第三章-数字影像的特征提取与定位(1)
数字摄影测量课件——绪论
§1.5 当代的若干典型问题
可以利用各种传感器精确获取多种频带多时域的 辐射信息，即直接获取数字影像
也可利用影像数字化仪将像片上的影像数字化获 取数字化影像。
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§1.5 当代的若干典型问题
二、数据量
数字影像的每一个数据代表了被摄物体(或光学影 像)上一个“点”的辐射强度(或灰度)，这个“点” 称为“像元素”，通常称为“像素”。像素的灰 度值常用八位二进制表示，在计算机中为lbyte。
利用全数字摄影测量立体量测DTM速度可达100～200 点／s，甚至更高，这是人工量测无法比拟的。
精度问题，利用采样间隔50um的数字影像进行相对 定向，其残差的中误差(均方根误差)可达±3um～ ± 5um，这相当于在1台分辨率为2um的解析测图仪上进 行人工量测的结果。
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§1.5 当代的若干典型问题
像素的间隔即采样间隔根据采样定理由影像的分 辨率确定。因而“数据量大”是全数字摄影测量 的一个特点与问题，要处理这样大的数据量,必然 依赖于计算机的发展。
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§1.5 当代的若干典型问题
三、速度与精度
数字摄影测量已经获得了迅速的发展，无论在量测的 速度还是达到的精度，都大大超过了人们最初的想象。
四、影像匹配
影像匹配的理论与实践，是实现自动立体量测的 关键，也是数字摄影测量的重要研究课题之一。 影像匹配的精确性、可靠性、算法的适应性及速 度均是其重要的研究内容，特别是影像匹配的可 靠性一直是其关键之一。
近年发展起来的整体匹配是提高影像匹配可靠性 的极其重要的进展。从“单点匹配”到“整体匹 配”是数字摄影测量影像匹配理论和实践的—个 飞跃。提高了匹配结果的可靠性与结果的相容性、 一致性。
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§1.2 模拟摄影测量
遥感影像处理中的特征提取方法和应用
遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。
特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。
本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。
常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。
常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。
（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。
（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。
2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。
常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括面积、周长、伸长率等。
（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。
（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。
常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。
二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。
通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。
特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。
2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。
通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。
3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。
通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。
线特征的提取与定位算法
x cos y sin
图像空间
参数空间
映射
正弦 曲线
正弦曲线共线
Hough变换步骤
对影像进行预处理提取特征并计算其梯度方向. 将(，)参数平面量化，设置二维累计矩阵H(i， j).
ij
边缘细化，即在边缘点的梯度方向上保留极值 点而剔除那些非极值点. 对每一边缘点，以其梯度方向为中心，设置 一小区间[-o，+o].
