可以更清楚地揭示状态分析功能。 2 2 顺序触发功能