图像的几何特征
SAR图像的特征
RrRs A N near
far
Rv RrRsRg
微波图像的特点
§2 侧视雷达图像的几何特点
第二节 侧视雷达图像的几何特征
2.1 斜距显示的距离压缩 2.2 侧视雷达阴影 2.3 侧视雷达透视收缩 2.4 侧视雷达叠掩
2.1 斜距显示的距离压缩 Range compression
侧视雷达叠掩规律
1,雷达叠掩也称顶底位移,是山顶部分的回波比 山脚部分的回波更早被雷达接收记录,从而使山顶 影像“叠置”在山底之前的图像失真现象。 2,叠掩现象与局部入射角θ密切相关:
θ <0°时,叠掩 0 ° < θ <90 °时,透视收缩 90 ° <θ时,阴影
=90-( + )
地物只要其某一表平面垂直于雷达波束时,就可能产生反射,这 时反射方向正好指向雷达天线。 角反射效应,指的是全反射效应,这种效应常常会造成很强的回波 信号,这时尽管雷达波束并不与地物表面垂直。 谐振效应的目标常常是金属,或高介电常数的材料所组成的地物, 入射波的极化方向不一定与目标的长度方向平行,但只要有一个电 场分量与它平行,就会产生谐振效应,形成强的回波,在图像中形 成一系列亮点;例如人们曾在Ka波段雷达图像中观察到机场停机 坪内一系列亮点,但停机坪内当时并无飞机,后来发现是停机坪内 的小型泄洪道的谐振效应。 线导体在没有形成谐振效应的条件时,也会产生很强回波,特别在 雷达波束垂直于导线,回波信号最强。
2,点目标是指比分辨单元小得多的地物目标, 也就是在一个像素所对应的地块内比较小的独 立地物目标。 它与地块内其周围地物不是一个类型,因此它 的散射回波与周围地物的不一样,有时它的回 波信号相当强,在整个地块的回波信号中占据 了主导地位。
抛物线的基本几何特征
数学实验室
• 一般的,抛物线 y ax2的几何特征:
当a 0时,抛物线的开口向上 当a 0时,抛物线的开口向下
顶点(0,0),对称轴 x=0 若a>0,当x<0时,函数y随x的增大而减小,
当x >0时,函数y随x的增大而增大; 若a< 0,当x<0时,函数y随x的增大而增大,
抛物线的基本几何特征
1.已知抛物线 y 2x2,它的开口 向上,顶点 (0,,0)
对称轴 x=0,当x <0 时,y随着x的增大而减小, 当x >时0,y随着x的增大而增大; 当x =0 时,函数y有最小 值,最小值为 0 ,而
抛物线 y 2x2 它的开口向下 ,顶点(0,0),
对称轴x=0 , 当=x0 时,函数y有最大 值,最大 值为0 ,当<x 0 时,y随着x的增大而增大,当
• 抛物线 y ax2 c的几何特征:
• 抛物线的开口方向 当a 0时,抛物线的开口向上
当a 0时,抛物线的开口向下
• 抛物线的顶点(0,c),对称轴 x=0 • 若a>0,当x<0时,函数y随x的增大而减小,
当x >0时,函数y随x的增大而增大; • 若a < 0,当x<0时,函数y随x的增大而增大,
6.已知抛物线 y ax2 bx c (a≠0)是由
抛物线 y 2(x 3)2 平移得到,而一元二
次 方程 ax2 bx c 0(a≠0)的两个根
分别为 -1,3 ,求抛物 线的解析式(小综合)
二次函数的解析式
求二次函数解析式的常用方法 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1)定义法 (2)列方程法 (3)几何特征法 (4)待定系数法 (5)综合应用法
当x >m时,函数y随x的增大而增大;
数字图像处理_图像描述
(4)矩特征在目标识别中的应用 •
通过对不同照度场、不同姿态下物体进 行矩特征的统计分析,选取若干个具有明显差 异(均值及方差)的矩或组合矩特征量(应具有 RST不变性),建立特征库。
•
计算待识别物体的相应特征量,按一定 的准则,计算与各类目标的隶属度,找出最小 的隶属度值。
•
•
在最小的隶属度值中找最大值(在最不 像当中找最像的)。
7.2 二值图像的几何特征
7.2.1 简单的几何特征
1) 面积:
A f ( x, y ),
x 0 y 0
N 1 N 1
A Ai
i 1
K
A f ( x, y )dxdy
2) 周长:一般的三种近似的定义
区域和背景交界线(接缝)的长度
链码的长度 边界点数之和 注意:周长的计算精度受采样间隔、噪声、分割 边缘是否光滑的影响显著。
7. 图像描述
7.1 概述 •图像描述:用一组描述子来表征图像中被描述 物体的某些特征。描述子可以是一组数据或符号, 定性或定量说明被描述物体的部分特性,或图像 中各部分彼此间的相互关系,为图像分析和识别 提供依据。 •描述子:二值图像的几何特征和拓扑特征、二 维区域描述、边界描述、纹理描述、三维物体描 述。
方法:将边界定义在复平面上,由边界 上的任意一点开始,按逆时针的方向逐点写 出边界点复数序列。
对此序列作离散付氏变换,得该边界在频域 的唯一表示式,称其为付氏描述子(FD)。
说明:
#FD描述了边界的形状、位臵、大小、方向。
#为了便于其它目标物的边界的FD进行比较, 必须对FD进行归一化处理,即用最大幅值系 数作为归一化系数。
3) 位臵: 定义为物体的形心 (质心)点。 M N xf ( x, y ) x 1 y 1 X M N f ( x, y)
二值图像的几何性质
⼆值图像的⼏何性质⼆值图像 b(x,y) = 1 表⽰前景部分,b(x,y) = 0 表⽰背景部分。
其基本⼏何特性包括:‘1 ⾯积对整个图像区域进⾏积分,使⽤零阶矩表⽰为。