0 1 0
1 4 1
0 1 0
i, j
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0
1 4 1
0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
《摄影测量学》
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、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 g ( x, y ) g x g y
g 2 g G ( x, y ) m agG ( ) ( ) y x
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
最新视频图像处理第十讲特征提取01幻灯片课件
形状描绘子
b
3
c 4
2
1a
0
5
7 6
0
ef
d
g
边界链码
2 0 6 4 2
0a b c d e f g p
边界链码包括起始点的坐标，以及确定走向 的编码顺序。
25
图像特征的提取
形状描绘子
生成边界链码，需要用边界跟踪技术。 用边界链码存储物体的形状特征，只用一个 起始点的坐标和每个边界点的3比特信息。 大大节省了存储空间。适合目标识别。
6
图像几何特征的提取
几何测量
计算面积：
—统计边界内部 （包括边界上）
的像元数。
2Δ Δ
多边形 的周长
—各顶点与内部 任意一点的连 线组成的全部 三角形的面积 之和。
N
A=0.5 (xiyi+1 - xi+1yi) i=1
7
图像几何特征的提取
几何测量
根据Green定理: 在x,y平面中的一个闭合曲线 包围的面积A由其轮廓积分给定：
y c
a
d
b x
L = ab W = cd
9
图像几何特征的提取
几何测量
实际目标轮廓并不容易计算，通常是计算 物体二值化后在水平和垂直两个方向的跨 度。
y
yc
yd xa
L = xaxb W = ycyd
x
xb
10
图像几何特征的提取
几何测量
4.1.3 形心、质心（重心、矩心）
把目标图像看成一块密度均匀的薄板，求出的 重心叫做目标图像的形心。
0 01 1 0 0 00 0 0
对于更复杂的形体G比C的分辨力更强。
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《摄影测量学》教学大纲
《摄影测量学》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211288002．课程中文名称：摄影测量学课程英文名称：Photography Surveying A3．面向对象：测绘工程专业的学生4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院测绘工程系5．总学时数：56讲课学时数：48，实验学时数：86．学分数：3.57．授课语种：汉语，考试语种：汉语8．教材：王佩军，徐亚明编著，《摄影测量学》，武汉大学出版社二、课程内容简介本课程主要内容可划分为基础知识即解析摄影测量、数字摄影测量及外业三部分。
其中解析部分主要包括摄影基本知识、单张航摄像片解析、像片立体观察与量测、双像解析摄影测量以及解析空中三角测量几个方面，学生学习本部分内容应达到以下要求：1、摄影测量学的定义与分类（1）掌握摄影测量的定义、分类、平台、特点和任务；（2）掌握摄影测量三个发展阶段的基本特点；2、摄影基本知识（1）了解摄影原理与摄影机类型、基本构造；（2）了解摄影处理与像片的晒印过程；（3）了解航空摄影与摄影测量对摄影的基本要求；（4）掌握像片影像的系统误差类型及处理；（5）了解彩色摄影与其它摄影方式。
3、单张航摄像片解析（1）了解中心投影的基本知识；（2）掌握摄影测量中常用坐标系的三轴定义及用途；（3）掌握航摄像片的内、外方位元素；（4）掌握像点在空间直角坐标系中的变换过程；（5）掌握中心投影的构像方程的推导，了解其应用；（6）掌握像点位移的类型及其规律；（7）掌握单张像片空间后方交会的基本原理与解算步骤。
4、像片立体观察与量测（1）了解人眼的立体视觉原理；（2）了解人造立体视觉原理及产生的条件；（3）掌握像对的立体观察方法；（4）掌握像对的立体量测步骤；（5）了解像点坐标量测仪器。
5、双像解析摄影测量（1）了解双像解析摄影测量的方法；（2）掌握立体像对空间前方交会的原理与过程；（3）掌握空间后方交会与前方交会求解地面点坐标的计算方法；（4）掌握连续法解析相对定向及模型坐标计算过程；（5）掌握立体模型的绝对定向过程；（6）掌握光束法整体解求的原理。
线特征的提取与定位算法
线特征的提取与定位算法
山东交通学院
测绘教研室
主要内容
特征的提取 • 特征点的提取算法 • 特征线的检测方法 特征的定位算法
线特征提取算子
线特征是指影像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为影像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的影像特 征的边缘对
Hough变换算法实现 a
