第八章 图像特征与分析2
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
第八章图像分析
识别图像中的内容，或对图像进行分类（识别与分类）
给出结论（描述、分类或其他的结论）
第八章 图像分析 3
图像分割概述
图像分割是在图像特征提取之前的工作，其分割结果好坏 直接影响图像分析的结果 图像分割的方法很多，但没有一种方法可以很好的分割任 意一幅图像。不同类的图像有不同的分割方法，或者有时 需要几种分割方法结合使用。 图像分割的困难 图像数据的模糊和噪声干扰 图像分割需要目标的特征值，而特征值又往往是分割之 后才可以计算得到的，因此，这是一个矛盾问题。 分割结果的好坏没有统一的评价标准。
第八章 图像分析 11
灰度阈值法分割
双全局门限 物体和背景的灰度级出现部分重叠，选双门限。
第八章 图像分析
12
第八章 图像分析
1 图像分割概述
2
灰度阈值法分割
3
区域生长
第八章 图像分析
13
区域生长
区域生长法
根据一定的准则将像素或子区域聚合成更大的区域的过程。
基本方法：以一组“种子”点开始，将与种子性质相似 （如 灰度级等）的领域像素附加到生长区域的每个种子上。
第八章 图像分析 4
图像分割概述
图像分割的概念
把图像空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域的技 术 称为图像分割。
图像分割的本质
把图像分解成构成它的部件和对象的过程
有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围
第八章 图像分析
5
图像分割概述
图像分割的基本原理
图像分割是按照某些特性（如灰度级，频谱，纹理）将图像 划分成一些区域，在这些区域内其特性是相同的或者说是均 匀的，两个相邻区域彼此特性则是不同的，其间存在着边缘 或边界。
图像特征专业知识
（8―21）
M 00
(x, y) 表达了一定形状图像区域中灰度分布旳中
心，在许多情况下，它往往是位于区域中最明亮
旳部分，也是人旳视觉经常最集中旳部分。
把 (x, y) 作为计算矩旳起点，所取得旳矩称
为中心矩，其为：
ij (x x)i ( y y) j f (x, y)
xy
（8－22）
与中心矩有关旳一种概念就是主轴，它类似 与对称轴。它是经过中心旳一根直线，主轴旳一 种主要特征是，对它作二阶矩可得到最小值。
主轴可用下列措施求得：
设主轴得方向为θ，则惯量为 ：
(x x) sin ( y y) cos 2 f (x, y)
（8－23）
对它作θ旳导数并使之为0，则可得方程：
a0 b0
（8－11）
L1 L1
（2）协方差
BC
(a a )(b b )P(a, b) （8－12）
a0 b0
（3）惯性矩
L1 L1
Bl
(a b)2 P(a, b) （8－13）
a0 b0
（4）绝对值
L1 L1
Bl
| a b | P(a,b)
a0 b0
（5）能量
L1 L1
差大；反之， 小，则反差较小。
二、幅值统计特征
（一）直方图特征
经过测得旳图像像素旳幅度值，能够设法估 计出图像幅值旳概率分布，从而形成图像旳直方 图特征。
图像灰度旳一阶概率分布定义为： P(b) Pf (x, y) b 0 b L 1
P(b)是一阶近似直方图 ：
P(b) n(b) n
B4 (x, y) R | N8 (x, y) R 0 （8－34）
建筑制图课件第八章《建筑形体的表达方法》
建筑制图课件第⼋章《建筑形体的表达⽅法》第⼋章建筑形体的表达⽅法§8－1 建筑形体的画法§8－2 视图选择§8－3 建筑形体的尺⼨标注§8－4 剖⾯图§8－5 断⾯图⼤部分建筑物是由不同的棱柱、棱锥、圆柱、圆锥台和球等基本形体按⼀定⽅式组合⽽成。
因此在画建筑形体的投影图时，可参照第三章介绍的形体分析法，将⼀个复杂的建筑形体“分解”为若⼲个基本形体，分析它们的组合形式和相对位置，并据此进⾏画图。