2 位置将图像区域看作⼀种均匀物质构成得平⾯,物体得质⼼即为区域中⼼;使⽤⼀阶矩表⽰如下:,,进⼀步改写得:,。
3 朝向假设物体沿某⼀⽅向⽐较长,其正交⽅向⽐较短,该⽅向定义为物体朝向。
使⽤最⼩转动惯量来定义物体长轴,即寻找⼀条直线,使得物体上所有点到直线上距离平⽅和最⼩,定义如下:, r 表⽰物体上点到直线的最⼩距离。
通过最⼩化 E,可以计算出物体朝向直线,具体如下:1)假设⼆值图像朝向直线已知,使⽤定义为,如下图:如上图所⽰,由于,可以建⽴等式,化简得。
2)对直线 L 上任意点,以点作为参考点,建⽴参数⽅程如下:,s 表⽰点距离参考点的距离。
3)由于,(x,y) 表⽰图像上的点,表⽰直线上的点,将参数⽅程带⼊该等式,使得两个变量简化为⼀个变量 s,如下:,,对 s 求导,当导数为零时表⽰(x,y)到直线 L 上距离最近,计算得,将 s 带⼊得,,最终推导出转动惯量⽅程为,其中,为待求解直线参数。
4)令,,将⽆关变量提出积分符号前,同时除以得,由于为图像中⼼,则最⼩转动惯量对应得轴过图像中⼼。
5)通过 4)结论,直线 L 的确定可转换为对选择⾓度的求解,具体如下:令,将图像上点绝对坐标转换为相对于图像中⼼的相对坐标,带⼊直线 L ⽅程得:,重新改写,当前 E 仅包含未知量,再次改写,其中,,,使⽤倍⾓公式,,,通过以上分析,⼆值图像朝向直线为经过中⼼点,且满⾜的直线,其中,a, b, c 为图像⼆阶矩。
4 形状在分析⼆值图像朝向时,,该⽅程是关于的⼆次⽅程,其系数 a, b, c 为可构成⼀个 2*2 矩阵,通过分析该矩阵的特征值与特征向量可以估计出⼆值图像的形状,具体如下:,通过分析特征值与特征向量,可的如下结论:1)较⼤特征值对应的特征向量⽅向即为⼆值图像朝向;2)两个特征值相差越⼩,⼆值图像越接近圆形。
常见的三种圆锥曲线的图像及几何性质
椭圆的参数方程可以表示 为$x = a cos theta, y = b sin theta$,其中 $theta$是参数。
椭圆的面积是$pi ab$, 周长是$4a$。
02 抛物线
定义与方程
定义
抛物线是一种二次曲线,它是由一个定点和一条定直线所决 定的平面曲线。这个定点称为抛物线的焦点,定直线称为抛 物线的准线。
常见的三种圆锥曲线的图像及几何 性质
目录
• 椭圆 • 抛物线 • 双曲线 • 三种圆锥曲线的对比与联系
01 椭圆
定义与方程
定义
椭圆是平面内与两个定点$F_1$和 $F_2$的距离之和等于常数(大于 $F_1$和$F_2$之间的距离)的点的 轨迹。
方程
对于中心在原点、焦点在x轴上的椭圆, 其标准方程为$frac{x^2}{a^2} + frac{y^2}{b^2} = 1$,其中$a$和$b$ 分别是椭圆的长半轴和短半轴。
方程
对于开口向右的抛物线,其标准方程为 $y^2 = 2px$($p > 0$);对于开口向左的抛物线,其标准方程为 $y^2 = -2px$ ($p > 0$)。
性质与特征
性质
抛物线具有对称性,其对称轴为直线 $x = -frac{p}{2}$。
特征
抛物线在焦点处的曲率最大,而在准 线处的曲率最小。抛物线的离心率等 于1。
04 三种圆锥曲线的对比与联 系
定义与方程的对比
椭圆
抛物线
双曲线
定义为平面内与两定点F1、F2 的距离之和等于常数(大于 F1F2)的点的轨迹。标准方程 为$frac{x^2}{a^2} + frac{y^2}{b^2} = 1$,其中 $a$和$b$是椭圆的半轴长,$c = sqrt{a^2 - b^2}$是焦距。
函数的图像特征
函数图像的参 数影响
参数对函数图像形状的影响
斜率:斜率越大, 函数图像越陡峭
截距:截距越大, 函数图像越远离 原点
正负号:正负号 决定函数图像的 上升或下降趋势
幂指数:幂指数 越大,函数图像
越接近原点
常数项:常数项 影响函数图像的
起始位置
导数:导数决定 函数图像的凹凸
性
参数对函数图像位置的影响
翻转变换
翻转变换的定义:将 函数图像沿x轴或y轴 进行翻转
翻转变换的类型:包 括x轴翻转、y轴翻转 和原点翻转
翻转变换的应用:在 解决实际问题中,如 物理、工程等领域, 经常需要对函数图像 进行翻转变换
翻转变换的性质:翻 转变换不改变函数的 单调性、奇偶性、周 期性等性质
函数图像的对称性
轴对称:函数图像关于x轴、y轴或原点对称 旋转对称:函数图像关于某一点旋转一定角度后与原图像重合 反射对称:函数图像关于某一点或直线反射后与原图像重合 平移对称:函数图像关于某一点或直线平移一定距离后与原图像重合
圆函数:y=f(x)=x^2
开口方向:向上
形状:对称的抛物线
渐近线:y=x和y=-x
顶点:(0,0)
极值:(0,0)是最大值和最小值
函数图像的坐 标轴关系
截距
截距的定义:函数图像与x轴或y轴的交点 截距的作用:确定函数图像的位置和形状 截距的计算:通过函数解析式求解 截距的应用:解决实际问题,如物理、工程等领域
双曲线函数:y=a/x^2,其中a>0
形状:开口向上或向下,取决于a的 正负
顶点:(0,a)或(0,-a),取决于a的正 负
渐近线:y=x和y=-x,与x轴相交于 (0,a)和(0,-a)
焦点:(0,±a/2),取决于a的正负
侧视雷达图像的几何特征
3.2.3 侧视雷达图像的几何特征侧视雷达图像在垂直飞行方向(y)的像点位置是以飞机的目标的斜距来确定,见图3-27所示,称之为斜距投影。
图像点的斜距算至地面距离为:(3-17)飞行方向(x)则与推扫式扫描仪同。
由于斜距投影的特性,产生以下几种图像的几何特点:1、垂直飞行方向(y)的比例尺由小变大,见图3-28所示。
