数字图像处理第10章
精品课件-HALCON数字图像处理-第10章 HALCON相关实例
2、基于表面的三维匹配 【例10.6】基于表面的三维匹配实例，如图所示。
（a）原图
（d）模型场景和关 键点的可视化
HALCON数字图像
（b）选择表面模（板c区）域待搜索图像
（e）基于表面模 板的3D匹配结果
10.5 图像拼接
图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠
字符的识别主要包含两个部分，第一个部分：将图像中的单个 字符分割出来；第二个部分：将分割出来的字符进行分类。其中 字符识别主要由字符分割、特征提取、字符分类三部分组成。
HALCON数字图像
10.1 字符分割识别
【例10.1】字符识别实例如图10-1所示。 关键点： （1） 获取单个字符的区域region（具体依据情况使用图 像增强，区域分割） （2） 选取合适的字符库，使用分类器识别字符
（a）原图 边缘映射图
HALCON数字图像
（b）3D模型 （c）匹配结果及位姿显示图
2、基于表面的三维匹配
基于表面3D模型匹配一般由下面几步组成： （1）创建表面模型所需的3D对象模型
（2）从上面的3D对象模型创建表面模型 （3）访问代表搜索数据的3D对象模型 （4）使用表面模型在搜索数据中搜索对象 （5）销毁匹配结果的句柄、所有的3D对象模型和表 面模型
（b）
二维条形码识别及实例 1．二维条码定位及解码 不同码制的二维条码具有不同的特性，彼此具有不同的 寻像图形或定位图形，因此所采用的定位方法也有所不同。 以Data Matrix条码为例，其定位图形则是由构成L形的两 条黑实线进行定位。Data Matrix二维条码如图所示。
HALCON数字图像
HALCON数字图像
10.3 去雾算法
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
数字图像处理复习提纲
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度（ ）上包含的像素数目。 A．米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16，灰度级为2的图像，像素点有（）个 A．256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面：命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级，使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化：将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强：突出有用的特征，便于分析和处理。
方法：直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化：title，text, legend, label • 特殊字符：: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱：菜单栏-主页-？-image processing toolbox • 图像类型：RGB图像，索引图像，灰度图像，二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型：uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换：rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT，FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波，字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
数字图像处理
第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、编码和压缩。
三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。
细节越多，采样间隔应越小。
把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。
一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。
六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。
遥感数字图像处理(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年山东科技大学
绪论单元测试1.以下哪些是遥感应用的例子（）A:气象预报B:火灾提取C:土地利用与土地变化D:大气污染信息提取答案:ABCD2.蝙蝠捕食获取猎物信息，也属于遥感，不过算是广义意义上的遥感。
A:对B:错答案:A3.经过正射校正的图像产品一般是最高级。
A:对B:错答案:A4.数据产品级别越高，在商业公司的价格往往越高。
