Chap03_图像分析的数据结构
图片分析课件ppt
小波变换
将图像分解成不同频率的 子图像，便于分析图像的 局部特征。
图像压缩编码
通过编码技术减少图像数 据的冗余，实现图像的压 缩存储和传输。
03
图片识别算法
基Байду номын сангаас内容的图片识别
总结词
基于内容的图片识别是一种通过分析图像的视觉特征来进行识别的方法。
详细描述
该算法通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，与已知的图像库进行比对，以实现图像的分 类和识别。基于内容的图片识别广泛应用于图像检索、相似图片推荐等领域。
通过将图像划分为不同的区域，实现图像分割。
特征提取
颜色特征提取
通过提取图像中的颜色信 息，用于分类、识别等任 务。
形状特征提取
通过提取图像中的形状信 息，用于分类、识别等任 务。
纹理特征提取
通过提取图像中的纹理信 息，用于分类、识别等任 务。
图像变换与编码
01
02
03
傅里叶变换
将图像从空间域变换到频 率域，便于分析图像的频 谱特征。
基于深度学习的图片识别
总结词
基于深度学习的图片识别是一种利用深度神经网络进行图像识别的技术。
详细描述
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）能够自动提取图像中的特征，并进行分 类或识别。基于深度学习的图片识别在人脸识别、物体检测、语义分割等领域 取得了显著成果。
基于机器学习的图片识别
总结词
基于机器学习的图片识别是一种利用统计学和机器学习算法进行图像识别的技术 。
02 色彩增强
通过改变像素的颜色，增强图像的色彩表现力， 使图像更加生动。
03 去噪处理
通过滤波、中值滤波等技术去除图像中的噪声， 提高图像的清晰度。
图像的数据分析
图像的数据分析图像数据分析是计算机视觉领域中的一个重要分支，它通过提取和分析图像中的数据，从而获取图像中蕴含的信息。
在图像数据分析中，常用的方法包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类和聚类等。
图像预处理是图像数据分析的第一步，它包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪是为了消除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强是为了增强图像中的某些特征，使得图像更容易被分析；图像分割是将图像分割成若干个部分，以便于分析每个部分的特征。
特征提取是图像数据分析的关键步骤，它通过提取图像中的特征，将图像转化为可分析的数字形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘，从而提取图像中的轮廓信息；纹理分析是通过分析图像中的纹理，从而提取图像中的纹理信息；形状分析是通过分析图像中的形状，从而提取图像中的形状信息。
特征选择是在特征提取的基础上，选择最有效的特征，以便于进行分类和聚类。
常用的特征选择方法包括主成分分析、线性判别分析等。
主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过寻找数据中的主成分，从而提取数据中的主要特征；线性判别分析是一种基于统计学的特征选择方法，它通过寻找数据中的线性判别函数，从而提取数据中的判别特征。
分类和聚类是图像数据分析的最终目的，它们通过分析图像中的特征，从而对图像进行分类和聚类。
常用的分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等；常用的聚类方法包括Kmeans聚类、层次聚类等。
支持向量机是一种基于统计学的分类方法，它通过寻找数据中的最优分类超平面，从而对数据进行分类；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过建立树形结构，从而对数据进行分类；神经网络是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑的神经元，从而对数据进行分类。
图像数据分析是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。
通过图像数据分析，我们可以从图像中提取出有价值的信息，为图像识别、图像检索、图像等领域提供有力支持。
图像的数据结构
2.6.1图像的数据结构 2.6.2图像文件格式
2.6.1图像的数据结构
图像数字结构是指图像像素灰度值的存储方式， 常用 方式是将图像各像素灰度值用一维或二维数 组相应的 各元素加以存储。此外，其他方式：
1. 组合方式 2. 比特面方式 3. 分层结构 4. 树结构 5. 多重图像数据存储
有些位图，比如真彩色图，没有调色板。他们的位图信息头 后直 接是位图数据。
4） 位图数据
它分两种情况：对于用到调色板的位图，图像数据就是该像 素颜
色在调色板中的索引值；对于真彩色图，图像数据就是实 际的R、 、B值。
a）位图是1, 4, 8位时，有调色板。
对于2色位图，用1位就可以表示该像素的颜色， 因此 一个字节可以表示8个像素；
WORD biPlanes; /* 必须是 1
WORD biBitCount; /*指定表示颜色位数，1（黑白）8 （256色）、24 （真彩色） DWORD biCompression; /*指定是否压缩，分别为BI_RGB、BLRLE4、BI_RLE8
DWORD biSizeImage; /*指定实际的位图数据占用的字节数。 LONG biXPelsPerMeter; /*指定目标设备的水平分辨率 LONG biYPersPerMeter; /*指定目标设备的垂直分辨率 DWORD biClrUsed; /*指定本图像实际用到的颜色数 DWORD biClrImportant; /*指定本图像中重要的颜色数
2）位图信息头 BITMAPINFOHEADER
结构的长度为40个节，其结构如下：
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ DWORD bfSize; /*指定这个结构的大小，为40个字节 LONG biWidth; /*指定图像的宽度，单位是像素 LONG biHeight; /*指定图像的高度，单位是像素；