地面上有A、B、C 三段距图3-27斜距投影离相等,投影至雷达图像上为a、b、c。
由于c>b>a,因此。
显然这是由于com的作用造成的。
从图3-27中可知:地面上AB线段投影到影像上为ab,比例尺为:(3-18)弧线Aaˊ┴SB。
假定:弧线近假为直线段,并且∠AaˊB也近似为直角。
则变成通式(3-19)考虑到实测的斜距是按比例尺缩小为影像,因此在侧视方向上的比例尺为:(3-20)可见,°,cos,即趋于0°时比例尺大,而°,cos,即趋于90°时比例尺小。
2、山体前倾,朝向传感器的山坡影像被压缩,而背向传感器的山坡被拉长,与中心投影相反,还会出现不同地物点重影现象。
如图3-29所示,地物点AC之间的山坡在雷达图3-28 侧视雷达影像的比例尺图像上被压缩,在中心投影像片上是拉伸,CD之间的山坡出现的现象正好相反。
地物点A和B在雷达图像上出现重影,在中心投影像片中不会出现这种现象。
图3-29重影现象3、高差产生的投影差亦与中心投影影像投影差位移的方向相反,位移量也不同。
见图3-30所示。
投影差(3-21)而(3-22)图3-30投影差由于所以取(3-23)当△h>0时,也大于0为正值,反之为负值。
投影差改正时用加法:。
初三椭圆图像特征与画法
初三椭圆图像特征与画法椭圆是数学中一种重要的曲线形状,具有独特的特征和美观的图像。
在初三学习中,了解椭圆的特征以及正确的画法对于深入理解几何知识和提高绘图技能非常重要。
本文将介绍初三阶段学生可以掌握的椭圆图像特征和正确的画法。
一、椭圆的特征椭圆是平面上到两个定点F1和F2的距离之和等于常数2a的点的集合。
其中,F1和F2称为椭圆的焦点,2a为椭圆的长轴长度。
椭圆还具有以下特征:1. 椭圆的中点为中心点O,中心点到焦点的距离为c。
2. 椭圆的长轴长度2a与焦点之间的距离满足关系:2ae=2ac=2a。
3. 椭圆的短轴长度为2b,其中b的计算公式为b=sqrt(a^2-c^2)。
二、椭圆的画法在画椭圆时,需要掌握正确的步骤和方法。
下面将介绍一种常用的画椭圆的方法,即通过划定矩形框架和关键点的位置。
步骤一:确定椭圆的中心点和长轴长度首先,在纸上选择一个点作为椭圆的中心点O,然后确定椭圆的长轴长度2a。
可以使用尺子测量出适当的长度,或者取两个点F1和F2,使得两点与中心点的距离等于2a。
步骤二:画一个矩形边框以中心点O为中心,以长轴长度2a和短轴长度2b为边长,画一个矩形边框。
此时,矩形的两个侧边分别与椭圆相切。
步骤三:在边框上确定关键点的位置通过计算得到椭圆的焦点F1和F2,将这两个点分别标记在矩形边框的上下两侧。
这两个焦点与中心点O共同构成椭圆的关键点。
步骤四:连接关键点在矩形边框的左右两侧,分别与焦点F1和F2相连,形成一个椭圆形状的闭合曲线。
此时,可以用光滑的曲线连接焦点和关键点,使得椭圆的图像更加美观。
步骤五:擦除边框根据画好的椭圆,可以将矩形边框部分擦除,只保留椭圆的图像。
在保持椭圆形状的基础上,去掉多余的线条,使得椭圆更加清晰。
通过以上的画法步骤,初三学生可以较好地掌握椭圆的画法,练习时可以注意以下几点:1. 画椭圆时要保持手稳,尽量减少抖动,使得图像的线条更加流畅。
2. 可以使用铅笔轻轻地描绘关键点和轮廓线,之后再加深线条,以保持图像的正确性。
图像处理与标定什么是几何特征-联为halcon机器视觉工业机器人培训
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第四讲:机器视觉算法概述
第一节:图像预处理
三、图像处理的基本步骤 高 特征提取 特征值 图像分割
点、线、区域…
预处理
增强的图像/像素
原始图像/像素 低
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第四讲:机器视觉算法概述 第一节:图像预处理
讨论与答疑
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0 1 0 1 1 1 0 1 0
原图像
1 – 有效 0 – 无关 模板下有效像素的灰度值按大 小排序
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第一节:图像预处理
四、图像预处理(3),形态处理(1)
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第一节:图像预处理
四、图像预处理(4),二值处理
门限种类 • 单门限:将图像像素分2类 • 双门限:将图像像素分3类 门限选取方式 • 手动选取: 如 绝对值、相对值等 • 自动选取: 如 最佳门限…
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第一节:图像预处理
第一节 图像预处理
内容提要
为什么需要学习算法 视觉算法的特点 图像处理基本步骤 图像预处理
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第一节:图像预处理
图像格式分类及特点
一般来说,目前的图形(图像)格式大致可以分为两大类:一类为位图;另一类称为描绘类、矢量类或面向对象的图形(图像)。
前者是以点阵形式描述图形(图像)的,后者是以数学方法描述的一种由几何元素组成的图形(图像)。
一般说来,后者对图像的表达细致、真实,缩放后图形(图像)的分辨率不变,在专业级的图形(图像)处理中运用较多。