由于垂直直线a,为无穷大， 我们改用极坐标形式：xcos + ysin = 参数平面为, ，对应不是 直线而是正弦曲线； 使用交点累加器，或交点 统计直方图，找出相交线 段最多的参数空间的点； 然后找出该点对应的xy平 面的直线线段。
A
b
对于影像空间直线上任一点(x，y） 变换将其映射到参数空间(，)的 一条正弦曲线上
p＋q阶原点矩与中心y）
Trinder 改进算子
算子受二值化影响，误差可达0.5像素。
1 x M 1 y M
M
n 1 m 1 i 0 j 0
ig
i 0 j 0
n 1
m 1
ij
Wij
i 0 j 0
ij
n 1
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用 拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点
x y f ( x, y ) exp( ) 2 2
2 2
高斯函数
低通滤波
G( x, y) f ( x, y) g ( x, y)
G( x, y) [ f ( x, y) * g ( x, y)]
2 g 2g x
2
2g y 2
2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j ) ( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1, j g i 1, j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
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图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
.数字摄影测量复习总结
数字摄影测量学复习总结第一章绪论1.摄影测量的三个发展阶段及其特点是什么？答：P3的表1-12.什么是数字摄影测量？它的组成部分有哪些，各有什么特点？答：p4页组成部分：计算机辅助测图、影像数字化测图（混合数字摄影测量、全数字摄影测量（通用数字摄影测量、实时数字摄影测量））3.简述数字摄影测量的新进展与发展趋势。
答：p6的五点第二章数字影像获取的预处理基础1.什么是数字影像？其频域表达有什么用处？答：p12的定义频域表达的用处：（1）变换后的能量大部分都集中于低频谱段，有利于后续图像的压缩存储、快速传输，减少运算时间提高效率；（2）可对信号不同频率成分的能量的表达更直观，有利于影像分解和影像处理。
2.分析离散数字图像卷积的直观背景，并说明数字滤波的计算过程。
答：直观背景：p17数字滤波的计算过程：略3.如何确定数字影像的采样间隔？答：采样定理：（由频率域推导而来）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，根据采样数据可完全恢复原函数g（x）。
4.采样函数有哪些性质？有哪些直观解释？答：略5.怎样对影像的灰度进行量化？答：影像的灰度概念p20怎样对影像的灰度量化p216.航空数字影像获取系统有哪些特点？叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质。
答：数字航摄仪的特点p22叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质：ADS\DMC\UCD\SWDC\VisionMap A37.什么是数字影像重采样？常用的数字影像重采样方法有哪些？各有哪些优缺点？答：（1）影像内插和重采样的概念p17（2）常用的采样方法p18（最近邻内插法、双线性内插法和双三次卷积法）（3）优缺点：p20表2-1第三章数字影像解析基础1.什么是数字影像内定向？为什么要数字影像内定向？答：概念及目的P383.什么是单像空间后方交会？计算过程主要有哪几步？答：概念：p394.什么是共面条件方程？利用它可以解决摄影测量中哪些问题？答：p43解决的问题有：像对的相对定向与解析空中三角测量。
知识点归纳 计算机视觉中的特征提取与目标跟踪
知识点归纳计算机视觉中的特征提取与目标跟踪计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机具备类似人类视觉的能力，从图像或者视频中提取并理解有用的信息。
在计算机视觉中，特征提取和目标跟踪是两个核心的知识点，本文将对它们进行归纳和总结。
一、特征提取特征提取是计算机视觉中的基础工作，它是从原始图像数据中提取出具有代表性和可区分性的特征的过程。
这些特征能够反映图像的结构、纹理、形状等信息，为后续的图像处理和分析提供基础。
1. 图像特征的种类在计算机视觉中，常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和边缘特征等。
颜色特征可以通过提取图像中的颜色直方图或者颜色矩来表示；纹理特征可通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来获取；形状特征则主要通过边缘检测和边缘提取得到；边缘特征通常可以通过Canny算子等方法获得。