A:对B:错答案:A5.原始数据一般属于遥感数据的哪个级别？A:3级B:4级C:0或者1级D:2级答案:C第一章测试1.遥感图像的空间分辨率由哪些因素？A:搭载传感器的平台距离地面的高度B:焦距C:图像的放大倍数D:数字摄影设备的采样能力答案:ABD2.遥感数字图像的特征包括?A:空间分辨率B:辐射分辨率C:时间分辨率D:光谱分辨率答案:ABCD3.图像模数转换过程中的采样就是将电磁辐射能量离散化。
A:错B:对答案:A4.模拟图像与数字图像最大的区别在于：模拟图像中物理量的变化是连续的，而数字图像中物理量的变化是离散的。
A:错B:对答案:B5.图像的灰度直方图，其横坐标为像元的位置，纵坐标为像元的数量。
A:对B:错答案:B6.图像空间分辨率小于显示分辨率时，原图的显示质量得到了增强。
A:对B:错答案:B第二章测试1.数字图像在计算机上是以（）方式存储的A:十六进制B:八进制C:二进制D:十进制答案:C2.比特序中的小端是指将高比特位（即逻辑上的高数据位）存储在低比特地址（即物理上的存储地址）。
A:对B:错答案:B3.ENVI软件标准格式的图像文件是_____存储格式A:封装式B:开放式答案:B4.假设有一幅2列、2行、3波段的遥感数字图像，各波段的数字值如下：25 1 2 4 34 3 3 4 2 1请选出该图像正确的BSQ存储方式:A:2，5，1，2，4，3，4，3，3，4，2，1B:2，5，4，3，1，2，3，4，4，3，2，1C:2，5，4，3，4，3，2，1，1，2，3，4D:2，1，4，5，2，3，4，3，2，3，4，1答案:B5.假设有一幅2列、2行、3波段的遥感数字图像，各波段的数字值如下：25 1 2 4 34 3 3 4 2 1请选出该图像正确的BIP存储方式:A:2，5，4，3，4，3，2，1，1，2，3，4B:2，5，1，2，4，3，4，3，3，4，2，1C:2，1，4，5，2，3，4，3，2，3，4，1D:2，5，4，3，1，2，3，4，4，3，2，1答案:C第三章测试1.数字图像处理的（）过程中，输出图像每个像元的灰度值仅由对应的输入像元点的灰度值决定，它不会改变图像内像元之间的空间关系。
胡学龙数字图像处理课件 第10章 数字图像处理的应用
• 有利于编程
– （3）用边界行程码或链码
• 程序复杂度与运用格林公式相当
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• 2. 颗粒度的求解 • （1） 颗粒的检出
– 从图像中检出颗粒Y，然后消除噪声点。 – 对图像X进行了一次开运算。选取结构元素进行腐蚀运
算，去掉半径小于λ的噪声点，再进行膨胀运算。
而可以作为图像的抽象表示。 • 基于特征（内容）的图像检索利用不同特征定义
的相似度表示不同图像之间的相似程度。 • 基于内容的图像检索
– 首先要确定特征，以便让计算机自动地或半自动地从 图像中提取这些特征。
– 其次根据这些特征进行相似性度量，认为查询图像与 目标图像特征值越接近则两幅图像越相似。
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• 国外已经处于“第二代PACS（Hi-PACS, Hospital integrated PACS）”阶段。
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10.3.8 基于颜色和纹理特征的图像检索算法
• 1. 概述 • 2. 颜色特征的提取 • 3. 纹理特征的提取 • 4. 距离度量与相似检索 • 5. 实验结果
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图10.8 不同特征的检索结果
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10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统
• 10.4.1 PACS概述 • 10.4.2 国内外发展现状 • 10.4.3 主要解决的问题和技术要点 • 10.4.4 DICOM图像格式 • 10.4.5 DICOM 3.0标准及其面向对象的实现 • 10.4.6 小结
• 以有噪医学图像为例采用开运算去除噪声，再根 据结构元素的变化定义并绘制图像面积函数和颗 粒度函数
• 研究图像中各个颗粒或“子目标图像”的分布状 况，得出的结论可供图像的颗粒度分析参考。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
遥感数字图像处理基础 知识点
第一章数字图像处理根底1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差3颜色空间模型：RGB 模型CMYK模型HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规那么映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
数字图像处理试题集(复习)
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__像素_。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是_虚拟图像_。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