在介绍图形(图像)格式前,我们实在有必要先了解一下图形(图像)的一些相关技术指标:分辨率、色彩数、图形灰度。
分辨率:分为屏幕分辨率和输出分辨率两种,前者用每英寸行数表示,数值越大图形(图像)质量越好;后者衡量输出设备的精度,以每英寸的像素点数表示;色彩数和图形灰度:用位(bit)表示,一般写成2的n次方,n代表位数。
当图形(图像)达到24位时,可表现1677万种颜色,即真彩。
灰度的表示法类似;下面我们就通过图形文件的特征后缀名(就是如图.bmp这样的)来逐一认识当前常见的图形文件格式:BMP、DIB、PCP、DIF、WMF、GIF、JPG、TIF、EPS、PSD、CDR、IFF、TGA、PCD、MPT。
BMP(bit map picture):PC机上最常用的位图格式,有压缩和不压缩两种形式,该格式可表现从2位到24位的色彩,分辨率也可从480x320至1024x768。
该格式在Windows环境下相当稳定,在文件大小没有限制的场合中运用极为广泛。
DIB(device independent bitmap):描述图像的能力基本与BMP相同,并且能运行于多种硬件平台,只是文件较大。
PCP(PC paintbrush):由Zsoft公司创建的一种经过压缩且节约磁盘空间的PC位图格式,它最高可表现24位图形(图像)。
过去有一定市场,但随着JPEG的兴起,其地位已逐渐日落终天了。
DIF(drawing interchange formar):AutoCAD中的图形文件,它以ASCII方式存储图形,表现图形在尺寸大小方面十分精确,可以被CorelDraw,3DS等大型软件调用编辑。
图像的三大特征(转)
图像的三⼤特征(转)原⽂(⼀)HOG特征1、HOG特征:⽅向梯度直⽅图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。
Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中,尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。
需要提醒的是,HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal 在2005的CVPR上提出的,⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
(1)主要思想:在⼀副图像中,局部⽬标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。
(本质:梯度的统计信息,⽽梯度主要存在于边缘的地⽅)。
(2)具体的实现⽅法是:⾸先将图像分成⼩的连通区域,我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。
最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。
(3)提⾼性能:把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内(我们把它叫区间或block)进⾏对⽐度归⼀化(contrast-normalized),所采⽤的⽅法是:先计算各直⽅图在这个区间(block)中的密度,然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。
通过这个归⼀化后,能对光照变化和阴影获得更好的效果。
(4)优点:与其他的特征描述⽅法相⽐,HOG有很多优点。
⾸先,由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作,所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性,这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。
其次,在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下,只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势,可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程:⼤概过程:HOG特征提取⽅法就是将⼀个image(你要检测的⽬标或者扫描窗⼝):1)灰度化(将图像看做⼀个x,y,z(灰度)的三维图像);2)采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化(归⼀化);⽬的是调节图像的对⽐度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪⾳的⼲扰;3)计算图像每个像素的梯度(包括⼤⼩和⽅向);主要是为了捕获轮廓信息,同时进⼀步弱化光照的⼲扰。
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法图像特征是指在图像中具有一定意义的局部区域,这些区域通常具有独特的纹理、形状或颜色信息。
通过提取并描述这些图像特征,可以实现图像的匹配、分类、检索和跟踪等应用。
本文将介绍图像特征的特点,并介绍常用的特征提取与匹配方法。
图像特征的特点有以下几个方面:1.独立性:图像特征具有一定的独立性,即可以通过特征描述子来唯一表示一个图像区域,这样就可以实现特征的匹配和跟踪。