现以肋式杯形基础为例，说明画建筑形体视图的步骤如下：（⼀）形体分析肋式杯形基础的形体，可以看成由四棱柱底板、中间四棱柱（其中挖去⼀楔形块）和6 块梯形棱柱肋板叠加组成。
四棱柱在底板中央，前后各肋板的左、右外侧⾯与中间四棱柱左、右侧⾯共⾯、左右两块肋板在四棱柱左右侧⾯的中央（⼆）确定安放位置根据基础在房屋中的位置，形体应平放，使H⾯平⾏于底板底⾯，V⾯平⾏于形体的正⾯。
（三）确定视图数量确定的原则是⽤最少数量的视图把形体表达完整、清楚。
（四）画视图⒈根据形体⼤⼩和注写尺⼨需占的位置，选择适宜的图幅和⽐例。
⒉布置视图。
⒊画视图底稿。
按形体分析的结果，使⽤绘图仪器和⼯具，顺次画出三⾯视图。
画每⼀基本形体时，先画其最具有特征的视图，然后画其他视图。
４. 加深图线。
经检查⽆误之后，按各类线宽要求，⽤较软的铅笔或墨线进⾏加深。
（五）标注尺⼨§8－2 视图选择视图选择包括两个⽅⾯，⼀是选择视图数量，⼆是确定正⽴⾯图。
⼀、选择视图数量⼀般的建筑形体，可⽤三视图（即平⾯图、正⽴⾯图和侧⽴⾯图）表⽰。
建筑物及其构配件的视图，在保证表达完整清晰的前提下，也可选⽤单个视图、两个视图、三个视图、或者更多的视图表⽰。
单个视图表⽰三个视图视图表⽰两个视图表⽰当房屋各向⽴⾯变化较⼤时，可采⽤四个、五个或更多的视图，如图所⽰。
每个视图下⽅应标注图名，并在图名下⽤粗实线画⼀根横线。
这种多⾯投影图，若在⼀张图纸内画不下所有视图时，允许把各视图分开布置在⼏张连续编号的图纸上。
九年级下册第八章知识点
九年级下册第八章知识点第八章知识点本章主要介绍了九年级下册的知识点。
以下将分节对每个知识点进行详细的讲解和阐述。
知识点一：二次函数二次函数是一种常见的数学函数，在数学中有着广泛的应用。
它的一般形式为f(x) = ax^2 + bx + c，其中a、b、c为常数。
在本章中，我们将学习如何求解二次函数的顶点、轴对称、图像特征等内容，并通过例题的演示来加深理解。
知识点二：三角函数三角函数是研究角与边之间关系的数学函数。
常见的三角函数包括正弦函数、余弦函数和正切函数等。
本章将讲解三角函数的定义、性质以及相关的求解方法，并通过实例来应用三角函数解决实际问题。
知识点三：平面向量平面向量是用来表示平面上具有大小和方向的量。
在本章中，我们将学习平面向量的定义、运算法则以及平面向量与几何形状的关系。
此外，还将介绍平面向量的数量积和向量积，并通过实例展示其应用。
知识点四：立体几何立体几何是研究空间图形的一门学科，也是数学中的重要内容之一。
本章将介绍立体几何的基本概念、性质和判定方法。
具体包括平面与立体的关系、立体的表面积和体积计算等内容，并通过实例来巩固掌握。
知识点五：概率统计概率统计是一种研究随机现象的数学方法。
在本章中，我们将学习概率的基本概念、常用的概率计算方法以及与事件相关的概率定理。
此外，还将介绍统计学的基本概念和统计分布，并通过实例对概率统计进行应用。
知识点六：解析几何解析几何是研究几何图形的代数方法。
本章将学习解析几何的基本原理、坐标系的建立以及直线与曲线的方程表示等内容。
同时，我们还将介绍平面与空间几何问题的解析解法，并通过实例展示其应用。
知识点七：数学建模数学建模是利用数学方法对实际问题进行描述、分析和求解的过程。
本章将介绍数学建模的基本思路、方法和步骤，包括问题的分析、模型的建立以及解决方案的验证等内容。
通过实例的讲解，提高学生的数学建模能力和实际问题解决能力。
以上便是九年级下册第八章的知识点概述。
数字图像处理-图像特征与理解
第8章 图像特征与理解
(2)边界能量E。边界能量是圆形度的另一个指标。假定 物体的周长为P,用变量p 表示边界上的点到某一起始点的距 离。边界上任一点都有一个瞬时曲率半径r(p),它是该点与边 界相切圆的半径(见图8-6)。p 点的曲率函数是