四.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
《数字图像处理》-教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital image processing一、教学目标及教学要求数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术等专业的专业必修课。
主要目标及要求是通过该课程的学习，使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法，了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用，为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程，以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。
二、本课程的重点和难点（一）课程教学重点教学重点内容包括：图像的表示，空间分辨率和灰度级分辨率，图像直方图和直方图均衡，基于空间平滑滤波的图像增强方法，基于空间锐化滤波的图像增强方法，图像的傅里叶频谱及其特性分析，图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码，图像的边缘特征及其检测方法，彩色模型，二值形态学中的有腐蚀运算和膨胀运算。
（二）课程教学难点教学难点包括：直方图均衡，二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析，变换编码，小波变换的概念、嵌入式零树小波编码，图像的纹理特征及其描述和提取方法，Matlab图像处理算法编程。
三、主要实践性教学环节及要求本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台，编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能，并进行实验验证。
课程实验与实践共10学时，分别为：实验一：图像基本运算实验（2学时）。
实验二：图像平滑滤波去噪实验（2学时）。
实验三：图像中值滤波去噪实验（2学时）。
实验四：图像边缘检测实验（2学时）。
相关图像处理算法的课堂演示验证（2学时）。
要求每个学生在总结实验准备、实验过程和收获体会的基础上，写出实验报告。
四、采用的教学手段和方法利用多媒体课件梳理课程内容和讲授思路，合理运用启发式教学方式激发学生的思考力，采用讨论式教学方式增强教学过程的互动效果，理论教授与应用实例编程实践相结合，提高学生的分析和解决问题的能力。
数字图像处理课程内容
对于三角形，设双线性方程为：
f ( x, y ) = ax + by + c
带入3点灰度坐标可求：a,b,c
灰度级：L = 2 k 图像比特数：b = M × N × k
像素基本关系
相邻关系 N4，N8，ND 邻接、连通
4邻接，8邻接，m邻接 通路：相邻像素相互邻接，形成通路。
距离
D4（街区距离），D8（棋盘距离）
3/4/6章. 图像增强
基本灰度变换
灰度区间拉伸与压缩
线性变换 斜率(k>1) 非线性变换 曲线凹凸 上凸,拉伸;如对数 下凹,压缩;如指数
三种平滑滤波器比较
模糊比较（平滑作用） 模糊比较（平滑作用） 模糊小:高斯低通>巴特沃思>理想低通 平滑效果最好：巴特沃思 消除振铃：高斯低通，一阶巴特沃思
5. 图像复原
空间滤波复原
均值滤波器
算术均值滤波器：图像模糊， 算术均值滤波器：图像模糊，减少噪声 几何均值滤波器：线变粗,丢失细节 只一像素0，均值0 丢失细节； 几何均值滤波器：线变粗 丢失细节；只一像素 ，均值 谐波均值滤波器：适用高斯噪声,盐噪声 盐噪声,不适用胡椒噪声 谐波均值滤波器：适用高斯噪声 盐噪声 不适用胡椒噪声 逆谐波均值滤波器： 正 胡椒噪声； 负 盐噪声； 逆谐波均值滤波器：Q正，胡椒噪声；Q负，盐噪声； Q=0，算术均值滤波器 ， 修正α均值滤波器：适用多种噪声； 修正α均值滤波器：适用多种噪声； d=0,算术均值滤波器；d=MN－1,中值均值滤波器 算术均值滤波器； 算术均值滤波器 － 中值均值滤波器
遥感数字图像处理-第10章 特征提取与选择
二、特征选择
1.特征选择的流程
（1）子集产生 （2）子集评价（非监督选择和监督选择） （3）评价终止 （4）结果验证
原始 属性集
子集产生
属性 子集
子集评价
否 终止条件 是 结果验证
5
二、特征选择
2.属性评价准则
根据与分类算法的关联程度，属性评价准则大体上可以分成 两类：关联准则和独立准则。 关联准则
7
二、特征选择
3.基于先验知识的特征选择
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ前人的工作基础和研究经验可以给我们提供特征选择的思路
基本思想：如果我们对研究区地物及其属性比较熟悉，已经知道某些属 性可以很好地区分待分类的地物，此时我们可以根据这些先验知识直接 选择这些可以区分特定地物的属性，该方法非常适合光谱信息相对较少 的多光谱数据。