2.不变性:图像特征应具有一定的不变性,即对于图像的旋转、平移、缩放、噪声等变换具有一定的鲁棒性。
这样可以保证在不同条件下对同一对象进行特征提取和匹配时能够得到相似的结果。
3.丰富性:图像特征应具有丰富的信息,即能够有效地描述图像区域的纹理、形状或颜色等特征。
常用的图像特征提取方法有以下几种:1. 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT):SIFT特征是一种基于局部图像梯度的特征提取方法,它对图像的旋转、平移、缩放具有较好的不变性。
2. 快速特征检测(Features from Accelerated Segment Test,FAST):FAST特征是一种快速的角点检测算法,它通过比较像素点与其邻域像素点的亮度差异,从而检测到角点。
3. 霍夫变换(Hough Transform):霍夫变换是一种基于几何形状的特征提取方法,它通过在参数空间中进行投票,来检测图像中的直线、圆或其他形状。
常用的图像特征匹配方法有以下几种:1. 暴力匹配(Brute-Force Matching):暴力匹配是最简单的一种匹配方法,它将待匹配的特征描述子与数据库中的所有特征描述子逐一比较,找到相似度最高的匹配。
2. 最近邻匹配(Nearest Neighbor Matching):最近邻匹配是一种常用的特征匹配方法,它通过计算两个特征描述子之间的欧式距离,来找到相似度最高的匹配。
遥感测试试卷
遥感测试试卷1. 图像的几何形变一般分为两大类:()。
*A.偶然性B.系统性(正确答案)C.必然性D.非系统性(正确答案)2. 影响地物光谱反射率变化的主要因素包括()。
*A.太阳高度角(正确答案)B.不同的地理位置(正确答案)C.卫星高度D.成像传感器姿态角(正确答案)3. 下列哪些因素可以引起遥感图像的几何变形误差()。
*A.地球曲率(正确答案)B.外方位元素变化(正确答案)C.地球自转(正确答案)D.地形起伏(正确答案)4. 资源遥感卫星常采用近红外、红、绿三个波段的是因为()。
*A.传感器本身影响B.地物反射影响(正确答案)C.大气吸收影响(正确答案)D.大气散射影响(正确答案)5. 遥感传感器主要的成像投影方式有()。
*A.中心投影(正确答案)B.全景投影(正确答案)C.斜距投影(正确答案)D.平行投影(正确答案)6. “3S”技术是指()。
*A.遥感(正确答案)B.地理信息系统(正确答案)C.北斗卫星系统D.全球定位系统(正确答案)7. 利用卫星遥感影像制作DOM所需的数据包括()。
*A.DEM(正确答案)B.卫星参数(正确答案)C.椭球参数D.地面控制点(正确答案)8. 针对遥感图像的增强,提出了不同的遥感图像增强方法,包括、空间增强、()。
*A.辐射增强(正确答案)B.几何增强C.光谱增强(正确答案)D.卷积增强9. ()是属于同一类成像方式的遥感卫星。
() *A.IKONOS(正确答案)C.SPOT(正确答案)D.Radarsat10. TM影像为专题制图仪获取的图像。
其在()方面都比MSS图像有较大改进。
(ABD) *光谱分辨率(正确答案)辐射分辨率(正确答案)时间分辨率空间分辨率(正确答案)11. 能够满足1:5万地形图地物更新的遥感影像有(ACD) *IKONOS-2(正确答案)LandSat-7 ETM+(15m)SPOT5(正确答案)QuickBird(正确答案)12. 通过采用主成分分析可以把现图像中所含的大部分信息用假想的少数波段表示出来,达到()的目的。
数字图像处理考题总结
数字图像处理考题总结(总5页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.数字图像处理一般分为哪三个层次?说明各层次的作用。
2.图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点它们之间有何联系和区别图像处理:图像处理的重点是图像之间进行的变换。
图像分析:主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像的描述。
图像理解:图像理解的重点是在图像分析的基础上,进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导和规划行动。
联系:图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
图像分析则进入了中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
图像理解主要是高层操作,基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.图像的数字化包括采样和量化两个过程,当限定数字图像的大小时,为了得到质量较好的图像,可采用哪些原则?对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊4.简述位图文件的基本组成。
位图文件头位图信息头调色板(对灰度图像和索引图像而言,真彩色图像不需要调色板,其位图信息头后直接是位图数据)位图数据(对于用到调色板的位图,位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值,对于真彩色图像,位图数据就是实际的R,G,B值)5.请简要说明一副256色彩色位图的文件格式,并回答256色彩色位图和256色灰度位图文件的异同。