函数 K(p)是周期为P 的周期函数。可用式(8-16)计算单 位边界长度的平均能量:
第8章 图像特征与理解
图8-4 MER法求物体的长轴和短轴
第8章 图像特征与理解 5.距离
第8章 图像特征与理解
显然,欧几里得距离为P、Q 间的直线距离。设t为两 点之间的距离,以P 为起点的市区距离小于等于t的点形成以P 为中心的菱形,图8-5(a)为t≤2时用点的距离表示的这些点。可 见,d4(P,Q)是从 P 到Q 最短的4路径的长度。同样,以P 为起 点的棋盘距离小于等于t的点形成以P 为中心的正方形。例 如,t≤2,用点的距离表示这些点时,如图8-5(b)所示。同样由图 可见,d8(P,Q)是从P 到Q 最短的8路径的长度。
第8章 图像特征与理解
第8章 图像特征与理解 则相应边界所包围的面积为
第8章 图像特征与理解 (3)用边界坐标计算面积。Green定理表明,在x-y 平面中
的一个封闭曲线包围的面积由其轮廓积分给定,即
其中,积分沿着该闭合曲线进行。将其离散化,式(8-8)变为 式中:Nb为边界点的数目。
第8章 图像特征与理解
第8章 图像特征与理解
图像特征与理解
图像的基本特征 角点特征 纹理分析 不变矩特征 图像匹配 局部不变特征点提取
第8章 图像特征与理解
8.1 图像的基本特征
8.1.1 几何特征 1.位置和方向 (1)位置。图像中物体(图形或区域)的位置,定义为物体
总结和复习_图像处理和分析教程（第2版）_[共2页]
![总结和复习_图像处理和分析教程（第2版）_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/1814e01058f5f61fb63666d0.png)
181图8.4.6 JPEG-LS 算法中的上下文位置关系下面对本章各节给予简单小结，并有针对性地介绍一些可供深入学习的参考文献。
进一步的复习还可通过思考题和练习题进行，标有星号（*）的题在书末提供了参考解答。
【小结和参考】8.1节介绍预测编码的原理和预测方法。
预测编码是通过直接在图像空间消除像素间冗余来实现数据压缩的方法。
预测编码可分为无损编码和有损编码。
预测编码是一类重要的压缩方法，各种有关图像处理和图像编码的图书（如[Salomon 2000]，[Gonzalez 2008]，[章2012b]）中均有介绍。
8.2节介绍离散余弦变换（DCT ）及基于离散余弦变换的图像编码原理和方法。
变换编码主要是将图像用可逆的线性变换映射成变换空间中的一组变换系数，然后将这些系数较粗地量化（以压缩数据），最后再将剩余系数映射回到图像空间里的编码方法。
离散余弦变换由于有若干优异性质而在变换编码中得到了广泛应用。
进一步的细节可参阅其他介绍图像处理和图像编码的图书（如[Gonzalez 2008]，[章2012b]）。
8.3节介绍离散小波变换（DWT ）及基于离散小波变换的图像编码原理和方法。
小波变换具有多分辨率的特性，借助小波分解可获得不同频率分量的子图像，利用像素之间相关性的灵活程度较高。
有关DWT 的推导细节还可见[Goswami 1999]，[Gonzalez 2008]，[章2012b]）。
作为示例，仅介绍了基于提升小波的编码思路，相关细节还可参见[Sweldens 1996]8.4节介绍静止图像压缩国际标准。
国际标准G3和G4都针对传真应用而制订，都使用了游程编码，有关所用的1-D 游程编码和2-D 游程编码的细节还可参见文献[Gonzalez 2008]。
有关这两种二值图像压缩标准的比较可参见文献[Alleyrand 1992]。
国际标准JPEG 中采用了DCT 进行变换编码，国际标准JPEG-2000中采用了DWT 进行变换编码，其基本流程图细节可见[Sonka 2008]。
图像分析与识别_课件_8
25
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
2.