2. 特征提取的方法为了获取图像的特征，计算机视觉领域提出了多种特征提取的方法。
其中，常用的方法有滤波器方法、兴趣点检测和描述子方法等。
滤波器方法基于图像上的像素点进行滤波操作，常用的滤波器包括高斯滤波器和边缘检测滤波器；兴趣点检测和描述子方法则通过检测图像上的关键点，并提取这些关键点的描述子来表示图像的特征。
二、目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在视频序列中追踪一个或多个感兴趣的目标。
目标跟踪在实际应用中有着广泛的应用，如视频监控、人脸识别等领域。
1. 目标跟踪的挑战目标跟踪面临着许多挑战，如目标的外观变化、遮挡、相似目标的干扰等。
为了应对这些挑战，计算机视觉领域提出了多种目标跟踪算法。
常用的算法有基于模板匹配的方法、基于关联滤波器的方法、基于学习的方法等。
2. 目标跟踪的算法模板匹配是一种简单却常用的目标跟踪算法，它通过将目标物体的模板与图像序列逐帧进行匹配，从而实现跟踪的目的。
关联滤波器是另一种常见的目标跟踪算法，它通过训练一个滤波器来表示目标物体的外观模型，然后在后续的帧中实时地进行目标跟踪。
医学影像数据的特征提取与分类方法研究
医学影像数据的特征提取与分类方法研究一、引言医学影像学是一门研究人体内部结构与功能的学科，它通过采集和分析影像数据来帮助医生进行疾病的诊断与治疗。
随着医学影像技术的迅速发展，大量的医学影像数据产生并不断积累，如何从这些庞大的数据中准确、快速地提取特征，并进行有效的分类成为当前医学影像学领域的研究热点之一。
本文将对医学影像数据的特征提取与分类方法进行系统的研究和探讨。
二、医学影像数据的特征提取方法1. 传统的特征提取方法传统的医学影像数据特征提取方法主要包括基于统计学的方法、形态学方法和滤波方法。
基于统计学的方法通过对像素值的统计分析，提取影像的均值、方差、能量等特征。
形态学方法则通过形态学运算，提取影像的边缘、角点等形态学特征。
滤波方法是通过应用不同的滤波器，对影像进行平滑或增强，从而提取影像的纹理、边缘等特征。
2. 基于机器学习的特征提取方法基于机器学习的特征提取方法通过构建合适的特征提取模型，自动地从医学影像数据中学习和提取特征。
常用的机器学习方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）等。
这些方法通过降维、分类等技术手段，可以将高维的医学影像特征转换为低维的表示，提高特征的区分度和分类性能。
三、医学影像数据的分类方法1. 监督学习方法监督学习方法是基于已知类别标签的训练数据，通过构建分类器模型来对新样本进行分类。
常用的监督学习方法包括K最近邻算法（KNN）、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
其中K最近邻算法是一种简单且直观的分类方法，通过计算未知样本与已知样本之间的距离，选择距离最近的K个样本进行投票，得到样本的分类结果。
2. 无监督学习方法无监督学习方法是在没有类别标签的情况下，对医学影像数据进行聚类和分组。
常用的无监督学习方法包括聚类算法、主成分分析、因子分析等。
聚类算法根据样本之间的相似度将样本划分为不同的类别，常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
数字图像的特征提取
数字图像的特征提取.txt23让我们挥起沉重的铁锤吧！每一下都砸在最稚嫩的部位，当青春逝去，那些部位将生出厚晒太阳的茧，最终成为坚实的石，支撑起我们不再年轻但一定美丽的生命。
呵呵,看了半天，原来你只不过要求进行边缘检测就可以，然后再做阈值化而已，太简单了。
按照下面做即可：void RobelEdgeDetect(LPBYTE lpDibTemp, LPBYTE lpDibSave,int width,int height){int i,j;float R;float RCos,RSin;for(j=1;j <height-1;j++)for(i=1;i <width-1;i++){RCos=(float)(lpDibTemp[(j-1)*width+i+1]+2*lpDibTemp[j*width+i+1]+lpDibTemp[(j+1)*width+i+1]-lpDibTemp[(j-1)*width+i-1]-2*lpDibTemp[j*width+i-1]-lpDibTemp[(j+1)*width+i-1]);RSin=(float)(lpDibTemp[(j+1)*width+i-1]+2*lpDibTemp[(j+1)*width+i]+lpDibTemp[(j+ 1)*width+i+1]-lpDibTemp[(j-1)*width+i-1]-2*lpDibTemp[(j-1)*width+i]-lpDibTemp[(j-1)*width+i+1 ]);lpDibSave[j*width+i]=(unsigned char)(float)sqrt(RCos*RCos+RSin*RSin);for(i=0;i <width;i++)//边缘处理{lpDibTemp[width*(height-1)+i]=lpDibTemp[width*(height-2)+i];lpDibTemp[i]=lpDibTemp[256+i];}for(j=0;j <height;j++){lpDibTemp[width-1+width*j]=lpDibTemp[width*j+width-2];lpDibTemp[width*j]=lpDibTemp[width*(j+1)];}for(j=0;j <height;j++)for(i=0;i <width;i++){lpDibSave[j*width+i]=255-lpDibSave[j*width+i];//反色if(lpDibSave[j*width+i]> =128) //阈值化lpDibSave[j*width+i]=255;elselpDibSave[j*width+i]=0;}}ok,一切完成！！！其中，阈值化时，要跟你的图像具体情况而定，当然可以使用自适应阈值最好了。
第三章 数字影像的特征提取与定位(2)
通常将上式乘以-1，则拉普拉斯算子即成为原灰度函数 与矩阵（称卷积核或掩膜）
0 1 0 1 4 1 0 1 0
的卷积。然后取其
符号变化的点，既通过零的点为边缘点。
华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室
0 1 0
1 4 1
0 1 0
对于数字影像，差分代替偏导数，则拉普拉斯算子 定义为 : 2 g ij ( g i 1, j g i , j ) ( g i , j g i 1, j )
( g i , j 1 g i , j ) ( g i , j g i , j 1 ) g i 1 , j g i 1 , j g i , j 1 g i , j 1 4 g i , j
（2）G[g(x,y)]的模为
G ( x , y ) mag [ G ] [( g x ) (
2
g y
1
) ]2
2
就等于最大增加率。
华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室
卷积核（模板） i +1 -1 j +1 -1
（一）梯度算子 在数字影像中，导数的计算通常用差分予以近 似，则梯度算子即差分算子为:
华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室
（一）方向二阶差分算子 需要在纵横方向同时检测时的算子为:
D 1 2 1 1 2 1 0 1 0 1 4 1 0 1 0
g i, j
g ij [ 1
此时二阶差分算子为 : 1 2 1 相应于纵向与两个对角方向的二阶差分算子为 ：
1 2 1
医学影像中的多模态特征提取与分析
医学影像中的多模态特征提取与分析第一章：引言医学影像在现代医学诊断中发挥着越来越重要的作用。
它能够提供医生们可视化的信息，帮助医生诊断以及制定治疗方案。
然而，在医学影像中，多模态数据的特征提取和分析一直是一个挑战。
近年来，随着深度学习技术的发展，多模态医学影像的特征提取和分析变得更加容易和高效。
本文将就多模态医学影像的特征提取和分析进行深入探讨。
第二章：多模态医学影像的基础知识多模态医学影像指的是不同的医学影像具有多种不同的模式，比如CT影像、MRI影像和PET影像等。
这些影像通常包含了不同的特征信息，比如形态、结构、代谢和功能等。
在医学影像中，如何从这些不同的影像模态中提取和分析有用的特征信息是一个挑战。
第三章：特征提取方法目前，特征提取是多模态医学影像分析的热点研究领域。
一般而言，特征提取的方法可以分为基于经典方法和基于深度学习方法两大类。
基于经典方法的特征提取方法包括了很多种，比如像素值、灰度共生矩阵、小波变换、主成分分析等等。
这些经典方法在多年的应用中已经被证实是有效的特征提取手段。
在近年来，基于深度学习的方法得到了很大的发展。
深度学习算法可以通过卷积神经网络（CNN）自动提取对任务有用的特征。
在医学影像中，一些研究者也已经使用了深度学习模型，比如Inception V3和ResNet等。
第四章：特征融合方法提取出的特征信息需要进行融合，来实现全面的医学影像分析任务。
目前，特征融合方法可以分为两种：基于特征级的融合和基于决策级的融合。
基于特征级的特征融合方法是将从每个医学影像模态提取出的特征信息进行结合。
这种方法旨在生成一个更全面的特征集来提高分类准确率。
特征级融合方法包括矢量拼接、矢量乘法、特征加权和特征堆栈等。
基于决策级的融合方法是在分类任务中直接融合不同模态的决策，以最终确定患者的类别。
这种方法往往需要一个跨模态的决策模型，比如投票法、融合规则或集成模型。
第五章：应用案例多模态医学影像的特征提取和分析已经应用于很多不同的医疗诊断任务中，比如乳腺癌检测、癫痫分类、脑卒中诊断和肝癌预测等。
测绘科学技术：遥感原理与应用题库
测绘科学技术：遥感原理与应用题库2、名词解释多中心投影本题答案：用以表示具有多个投影中心的遥感图像的几何特性的一种投影方式3、名词解释图像平滑本题答案：消除各种干扰声，使图像高频成分消退，平滑掉图像的细节，使其反差降低，保存低频成分4、填空题遥感技术按照遥感平台不同可分为（）、（）、（）；根据遥感工作波长分类可分为（）、可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感等；根据辐射源分类可分为（）和主动遥感。