见第5题,区别就是彩色位图没有调色板。
6.位图可分为:线画稿,灰度图像,索引颜色图像,真彩色图像。
7.面向打印机的常用模型是CMYK模型,面向显示器的彩色模型RGB模型8.在RGB颜色空间的原点上,三分量均为0,即原点为黑色。
尺度理论及图像特征
1.1 尺度转换分类
方法 (彭晓鹃[5])(按转换基础):
1.1 尺度转换方法
方法 (彭晓鹃[5])(按转换基础): 基于像元(简单易行):统计方式、融合转换以及分类转换 像元包括数据的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等信息 缺点:只考虑了地物的光谱信息,无法兼顾地物的空间结构形态特征,难以解决同谱异物和同物异谱问题,致使难以得到稳定的转换效果。 而地物类别的空间结构形态是根据类别的属性差异呈聚集状分布,因此遥感影像中的地物类别特性不仅表现在单纯的光谱信息上,还表现在形状、纹理等特征上。 基于对象:对遥感影像纹理特征的提取及合理分割 以对象为基本单元,在高空间分辨率影像上利用影像多尺度分割技术,构建不同尺度的影像信息等级结构,实现遥感影像信息在不同尺度层之间的传递。
01
融合(周觅[4],彭晓鹃[5] ) :
1.1 融合转换
融合 (周觅[4],彭晓鹃[5] ): 尺度收缩的方法:基于空间域和基于变换域。 (周觅[4])
基于空间域的融合:针对影像的像素灰度值直接进行运算的方法,算法简单、易于实现,但是细节表现力达不到要求;
基于变换域的融合:先将原始图像进行变换,然后在变换域中进行信息融合,最后进行逆变换得到融合后影像的方法,细节表现力强,但是算法相对复杂。 目前常用的主要有彩色模型变换方法、直方变差图、主成分分析法、高通滤波、小波分析。 (彭晓鹃[5] )
4
3
特点:
1.1.1 颜色特征
颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量、颜色相关图
颜色特征表达:
01
优点:能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 缺点:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
图像的几何特征提取
中值滤波
对图像中的每个像素,用 其邻域内所有像素的中值 来替代,以消除孤立的噪 声点。
双边滤波
同时考虑像素的空间距离 和颜色差异,对图像进行 保边去噪处理。
图像增强
直方图均衡化
通过对图像的直方图进行 操作,使得图像的像素灰 度分布更加均匀,提高图 像的对比度。
锐化滤波
采用拉普拉斯算子、 Sobel算子等锐化算子对 图像进行卷积操作,增强 图像的边缘和细节信息。
异,使得形状描述更加准确和鲁棒。同时,结合形状分析方法可以提取
出更具区分力的特征用于形状识别。
06
实例分析与算法比
较
实例介绍
图像数据集
选用公共图像数据集,如MNIST 手写数字集、CIFAR-10自然图像 集等,用于测试和比较不同算法 的性能。
几何特征类型
提取图像的多种几何特征,包括 边缘、角点、纹理等,以便后续 分类或识别任务。
轮廓提取方法
边界跟踪法
从边缘点出发,通过搜索邻域内 的边缘点来跟踪边界,直到回到
起始点为止。
链码表示法
将边界点按照一定规则连接起来, 形成一系列具有方向性的链码,从 而表示出轮廓的形状。
多边形逼近法
用多边形来逼近轮廓形状,通过减 少顶点数来简化轮廓表示。
边缘与轮廓的关系
边缘是图像中灰度发生急剧变化的区 域,而轮廓则是这些边缘中闭合的、 连续的部分。
05
几何变换与形状分
析
几何变换类型
刚体变换
相似变换
包括平移和旋转,不改 变图像中两点间的距离。
在刚体变换的基础上增 加了缩放,保持形状不
变但大小可以改变。
仿射变换
保持平行性,允许图像 进行倾斜、旋转、缩放
图像特征的名词解释
图像特征的名词解释图像特征是计算机视觉领域中的一个重要概念,指的是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。
这些特征可以帮助我们理解和分析图像内容,从而实现各种图像处理任务,例如对象识别、图像检索和图像分割等。
图像特征可以分为低级特征和高级特征两类。
低级特征主要指的是基本的像素值和颜色信息,例如亮度、纹理和边缘等。
高级特征则是从低级特征中经过计算和抽象得到的更具有抽象性和语义性的特征,例如形状、纹理和运动等。
在低级特征中,亮度特征是最基本和常用的一个。
亮度特征通过计算像素的强度值来描述图像的明暗情况。
在实际应用中,常用的亮度特征包括灰度直方图、亮度均值和亮度标准差等。
通过分析亮度特征,我们可以了解图像的整体明暗分布情况,对于图像的亮度调整和对比度增强等处理非常有用。
除了亮度特征,颜色特征也是一种非常常用的低级特征。
颜色特征可以描述图像中不同区域的颜色分布情况。
常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色向量等。
通过分析颜色特征,我们可以区分不同的物体和场景,例如通过红色特征可以提取出图像中的红色物体。
除了低级特征,高级特征在图像处理中也起着至关重要的作用。
其中,形状特征是一种常用的高级特征之一。
形状特征可以描述物体的几何形状和外部轮廓。
通过提取和匹配形状特征,我们可以实现对象的识别和分类,例如利用圆形特征可以检测和计数图像中的圆形物体。
此外,纹理特征也是一种常用的高级特征。