基于模型的控制（自顶向下的控制）： 利用可用的知识，建立一组假设和期望 的性质。按照自顶向下的方式，在不同 处理层次的图像表示中测试是否有满足 这些性质的区域，一直到原始图像为止。
图像理解就是验证其内部模型，该模型 可能被证实并接受，或是被拒绝。
如果需要观察者理解城市的航空图像或
是卫星图像，即便这些数据来自观察者 非常熟悉的城市，同样的问题也会出现。
5
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
在建立起内在的模型时，我们使用了两
种主要形式的知识：一种是一般普遍存 在的知识，诸如这里的城市中的街道、 房屋、公园等的设置；另一种是关于特 定城市中的特别房屋、街道、河流等的 特殊知识。
第八章 图像理解
2
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
图像理解需要多个图像处理步骤间的交
互作用。
在前面的章节中已经介绍了图像理解所
必要的基础，现在必须建立一种内在的 图像模型来表示机器视觉系统有关被处 理的现实世界图像的概念。
3
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
26
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
两个基本的控制策略在采用的操作上并
没有什么不同，它们的差别在于使用操 作的次序，以及是对所有图像数据采用 该种操作还是只对被选中的区域的图像 数据做操作，等等。
27
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
选择何种控制机制，这不仅仅是达到处
46
血管造影图像中的冠状动脉
行操作是无法串行完成的。
20
图第 像八 处章 理图 分像 析理 与解 理 解
图像特征提取与分析ppt课件
设H是颜色直方图矢量，CCV的计算步骤： 图像平滑：目的是为了消除邻近像素间的小变化的 影响。 对颜色空间进行量化，使之在图像中仅包含n个不 同颜色。 在一个给定的颜色元内，将像素分成相关或不相关 两类。 根据各连通区的大小，将像素分成相关和不相关两 部分 。
包含多角网络的区域 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。可见，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。
2.凹凸性
凹凸性是区域的基本特征之一，区域凹凸性可通过以下方法进行判 别：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。任何一个图形，把包含它的 最小的凸图形叫这个图形的凸闭包。
这里，max=255。 彩色图像变换成灰度图像的公式为：
其中R,G,B为彩色图像的三个分量，g为转换后的灰度值。
8.2.3 颜色集
颜色直方图和颜色矩只是考虑了图像颜色的整体分布， 不涉及位置信息。
颜色集表示则同时考虑了颜色空间的选择和颜色空间 的划分
使用颜色集表示颜色信息时，通常采用颜色空间HSL
(a)
(b)
4-邻域和8-邻域
邻域与邻接
互为4-邻域的两像素叫4-邻接。
互为8-邻域的两像素叫8-邻接。
像素的连接
对于图像中具有相同值的两个像素A和B，如果所有和A、B具
有相同值的像素序列
存在，并且
和 互为4-邻接或8-邻接，那么像素和叫做4-连接或8-连接，
以上的像素序列叫4-路径或8-路径。
第8章 图像分析(第1讲)
输 出 图 像 1
(8—5) (8—6)
0
u 灰度
0
uv
输入灰度
半阈值法，将灰度级低于某一阈值的像素灰度 变换为0，则其余的灰度级不变，仍保留原来的 灰度级。
f ( x, y ) f ( x, y ) T f t ( x, y ) f ( x, y ) T 0 f ( x, y ) T 0 或f t ( x, y ) f ( x, y ) T f ( x, y )
2013年8月9日4时56分 图象分割 9
概述
典型图像分析系统
图像输入 光电变换 数字化 预处理 图像增强 图像恢复 图像编码 图像分割 幅度分割 边缘检测 区域分割 描述 解释
特征提取
图像处理
结构分析
图像分析
增强和复原可以看成是预处理，输入输出均为图像，而图像分割、 特征提取和结构分析等称为图像分析，输入为图像而输出为从这 些图像中提取出来的描述和解释,图像分割是图像分析的第一步。
即当频率变量u，v和r， 满足条件时，二维图像 f(x, y)在与 x 轴夹角的射线 s上的投影的傅立叶变 换，恰好等于该图像函数之二维傅立叶变换。
若投影变换 G(r, ) 中的所有 r 及 值都是已 知的，则图像的二维变换也是可以确定的。为得 到图像函数，我们须进行反变换运算，即：
f ( x, y) F (u, v) exp[ j 2 (ux vy)]dudv.