关联准则依赖于分类算法，它是以分类算法的性能作为评价准则。 ➢ 监督特征选择，在特定的分类器下常采用分类准确率作为评价准则。 ➢ 非监督选择，在特定的聚类算法下常采用属性子集的聚类质量来作为
评价准则，常用的聚类质量评价参数有类别的紧凑性、类内类间的距 离和最大可能性等。
6
二、特征选择
独立准则
独立准则是通过训练样本的内在特征来对所选择的属性子集进行评价， 不依赖于特定的分类算法。
局限性：先验知识往往受限于所识别的地物类别及其所处的环境
8
三、特征组合
特征组合涉及两方面的内容： 各特征参与分类的先后顺序 各特征参与分类时的权重
作用：对于某些分类器来说，给各特征变量赋予不同的权重后再进行 分类，则会得到不同的分类结果
决策树分类对于特征组合的体现比较典型，决策树的构建过程就体现了 各特征变量出现的先后顺序；而且某一特征可能被多次使用，也就是说 该特征在分类过程中的贡献不只一次，即它的权重相较于其他特征来说 要更大一些。
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2013-8-2
数字图象处理－第10章
12
§10.1 并行边界技术
3.4方向微分算子
8方向的Kirsch算子
12方向算子
30°/210° 60°/240° 90°/ 270° 120°/300° 150 °/ 330°
0°/180 °
2013-8-2
数并行边界技术-多方向
P2p1(T) = P1p2 (T)
如果P1= P2，最佳门限在概率分布函数的交点
对于高斯分布的概率密度函数
最佳门限T满足方程 2 A 12 2 其中
AT 2 BT C 0
2 B 2( 1 2 2 12 ) 2 2 2 C 12 2 2 12 2 12 2 ln( 2 P / 1 P2 ) 1
2 -1 -1
-1 -1 -1
2 2 2
-1 -1 -1
2 -1 -1
-1 2 -1
-1 -1 2
2013-8-2
数字图象处理－第10章
9
§10.1 并行边界技术
2.边缘（边界）检测
边缘：（相邻象素）灰度值不连续的结果可利用计算导
数的方法进行检测，常用的方法有一阶和二阶导数
边缘出现在一阶导数具有较大值的位置，要检测边缘， 需要采用对图像的微分运算，引入微分算子
数字图象处理－第10章 26
2013-8-2
§10.2 串行边界技术
3.搜索举例
c( p, q) H [ f ( p) f (q)]
代价函数
代价与像素灰度差反比
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数字图象处理－第10章
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§10.3并行区域技术
1.原理与分类
1.1区域分割
不同区域有不同的灰度特征，根据灰度特征进行区域 划分，最简单的方法就是灰度阈值法 双峰直方图
3
边缘连接和边界的检测
基于门限的分割方法
基于区域的分割方法
基于形态学分水岭的分割方法
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数字图象处理－第10章
本章基本要求
基本要求
了解图象分割的目的和应用 掌握点检测、线检测、边缘检测等基本间断检测方法 掌握边界跟踪、hough变换等基本边缘检测方法 掌握阈值法和区域生长法等区域分割方法 学会工程应用中如何选择合适算法实现对图像进行分 割 通过实验环节学会用C语言编程实现图象边界检测和区 域提取
算法构成
采用离原点的径向距离表示 综合算子
2
2 r2 r2 h ( x, y ) ( ) exp( 2 ) 4 2
数字图象处理－第10章 18
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§10.1 并行边界技术
马尔算子空间分布
马尔算子剖面图
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数字图象处理－第10章
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§10.1 并行边界技术
数字图象处理
第 10 章
图象分割
前章小结
形态学基本概念
腐蚀与膨胀
开操作和闭操作
击中或击不中变换
二值图像形态学基本算法
灰度形态学
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数字图象处理－第10章
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本章主要内容
间断的检测
点检测、线检测、边缘检测 局部处理、整体处理 全局门限、自适应门限、 区域生长、分离与合并 水坝构造、分水岭算法
3.1直方图变换概念
仅利用象素灰度可能出现的问题：
灰度直方图的谷被填充 图像梯度反映了像素点的邻域性质
分割步骤的特点
各像素处理相对独立，可以并行操作 每像素的处理有赖前面的结果，只能串行操作 分类 并行处理 串行处理 边界-不连续性 并行边界类 串行边界类 区域-相似性 并行区域类 串行区域类
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§10.1 并行边界技术
1.主要介绍内容
边缘检测
微分算子
全局阈值方法：