纹理特征可以描述图像中的纹理信息,即表面的外观和质地。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
通过分析纹理特征,我们可以实现图像的纹理分类和纹理合成等应用。
最后,运动特征也是一种常用的高级特征。
运动特征可以描述图像中物体的运动信息。
常用的运动特征包括光流、运动轨迹和运动边缘等。
通过分析运动特征,我们可以实现行人跟踪和手势识别等任务。
综上所述,图像特征是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。
低级特征主要包括亮度和颜色等基本信息,而高级特征则通过计算和抽象从低级特征中得到。
测绘技术中的图像配准精度评估方法
测绘技术中的图像配准精度评估方法引言:图像配准是测绘技术中的一个重要环节,用于将多个图像对应位置进行匹配,以实现同一地区不同时间的影像数据的重叠与整合。
然而,由于图像获取与处理过程中的误差,图像配准的精度评估成为提高制图质量的关键。
本文将介绍测绘技术中常用的几种图像配准精度评估方法。
1. 目标点对比法目标点对比法是常用的图像配准精度评估方法之一。
该方法主要依据图像上已知地物的位置信息,例如控制点、特定建筑物等,通过计算配准后的图像与真实位置的偏差来评估图像配准的精度。
具体操作是在配准后的图像上选择几个目标点,并通过实地测量或其他高精度数据进行对比,计算其偏差值,来衡量配准的精确程度。
2. 重采样精度评估法重采样是图像配准中常见的处理方法,通过重采样算法将原始图像的像素点映射到新的图像上。
为了评估图像配准的精度,可以通过计算重采样过程中像素值的变化来进行精度评估。
例如,可以在配准前后的图像上选择一定数量的像素点,并计算这些像素点在重采样过程中的值变化。
通过比较变化值的大小,可以得出图像重采样的精度。
3. 空间几何精度评估法空间几何精度评估法是通过对比配准前后图像的几何特征,来评估图像配准的精度。
一种常见的方法是选择配准前后图像上的几个重要地物,比如建筑物的角点,然后计算它们在两幅图像上的位置偏差。
通过对比位置偏差的大小,可以评估图像配准的几何精度。
4. GCP精度评估法GCP是指地理控制点,它们的位置在测绘过程中通过GPS测量或其他高精度测量方法进行确定。
测绘技术中常常使用GCP来提高图像配准的精度。
GCP精度评估法通过选择几个GCP,并计算其在配准前后图像上的坐标差异,来评估图像配准的精度。
较小的坐标差异意味着更准确的配准结果。
5. 像素匹配精度评估法像素匹配是图像配准中常用的方法之一,它通过计算图像间的相似性来找到对应的关系。
像素匹配精度评估法主要通过样本块的像素匹配,对比匹配前后的图像块,计算均方根误差(RMSE)来评估图像配准的精度。
各类型几何图图形识别技巧
各类型几何图图形识别技巧各类型几何图形识别技巧一、引言几何图形识别是计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向。
通过对各类型几何图形的识别,可以实现对现实世界中物体的分类、检测和识别。
本文将介绍几种常见几何图形的识别技巧,帮助读者更好地理解和应用这一领域。
二、点、线、面的识别1.点的识别:点是最基本的几何图形,其识别主要依据像素强度和邻域特性。
常用的方法有:–零交叉法:通过寻找图像梯度的零交叉点来检测边缘,进一步确定点的位置。
–局部极值法:在图像中寻找局部最大值和最小值,作为点的候选位置。
2.线的识别:线的识别通常基于边缘检测算法,如Canny、Sobel和Prewitt等。
线的特征主要包括:–方向:利用边缘检测算子计算线条的倾斜角度。
–长度:通过积分图像或线段检测算法测量线段的长度。
–宽度:线段的横向尺寸。
3.面的识别:面的识别主要基于区域的生长和连通性。
常用的方法有:–四连通性:通过判断相邻像素间的相似性,生长出完整的目标区域。
–八连通性:在四连通性的基础上,考虑对角线相邻像素的相似性。
三、圆形和椭圆的识别1.圆形的识别:圆形识别的关键在于圆心和半径的确定。
常用的方法有:–Hough变换:将圆的方程参数化,通过投票机制检测图像中的圆。
–模板匹配:预先准备圆形模板,与图像中的候选圆形区域进行匹配。
2.椭圆的识别:椭圆的识别与圆形类似,主要区别在于椭圆的长轴和短轴。
常用的方法有:–Hough变换:将椭圆的方程参数化,通过投票机制检测图像中的椭圆。
–模板匹配:预先准备椭圆模板,与图像中的候选椭圆区域进行匹配。
四、矩形和多边形的识别1.矩形的识别:矩形识别的关键在于四个顶点的确定。
常用的方法有:–霍夫变换:将矩形的方程参数化,通过投票机制检测图像中的矩形。
–角点检测:检测图像中的角点,通过角点对构建矩形。
2.多边形的识别:多边形识别的关键在于顶点的确定和边的连接。
常用的方法有:–边界跟踪:通过边缘检测算法跟踪多边形的边界。
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物体从图像中分割出来以后,将形状特征与几何 特征结合起来,在机器视觉系统中起着十分重要的作 用,它可以作为区分不同物体的依据之一。
1. 矩形度
物体的矩形度指物体的面积与其最小外接矩形的面积之比值。如图 所示,矩形度反映了一个物体对其外接矩形的充满程度。
矩形度的定义:
2. 宽长比
宽长比是指物体的最小外接矩形的宽与 长之比值。宽长比r为
xi
i0 j0
y
1 NM
N 1 M 1
yi
i0 j0
2. 方向