本题答案：航天遥感；航空遥感；地面遥感；紫外遥感；被动遥感5、名词解释与太阳同步轨道本题答案：卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角不变，不随地球绕太阳公转而改变1、判断题（江南博哥）石榴石大多数为均质体，极沙数具异常消光的为非均质体。
本题答案：错6、填空题遥感影像的数据融合方法可分为三类：即（）、（）和（）。
本题答案：基于像元（pixel）级的融合；基于特征（feature）级的融合；基于决策（decision）级的融合7、填空题彩色三要素分别指（）、（）、（）。
本题答案：色调（H）；饱和度（S）；强度（I）8、名词解释数字影像本题答案：以数字形式记录的影像9、问答题简要阐述遥感影像几何变形的主要影响因素。
本题答案：一、传感器成像方式引起的图像变形二、传感器外方位元素变化的影响三、地形起伏引起的像点位移四、地球曲率引起的图像变形五、大气折射引起的图像变形六、地球自转的影响七、运行速度变化引起的变形八、卫星运行所引起的扫描行倾斜九、其它变形误差10、填空题（）是指同时任何物体只要其温度高于绝对零度，都会不断向外界发射电磁波。
地物的电磁波发射能力主要与它的（）有关. 本题答案：热辐射；温度11、名词解释 SA技术本题答案：其主要内容是：（1）在广播星历中有意地加入误差，使定位中的已知点（卫星）的位置精度大为降低；（2）有意地在卫星钟的钟频信号中加入误差，使钟的频率产生快慢变化，导致测距精度大为降低。
特征的提取.ppt
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
Gg ( x,
y)
x
g
y
1
G( x,
y)
magG
(
g x
)2
(
g y
)2
2
差分算子
1
Gi, j
gi, j
gi1, j
2 (gi, j
gi,
)2
j 1
2
近似
Gi, j gi, j gi1, j gi, j gi, j1
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
Gr
g ( x,
y)
u g
guΒιβλιοθήκη gvv 1
Gr (x, y) (gu2 gv2 ) 2
-1 1
1
Gi, j
gi, j gi1, j
2
(gi,
j
gi,
)2
j 1
2
-1 1
方向差分算子
直线与边 缘的方向
北
东北
东
东南
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
南
西南
西
西北
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
特征的提取与定位算法
主要内容
特征的提取
• 特征点的提取算法 • 特线的检测方法
数字图像处理中的特征提取及其应用
数字图像处理中的特征提取及其应用数字图像处理是一门关注如何使用计算机科学、数学等学科知识在数字图像中提取有用信息的学科。
在数字图像处理过程中，特征提取是至关重要的一步，它有利于我们从众多的图像数据中较为准确地提取出需要的信息。
在数字图像处理中的特征提取方法有很多种，本文将介绍几种常见的特征提取方法及其应用。
一、边缘检测边缘提取是图像处理中最重要的一个子问题，其中最流行的算法是Canny边缘检测算法。
它是一种基于图像梯度的算法。
边缘反映的是图像灰度的变化，所以，它是图像信息中最丰富的一部分。
Canny算法的基本思想是，通过预处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等步骤，找到图像中所有的边缘。
Canny算法的应用场景非常广泛，例如在拍摄纹理繁杂的地方上，借助边缘检测的结果，我们可以更清晰地认识到物体的表面纹理，帮助我们理解和感受环境中的事物。
二、特征点检测在许多计算机视觉领域中，通常通过进行特征点提取和描述，来描述场景或分类对象。
特征点检测是计算机视觉领域的一项核心问题。
它的目的是找到图像中的关键点，称为特征点。
特征点通常会在图像比较重要、比较容易被检测到的位置出现，这些点是在计算机自动识别物体时非常重要的参考点。
特征点检测有很多种方法，其中最为常见的是SIFT，SURF和ORB。
SIFT算法采用高斯差分金字塔计算图像的特征点，SURF 算法采用速度快的旋转不变的特征，而ORB算法则是基于FAST 特征的二进制算法。
特征点检测的应用非常广泛，例如在拍摄移动物体时，我们可以通过对特定的移动轨迹跟踪，来确定目标的位置和动作。
在物体识别领域，我们可以利用特征点检测来实现物体识别。
三、纹理分析纹理是图像中的一种重要的视觉特征，而纹理分析通常用于分析图像数据集中的有效信息。
纹理分析的目的是提取图像中存在的规律性和随机性的分布特征，以便在计算机视觉、图像识别、医学图像处理、文本分析和机器人视觉等领域中发挥作用。
医学影像信号的特征提取与分析
医学影像信号的特征提取与分析随着医学影像技术的不断发展，如今的医学影像具有高分辨率、高对比度、多种类型的成像模式及多项功能等优点。
