Chap03_图像分析的数据结构

第三章

图像分析的数据结构

王志明

wangzhiming@

2010-9-16wangzhiming@ 2

本章内容

1.图像数据表示的层次

2.传统图像数据结构

3.分层数据结构

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wangzhiming@ 3§3.1 图像表示的层次感知图像内容经过多个层次，图像信息逐渐浓缩，语义知识越来越多。¾

图标图像(Iconic Image)：最底层，原始数据，图像亮度数据矩阵；¾

分割图像(Segmented Image)：图像被分割成可能属于同一物体的区域，领域知识很有帮助；¾

几何表示(Geometric Representation)：2D 或3D 的形状知识，形状的量化表示非常困难；¾关系模型(Relational Model)：更高层次抽象处理数据，需要领域先验知识、人工智能技术等。

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wangzhiming@ 4§3.2 传统图像数据结构§3.2.1 矩阵

图像数据的完整表示，与内容无关，隐含着图像组成部分之间的空间关系；

灰度图像(Gray Image)：非负整数矩阵；

彩色图像(Color Image)：3个矩阵分别表示RGB ；

二值图像(Binary Image)：值为0或1的矩阵；

多光谱图像(Multispectral Image)：多个矩阵对应于不同频带的图像； 分层图像数据结构(Hierarchical Image Data Structure)：用不同矩阵表示不同分辨率的图像。

2010-9-16wangzhiming@ 5§3.2.1 矩阵(续)

共生矩阵(Co-occurrence Matrix)：

亮度z(i 1,j 1)像素与亮度y(i 2,j 2)像素之间具有某种关系r 的概率估计；

例：当r 关系为4-邻接的南、东或自身点时：9共生矩阵的对角线为直方图；9非对角线元素C r (k,j)表示将亮度k 和j 的区域分割开的边界长度；

9低对比度图像中远离对角性的元素值非常小，高对比度图像再正好相反。

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wangzhiming@ 6§3.2.1 矩阵(续)

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图3.0 (a) 原图；(b)共生矩阵(log)；(c)直方图

a b

c

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§3.2.1 矩阵(续) 例: 一个具有三个灰度级(0,1,2)的图像,关系r 定义为’右下’

时的灰度共生矩阵。

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wangzhiming@ 9§3.2.2 链

链(Chain)：

用于描述物体的边界，链中相邻的符号通常对应于图像中相邻的基元；

链码(Chain Code)： 用于描述物体的边界，或者图像中一个像素宽度的线条；

边界由其参考像素的坐标和一个符号序列来定义，符号对应于事先定义的方向的单位长度线段。

2010-9-16wangzhiming@ 10§3.2.2 链(续)

图3.1链码示例，箭头指示参考像素，链码为

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§3.2.2 链(续)

行程编码(Run Length Coding)：

记录图像中属于物体的区域；

存在多种方式，如(行号,开始列号,结束列号,开始列号,结束列号,……)；

优点：存在计算图像区域的交和并的简单算法； 常用于二值图像的数据压缩。

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wangzhiming@ 12§3.2.2 链(续)

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wangzhiming@ 13§3.2.3 拓扑数据结构

将图像描述一组元素及其相互关系，常用图(Graph)来表示：G=(V,E)；

赋值图(Evaluated Graph)：弧、节点或两者都带有数值的图； 区域邻接图(Region Adjacency Graph)：节点对应区域，相邻区域用弧连接，如用来表示图像分割的结果；

区域图(Region Map)：与原始图像同尺寸，每个元素表示所对应像素点的区域号。

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§3.2.3 拓扑数据结构(续) 节点的度数指节点所具有弧的数目，表示区域的邻域个数。

图3.3区域邻接图示例

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§3.2.4 关系结构

以关系数据库表示从图像中得到的信息，信息描述以物体为重点，物体是图像分割的结果；

关系以表的形式记录，每个物体具有名字和属性； 适于高层次图像理解，便于关键词搜索等处理。

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§

§

图3.5金字塔

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§3.3.2 四叉树

除叶子节点外，每个节点有4个子节点(NW, NE, SW, SE)，不在所有层次上保留层节点；

图3.6四叉树

2010-9-16wangzhiming@ 20§3.3.2 四叉树(续)

优点：方便图像相加、面积计算、统计矩计算，等等； 缺点：依赖于物体的位置、方向、相对大小等信息；可采用规范的形状四叉树避免，增加附加数据排除平移、旋转、尺度的影响。 节点记录：

节点类型；

指向四个子节点的指针；

指向父节点的指针；

其他数据。