如果物体是细长的,则可以将较长方向 的轴定义物体的方向。如图所示,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
长轴和短轴
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(MER,Mini-mum Enclosing Rectangle)的尺寸来描述该区域的基本形状, 如图所示,a为长轴,b为短轴。
周长
图像内某一物体或区域的周长是指该物 体或区域的边界长度。一个形状简单的物体用 相对较短的周长来包围它所占有面积内的像素, 即周长是围绕所有这些像素的外边界的长度。
计算周长常用的3种方法
(1) 若将图像中的像素视为单位面积小方块时, 则图像中的区域和背景均由小方块组成。区域 的周长即为区域和背景缝隙的长度之和,此时 边界用隙码表示,计算出隙码的长度就是物体 的周长。如图所示图形,边界用隙码表示时, 周长为24。
拓扑学(Topology)是研究图形性质的理论。图形的拓扑性质 具有稳定性,即只要图形没有发生破坏性变形,则其拓扑性质不会 因为物理变形而改变。因此,区域的拓扑性质可用于对区域的全局 描述,这些性质既不依赖于距离,也不依赖于距离测度的其他特性等。
如图所示,如果将区域中的孔洞数H作为拓扑描述 子,显然,只要区域没有被撕裂或 折叠,这个性质不受区域的伸长、 旋转等方面的影响,孔洞数H就不会 发生变化。
一、图像的几何特征
图像的几何特征是指图像中物体的位置、 方向、周长和面积等方面的特征。
尽管几何特征比较直观和简单,但在许 多图像分析中可以发挥重要的作用。
位置与方向
1. 位置
一般情况下,图像中的物体通常并不是一个点, 因此,采用物体或区域的面积的中心点作为物体的位 置。如图所示
x
1 NM
N 1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱM 1
3. 圆形度
圆形度包括周长平方面积比、边界能量、圆形性、 面积与平均距离平方之比值等。圆形度可以用来刻画物 体边界的复杂程度。
周长平方面积比
边界能量
其中: K ( p) 1 r( p)
圆形性 面积与平均距离平方比值
球状度
不变矩 对于二维图像函数,其(j+k)阶矩定义为:
偏心率
偏心率(Eccentricity)又称为伸长度(Elongation),它是区域形状的 一种重要描述方法。偏心率在一定程度上反映了一个区域的紧凑性。偏心率有 多种计算公式,一种常用的计算方法是区域长轴(主轴)长度与短轴(辅轴) 长度的比值,如图所示,即:
(2) 若将像素视为一个个点时,则周长用链码表示, 求周长也就是计算链码的长度。
当链码值为奇数时,其长度为 2; 当链码值为偶数时,其长度为1;
即周长p可表示为:
p Ne 2No
以前述图为例: 边界以面积表示时,物体的周长为:
(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。
的形式来表示给定边界上的每个点(x,y)。如图所示,这两种表示实质 是一致的,是点对点的一一对应映射关系。
❖ 设物体的边界是由N个点组成的封闭边界, 从任一点开始绕边界一周就得到一个复数序:
❖即
可得序列的DFT变换为: 也可称为边界的傅立叶描述,其逆变换为:
由于离散傅立叶变换是一种可逆线 性变换,而且在变换过程中信息没有任何 增减,因此,这一特点为边界描述提供了 方便。若只取频率域的M个值,即取前M个 系数同样可求出的一组近似值。
面积的边界坐标计算法是采用格林公式进 行计算,在x-y平面上,一条封闭曲线所包围 的面积为
离散化为:
距离
图像中两点P1和P2之间的距离是重要的几何性 质之一,测量距离常用的3种方法如下:
1. 欧几里德距离
2. 市区距离
3. 棋盘距离
二 形状特征
物体的形状特征主要包括: 矩形度 宽长比 球状性 圆形度 不变矩 偏心率
2. 边界行程码计算法 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。 若采用边界链码表示面积,面积如下:
3. 边界坐标计算法
以前述图为例: 边界以面积表示时,物体的周长为15。
面积
面积是衡量物体所占范围的一种方便的客观度量。 面积与其内部灰度级的变化无关,而完全由物体或区 域的边界决定。同样面积条件下,一个形状简单的物 体其周长相对较短。
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,求出 物体边界内像素点的总和即为面积,计算公式如下:
三 形状描述子
对物体进行描述时,有时希望能使用一 些比单个参数提供更丰富的细节,而又比用 图像本身更紧凑的方法来描述物体的形状, 这就是形状描述子,它可以对物体形状进行 简洁的描述。形状描述子主要包括:
傅立叶描述子; 边界链码; 微分链码;
1. 傅立叶描述子
采用傅立叶描述的优点是可以将二维问题转化为一维问题。即将x-y平面中的 曲线段转化为一维函数,或将x-y平面中的曲线段转化为复平面上的一个序列,即 将x-y平面与复平面重合,其中,实轴与x轴重合,虚轴与y轴重合。这样可用复数
实际应用中要考虑的问题:
(1) 如果采样不均匀将会给问题求解带来困难, 因此,在理论上应采用等间隔取样; (2) FFT的算法要求序列长度为2的整数次方, 这样在采用FFT之前,应调整序列的长度。如 可先计算出轮廓的周长,则除以2的整数次方 得出采样间隔,然后一个点一个点进行追踪。
2. 拓扑描述