而在医学领域里，医学影像信号的分析与处理是研究疾病与诊断的关键步骤之一。
特别是在分析和诊断医学影像时，信号处理技术可以提高结果的准确性。
因此，实现医学影像信号的特征提取与分析也成为了医学领域的核心研究方向之一。
1. 医学影像信号的特征提取在医学影像中，信号具有复杂的结构和动态性质，因此特征提取是医学影像分析的重点。
通常情况下，目标识别和分类等任务会运用常见的特征提取方法，如像素值、纹理特征、形状特征等。
1.1 像素值特征像素值特征是一种最简单的特征提取方法。
它可以将图像中的各像素点所代表的颜色或亮度值计算出来，以此提取图像的特征。
在医学领域中，这种方法常用于对比度度量或核磁共振图像等领域。
1.2 纹理特征常用的纹理特征提取方法是基于塔苏拉特模式(TP)算法。
这种方法将图像分解为小方格，然后针对每个方格内的灰度值进行塔苏拉特变化(TP)。
接着，将每个变换后的值进行哈什化，这样每个像素点都变成了一个对应的哈希值。
由此计算出每个像素点的颜色或亮度值的统计数据，从而进一步提取出图像的纹理特征。
1.3 形状特征形状特征可以用于描绘对象的几何特征，如大小、比例、形状、角度等。
这种方法通常运用于病变分析，对不同的疾病形态进行分类和诊断。
2. 医学影像信号的分析医学影像信号的分析包含着许多领域，如医学图像处理、图像识别、医学图像分类、医学图像分割、医学图像重建、医学图像检索等。
2.1 医学图像处理医学图像处理是医学影像分析的关键环节，鉴于医学图像的特殊性质，必须从图像采集到图像处理、再到图像打印等各个阶段中，保持图像的原始性质，并对其进行一系列的优化。
在采集图像时，需要优化影像质量，保证影像的准确性和优质性。
要想获得良好的医学影像，我们需要了解拍摄的影像设备、选择合适的设备，以及合理地采集医学影像等。
数字图像处理图像特征提取
5
Hale Waihona Puke 6原始彩色图像红色分量图像
绿色分量图像
蓝色分量图像
7
8
9
10
11
原始彩色图像
色调分量图像
饱和度分量图像
亮度分量图像
12
YUV是一种真彩色颜色空间的表示，其中Y表示 亮度，U和V表示色度和浓度。
YUV经常与YCbCr等术语进行混用，其中YUV主要是 用来描述模拟信号，而YCbCr则是用来描述离散的 视频信号。
由于低阶矩对噪声和量化误差不敏感，所以矩为描 述区域提供了一种虽不完备但却有用的总体表示。
矩在图像检索中，特别是在商标图像检索中，得到 了广泛的应用。
Hu不变矩具有良好的尺度、平移和旋转不变性，在 基于形状的商标图像检索中取得了非常好的检索性 能。
37
38
39
40
41
42
43
44
53
CTArray< complex > CImageProcessing::Position_from_binary_image( const CTMatrix< BlackWhite >& binary_image, BlackWhite object_color ) {
long number_of_objects = 0; long image_height = binary_image.Get_height(); long image_width = binary_image.Get_width(); for( int row = 0; row < image_height; row ++ )
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[一]影像信息量与特征
2.特征
3）特征提取 特征提取的复杂性和多样性
特征提取的针对性和图像特征的多样性及近似性， 造成了图像特征提取的复杂性和多样性。
特征提取的方法
（1）兴趣值的选定
兴趣值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的基本依据。
gu
gv
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
2.Forstner算子
a. 利用Forstner算子直接提取的步骤
（l）计算各像素的Robert’s梯度
gu
g u
gi1,
j1
gi,
j
gv
g v
gi, j1 gi1, j
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不同目标的图像特 征主要决定于两个 方面:
(1)目标的性质 (2)图像的性质
较大的信息量。
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[一]影像信息量与特征
2.特征
2）特征的种类 按特征形状分: 点状特征 线状特征 面状特征
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第三章 影像特征提取与定位（1）
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[一]影像信息量与特征
2.特征
1）特征概念
特征是区分不同目标图像的
根据，是不同目标图像固有性质