并且把小于把背景错归为物体点的概率为体点错归为背景点的概率为体点错归为背景点的概率为把物则有tttqt1qtqt则有2????tdzzqtq112tpdzzptqt?????8889总的错分概率为q??要求得式810的最小阈值可将上式对微分并令其结果为0则得到微分并令其结果为0则得到1??q因为?2??1??211t1t1pt1tqq????????810tt??1??tp811????????222?texp1?ttp812???????222?1exp2?tq813代入式811并取对数22222?lnln2?21lnln??????????????tt814或者lnln2?2?22??222??1?????????tt???815由这个二次方程可以求解出果2?值
数字图像处理_许录平_授课教案第8章
（2）p与q连通，则q与p也连通。
（3）若p与q连通，q与r连通，则p与r连通。
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8.1 像素间的基本关系
◘区域和边界
1、区域 ：连通性作为像素间关系中一个基本概念，由此可得 到区域、边界等许多重要概念。对于S中的任一像素点p，S中 所有的与p连通的点的集合称为S的连通分量，即一个连通的区 域。
2. 曲线的链码表示 （1）原链码 从边界（曲线）起点S开始，按顺时针方向观察每一线段走向，并用相应的指向
符表示，结果就形成表示该边n界（曲线）的数码序列，称为原链码，表示为
M N S i C 1 a i S a 1 a 2 ...a n ,a i 0 ,1 ,2 ,...,N 1
其中，S表示边界（曲线）的起点坐标，N=4或8时分别表示四链码和八链码。当边界（曲线）闭合时，会 回到起点，S可省略。
图像经过分割后就得到了若干区域和边界。通常把感兴趣部分称作目标 （物）,其余的部分称作背景。为了让计算机有效地识别这些目标，必须对各区 域、边界的属性和相互关系用更加简洁明确的数值和符号进行表示，这样在保留 原图像或图像区域重要信息的同时，也减少了描述区域的数据量。这些从原始图 像中产生的数值、符号或者图形称为图像特征，它们反映了原图像的最重要信息 和主要特性。我们把这些表征图像特征的一系列符号称为描绘子，描绘子具有如 下特点：
8.1 像素间的基本关系
◘像素间的邻接和连通 像素的相邻仅说明了两个像素在位置上的关系，若再加上取
值相同或相近，则称两个像素邻接。 1、两个像素p和q邻接的条件 （1）位置相邻 p(m,n)和q（s,t）位置上满足相邻，即
4相 邻 ：(m ,n) N 4(q)或 者 (s,t) N 4(p); 8相 邻 ：(m ,n) N 8(q)或 者 (s,t) N 8(p); （2）灰度值相近，即称为灰度值相近（似）准则。
第8章 图像特征与理解
8.1 图像的基本特征—几何特征
7. 距离 • 图像中两点P(x,y)和Q(u,v)这间的距离是重要的几何性质， 常用如下三种方法量测。 • (1) 欧几里德距离 de P，Q x u2 y v2
• (2)d4市P，区Q距 离x u y v
• (3)d8棋P盘，Q距 离max x u , y v
为中心的正方形。
d8 P，Q max x u , y v
图像
22 2 2 2 21 1 1 2 21 0 1 2 21 1 1 2 22 2 2 2
棋盘距离
8.1 图像的基本特征—形状特征
n
r
E
r2
i, j
f
xi , yi
i 1
r 为点(x,y)到直线的垂直距离
• 为了避免垂直线引起起数值问题，以极坐标表示直线。
x cos y sin
8.1 图像的基本特征—几何特征
2. 方向 • 物体上任一点代入直线方程：
p1 p2 xi cos yi sin
r p ( p1 p2 )
E a为cos：2 b sin cos c sin2
where
n
a
xi' 2 f xi' , yi'