仅根据f (x, y)来选取阈值 根据f (x, y)和p(x, y)来选取阈值
局部（区域）阈值方法：
动态阈值方法：
除根据f (x, y)和p(x, y)来选取，还与x, y有关
将前2种阈值也称为固定阈值
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§10.3 并行区域技术
3.7边界闭合
原因
有噪声时：边缘象素常孤立或分小段连续 对同一目标，边界（轮廓）应该是封闭的
需要进行边缘象素连接
具体方法
利用象素梯度的幅度和方向 象素(s, t)在象素(x, y)的邻域 满足以上条件就可以进行像素连接
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§10.1 并行边界技术
2.依赖像素的阈值选择
2.1极小值点阈值
将直方图的包络看作1条曲线，求曲线极小值
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§10.3 并行区域技术
简单阈值法分割结果
阈值80
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数字图象处理－第10章
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§10.3并行区域技术
2.2最优阈值
最小误差（误分割）阈值
设目标和背景均为高斯分布（混有加性高斯噪声），则混合 概率密度：
算法1：采用模板进行非最大梯度消除
算法2：插值方法
Gs1 (1 d )G1 dG2
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§10.1 并行边界技术
3.9哈夫变换-边界搜索的变换法
点-线的对偶性质
图象空间XY里所有过点(x, y)的直线，其方程为 y = px + q 将上述方程转换为参数PQ空间，其表达式为 q = − px + y
3.8边界细化
思路
理想边界只有一个像素宽度，实际中边界很宽 需在边界垂直方向，判断最佳边界点，去除其他点 最佳点应该具有最大梯度 水平、垂直、45°、135°四个方向模板 根据像素点梯度，选择相应模板 根据模板指定的邻域像素，判断本像素点是否有最大梯度 非最大梯度，则本点为非边界点 P点是否边界，通过对比S1、S2梯度决定 S1、S2梯度通过插值得到 其中S1处梯度为：
图像空间XY中一条直线上的点，在参数空间PQ中都过点(p, q)
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§10.1 并行边界技术
点-线对偶
图象空间中共线的点⇔参数空间里相交的线
参数空间中相交于同1个点的直线⇔图象空间里共线的点
哈夫变换思路
把在图象空间中直线的检测问题转换到参数空间里， 通过在参数空间里进行简单的累加统计完成检测任务
累加方式
A( p, q) = A( p, q) + 1 A( p, q)值：共线点数 (p, q)值：直线方程参数
根据A( p, q)大小检测线段
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§10.1 并行边界技术
直线变换到哈夫空间的点
实际中的变换不采用斜率和截距 应用直线的极坐标描述方式
分割后每一像素都应在一个区域 各个区域互不重叠
统一区域的像素具有相同的属性
不同区域的像素有不同的属性 同一区域的像素是连通的
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数字图象处理－第10章
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图像分割的概述
3.图像分割算法分类
分割依据的区块特征
基于区域：同一区域像素灰度的相似性 基于边界：不同区域边界上灰度的不连续性
未知系数：均值、方差、和先验概率
（P1+P2 = 1），所以共有5个未知的参数
误分概率：
总误差概率
E(T) = P2E1(T) + P1E2 (T)
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数字图象处理－第10章
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§10.3并行区域技术
最小误差门限T的确定
对E(T) = P2E1(T) + P1E2 (T)关于T求最小值，可得到
图a：原图；图b：soble水平算子；图c：sobel 垂直算子； 图d-f分别为soble算子采用欧氏、城区、棋盘三种范数综合
原始图像 soble检 测 垂 直 方 向 soble检 测 水 平 方 向
soble综 合 结 果 -欧 氏 距 离
soble综 合 结 果 -街 区 距 离
soble综 合 结 果 -棋 盘 距 离
数字图象处理－第10章 10
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§10.1 并行边界技术
3.微分算子
3.1梯度算子
在图像增强技术中采用梯度算子进行图像的锐化处理
水平、垂直方向的检测值的综合方式
矢量表示 不同范数表示
1
f f x
f y
T
f (1)
f f x y