的某种表现形式。理论上,特征是 影像灰度曲面的不连续点。在实 际影像中, 由于点扩散函数的作 用，特征表现为在一个微小邻域 中灰度的急剧变化,或灰度分布的 均匀性,也就是在局部区域中具有
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
点特征的灰度特征
理想情况：灰度从一常 数突然跳跃； 实际情况：有一个缓慢 变化趋势；
理想情况
实际情况
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
1.Moravec算子
2
c i ,r i
c i1 ,r i1
w
i k
k 1
V (g g )2
3
c ,r i
c ,r i1
i k
k 1
V (g g )2
4
c i ,r i
c i1 ,r i1
i k
c
其中 kI N(w T/2)
取其中最小者作为该像 素（c,r）的兴趣值：
Ic V ,rmV i1,n V 2,{ V 3,V 4)
第三章 影像特征提取与定位（1）
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[一] 数字影像传感器
数字影像传感器的种类、优势
回 [二] 数字影像立体显示
立体显示方式（立体观察设备）
顾
[三] 数字影像的数据结构
（难点）
数字影像如何存贮;如何读取;
数字影像的文件形式;
[四] 数字影像重采样理论
（重点）
影像重采样的概念; 影像重采样的主要方法以及它们的优缺点;
特点:
在四个主要方向上，选取具有最大-最小 灰度方差的点作为特征点。
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
2.Forstner算子
a. 利用Forstner算子直接提取的步骤
计算各像素的Robert’s梯度和像素（c，r）为中心的一个 窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小而接 近圆的误差椭圆的点作为特征点。
第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
2.Forstner算子
a. 利用Forstner算子直接提取的步骤
（2）计算 l l（如5×5或更大）窗口中灰
度的协方差矩阵
QN1
gu2
gugv1
gvgu
gv2
c k 1 r k 1
其中: gu2
( gi1, j 1 gi, j )2
（2）阈值的选定
阈值是判定所检测像元是否为感兴趣的特征的标准。
（3）特征提取策略
（4）特征提取的基本过程
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
点特征主要指明显点， 如角点、圆点等。
点特征提取算子是指运用某 种算法使图像中独立像点更为 突出的算子，它又被称为兴趣 算子或有利算子，主要用于提 取我们感兴趣的点（如角点、 圆点等）。
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第三章 影像特征提取与定位（1）
内
容
[一]影像信息量与特征
安
[二]点特征提取算子
排
（重点）
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[一]影像信息量与特征
1.信息量
信息或不确定性,是基本随机事件发生概 率的实值函数。通常,信息测度也称为熵。 影像的熵就是它的信息量的度量。
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第三1.Moravec算子
（2）给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈 值的点（即兴趣值计算窗口的中心点） 作为候选点
（3）选取候选点中的极值点作为特征点
在一定大小的窗口内（可不同于兴趣值计算窗口）， 将候选点中兴趣值不是最大者均去掉，仅留下一个兴 趣值最大者，该像素即为一个特征点。
Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点 特征的算子。
r
w
c
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第三章 影像特征提取与定位（1）
[二]点特征提取算子
1.Moravec算子
（1）计算各像元的兴趣值IV
k 1
V (g g )2
1
c i ,r
c i1 ,r
i k
k 1
V ( g g ) r2
ick jrk
c k 1 r k 1
gv2
( gi, j 1 gi1, j )2
ick jrk
c k 1 r k 1
gu gv
( gi1, j 1 gi, j )( gi, j 1 gi1, j )
ick jrk
k INT (l / 2)
[一]影像信息量与特征
2.特征
3）特征提取
是从图像中提取图像特征的技术过程。或是从 原始图像中提取区分某类目标图像依据的技术过程。
为什么要进行特征提取？ 对一幅数字影像，我们最感兴趣的是那些非常 明显的目标，而要识别这些目标，就要进行特征 提取。特征提取是影像分析和影像匹配的基础， 也是单张影像处理的最重要的任务。