i 1
n
b 2 xi' yi' f xi' , yi' i 1
n
c
yi' 2 f xi' , yi'
i 1
x cos y sin
ρr p2θ p1
8.1 图像的基本特征—几何特征
其中，积分沿着该闭合曲线进行。将其离散化，
变1为Nb：
1 Nb
A 2 i1 xi yi1 yi yi xi1 xi 2 i0 xi yi1 xi1 yi
第8章 图像分析(第2讲)
(7—49) 式中
m10 m01 x ,y m00 m00
对于数字图像来说，中心矩可表示为下式
pq ( x x ) p ( y y ) q f ( x , y )
m00 , m10 , m01 如下
m00
(7—50)
f ( x, y)dxdy
可以使之归一化，从而不必考虑其原始形状的大
小、位置及方向。
关于归一化问题可直接从DFT的性质中得出结论。 1)、要改变轮廓大小，只要把FD分量乘一个常数
就行了。由于傅立叶变换是线性的，它的反变换
也会被乘以同样的常数。
2）、把轮廓旋转一个角度，只要把每一个坐标
乘以 exp( j ) 就可以使其旋转 的性质，在空域旋转了 也会旋转 角度。 3）、轮廓起始点的移动，由DFT的周期性可以
(7—62)
21 ( x x ) 2 ( y y )1 f ( x, y )
x y
(7—63)
m 21 2 x m11 ym 20 2 x 2 m01
03 ( x x ) 0 ( y y ) 3 f ( x, y )
x y
(7—64)
m03 3 ym02 2 y 2 m01
xn k X m W km
xn W kn X m k
在实际执行上还要考虑两个问题： 1）、如果取样不均匀将会给问题带来困难，因此， 在理论上采用均匀间隔取样； 2）、其次是FFT的算法要求阵列长度为２的整数次
幂，这样在采用FFT之前，应调整表达式的长度。为
一半尺寸 映像 6.226 6.919 16.954 19.955 23.531 26.689 24.236 26.901 48.349 53.724 32.916 37.134 48.343 53.590
第8章 图像分析(第8-3)
数字图像处理基础第8章图像分析（第三讲）8.2.1 区域描绘8.2.2 关系描绘8.2.3 相似性描绘8.2.4 霍夫变换图像描绘的另外一种途径可借助于与已知描绘子的相似程度来进行，这种方法可以在任何复杂的程度上建立相应的相似性测度。
它可以比较两个简单的像素，也可以比较两个或两个以上的景物。
1、距离测度前面研究过的某些方法可以用来做为两幅图像区域之间进行比较的准则。
例如，以矩做为描绘子，假如两个区域的矩分别为X1和X2。
把它们写成向量式如下：},,,{3211n x x x x X =},,{''3'2'12nx x x x X =（8—70）此时，X 1和X 2之间的距离可定义如下：)()(),(21212121X X X X X X X X D -'-=-=（8—71）采用距离这一测度可以测量两个描绘子之间的相似性。
如果已知描绘子用X 1,X 2,X 3, …X L 表示，未知描绘子用X 表示，可以计算X 与已知描绘子的距离D (X,X i ) ，如果),(),(j i X X D X X D （8—72）就可以判定X更接近第i个描绘子。
式中j=1,2, 3,…..L，并且。
这个方法原则上可用于各种描绘子，只要它们能够用一矢量来表示就可以。
2、相关性当给定一幅大小为M×N的数字图像f(x,y) ，要确定它是否包含一个区域，该区域与某个大小为J×K中的某个区域w(x,y) 相类似，其中J＜M, K＜N 。
解决这样问题常用的方法之一是求f(x,y)和w(x,y) 之间的相关性。
两个函数之间的相关的定义由下式表示：∑∑--=x y n y m x w y x f n m R ),(),(),(（8—73）其中1,3,2,1,0-=M m 13,2,1-=N n具体检测步骤如下：对于f(x,y) 中的任意值w(x,y) 用式(8—73)可求得一个R 值，在m,n 变化时，w(x,y) 沿着图像移动，这时可得到R(m,n) 。
第8章图像描述与分析
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.3.1 几何特征
7.圆形度
描述连通域与圆形相似程度的量。根据圆周长与圆面
积的计算公式，定义圆形度的计算公式如下：
c
4 As
L2s
其中， A为s 连通域S的面积； 为L s 连通域S的周长。圆形度
值越 c 大，表明目标与圆形的相似度越高
总述
灰度描述
边界描述
都不敏感的7个不变矩，定义如下：
1 2002
2(2002)241 2 1
3 (3 0 31 2 )2 (32 10 3 )2
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.3.2 不变矩
4 (3 01 2 )2 (2 10 3 )2
5(30312)(3012) (3012)23(2103)2 (32103)(2103) 3(3012)2(2103)2 其差分链码是： Nhomakorabea总述
灰度2描2述0000627边7界12描1述0000017区12域0描1述91
纹理描述
形态分析
8.2.1 链码描述
链码的特殊性质
一个物体很容易实现旋转45°。如果一个物体旋转 n×45°，可由原链码加上 n 倍的模8得到 链码的微分，也称差分码，由原码的一阶差分求得．链 码差分是关于旋转不变的边界描述方法
从图像中提取对象或对象组成部分的图像特征 (例如图像中景物的边缘或区域)
利用图像特征的属性或相互关系来决定每个属 性应属于哪个对象的哪个部分
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.1 灰度描述
第八章摄影作品赏析
第八章摄影作品赏析随着现代电子影像技术、数字传媒技术和网络技术的飞速发展，整个世界都可以变成视觉的对象，可以说，现代人类社会已经进入视觉文化时代。
而影像与生俱来的跨国家、跨民族、跨文化的交际能力，日益受到人们的关注。
提高大学生的影像阅读能力，培养他们对摄影图片的解读、欣赏和创造能力，是21世纪对人才的基本要求，因此，着眼于影像阅读能力的培养，加强大学生的影像文化素养，显得尤为必要。
作品赏析即对作品的欣赏、品评、分析，并对作品的价值、意义作出判断的审美过程。
摄影与绘画同属平面造型艺术，欣赏者从画面上看到的是直接构成审美对象的形体、线条、色彩等直观的视觉形象，所以，对摄影作品的欣赏首先表现为直觉的审美活动。
接受美学认为，一部乐谱的生命是在演奏过程开始的，否则，只不过是一些死的符号。
同样的，一幅摄影作品的审美价值和社会功能，只有在欣赏者的接受过程才能得以体现，创作主体、作品、欣赏主体共同构成欣赏的完整过程。
摄影艺术审美活动，是摄影家、摄影艺术作品与欣赏者之间相互作用的活动，摄影家通过创作，将审美情感物化为摄影艺术作品，以传达主观情感。
摄影作品只有通过观众对作品的欣赏，以其自身的艺术形象感染欣赏者，欣赏者又根据自身的生活体验、学识修养和艺术情趣理解和体验作品的情感内涵，与作者间架起思想感情交流的桥梁，并产生共鸣，获得情感的愉悦，作品的价值才能体现出来。
所以，摄影作品的欣赏体现了创作者的审美创造和欣赏者的审美再创造。
摄影作品欣赏不仅仅是一种审美享受和艺术再创造活动，同时还是学习借鉴、吸取营养、开阔视野、打开思路、丰富创作思想、增强创作能力的重要途径，它对欣赏者以后的创作将会产生潜移默化的作用。
“现代摄影艺术还融合了其他视觉艺术形式的表现方法，如超级写实、超现实主义、荒诞怪异等表现手法，大大丰富了摄影创作的领域。
而人们通过对现代摄影作品的欣赏和读解，也可以对现代视觉艺术加深了解。
另外，摄影是电影、电视艺术产生和发展的基础。