《数据结构图》课件
层次分明
02
通过节点和边的关系，数据结构图能够清晰地表示数据的层次
结构，有助于理解数据的组织方式。
易于修改
03
相比文本或表格，数据结构图更易于修改和更新，能够快速适
应数据的变化。
数据结构图的缺点
制作难度大
制作一份高质量的数据结构图需要花费较多的时间和精力，特别 是在处理复杂的数据结构时。
表达能力有限
解数据结构。
辅助设计数据结构
在设计复杂的数据结构时，可以使 用数据结构图来辅助设计，使设计 过程更加清晰和有条理。
方便交流和讨论
数据结构图是一种可视化的表达方 式，可以方便地展示给其他人，有 助于团队成员之间的交流和讨论。
数据结构图的分类
01
02
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树形结构图
树形结构图是一种层次结 构的数据结构图，它通过 节点和子节点的关系来表 示数据的层次关系。
随着用户需求的多样化，未来 的数据结构图将更加注重个性 化定制，满足不同用户对数据 可视化的需求和偏好。
为了提高数据可视化的可解释 性和透明度，未来的数据结构 图将更加注重对数据的处理和 分析过程的可视化呈现，使用 户能够更好地理解数据的来源 和含义。
2023 WORK SUMMARY
THANKS
未来的数据结构图将更加注重用户的交互 性，使用户能够更深入地探索数据，提高 数据理解的效率和准确性。
动态数据的实时呈现
多维度的数据呈现
随着大数据和实时数据处理技术的发展， 数据结构图将能够实时呈现动态数据的变 化，帮助用户更好地理解和分析数据。
未来的数据结构图将能够呈现多维度的数 据，包括时间序列数据、空间数据等，满 足用户对不同类型数据的可视化需求。
详细描述
图像的数据结构与特征
DWORD biCompression； /*指定是否压缩，分别为BI_RGB、BLRLE4、BI_RLE8 DWORD biSizeimage； /*指定实际的位图数据占用的字节数。 LONG biXPelsPerMeter； /*指定目标设备的水平分辨率 LONG biYPersPerMeter； /*指定目标设备的垂直分辨率 DWORD biClrUsed； /*指定本图像实际用到的颜色数 DWORD biCIrlmportant；/*指
JBITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER; 该结构的长度是固定的，为】4个字节。
结构的长度为4。个节，其结构如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
DWORD bfSize； /*指定这个结构的大小，为4。个字节 biWidth； /*指定图像的宽度， LONG 单位是像素 biHeight；/*指定图像的高度，单位是像素； biPlanes； /* 必须 LONG 是1 b旧itCount；/*指定表示颜色位数，1（黑白）8 （256色）、24 （真彩色）
由以下四个部分组成
1) 丄4字节的文件头； 4。 2) 字节的信息头； 8字 3) 节的颜色定义; 位图 4) 数据。
它的结构如下： typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{
WORD bfType； /*指定文件类型，必须是0x424。，即字符串"BM"*/ DWORD bfSize； /*指定文件大小*/ WORD bfReservedi；为/*保留字 */ WORD bfReservedi； /*保留字 */ DWORD bfOffBits；为/*文件头到实际的位图数据的偏移字节数* /
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@2008-10-10wangzhiming@ 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2008-10-10wangzhiming@ 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。
2008-10-10wangzhiming@ 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)：三个矩阵分别表示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。
2008-10-10wangzhiming@ 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。
数字图像处理与分析 第2章 图像处理基础知识
可由黑白照片数字化得到，或从彩色图像进行去色处 理得到（256灰度级）
整理ppt
21
2.2.1 图像模式
2．二值图像
灰度图像经过二值化处理后的结果，两个灰度级，只 需用1bit表示。
整理ppt
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2.2.1 图像模式
3．彩色图像
彩色图像的数据不仅包含亮度信息，还要包含颜色信息。 彩色的表示方法是多样化的。
三基色模型：RGB（Red / Green / Blue，红绿蓝） RGB三基色可以混合成任意颜色。
整理ppt
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2.2.2 彩色空间
1)RGB彩色空间：面向硬件设备的彩色模型
三基色原理三基色指可以用来 调配出其它颜色的红、绿、蓝 三种颜色。
彩色图像可由红、绿、蓝 三基色图像叠加而成。
整理ppt
二者紧密相关，同时完成。 fx ,y 采 样空 间 离 散 的 像 素 矩 阵 fx ,y 量 化对 信 号 的 幅 度 进 行 离 散 分 层 的 过 程
整理ppt
14
2.1.2 数字化原理
M、N——图像尺寸
G——每个像素所具有的离散灰度级数（不同灰度值的个数）
M=2m
N 2n
G 2k
N N点采样，每点灰度级G级，G 2k，占k位。 存一幅图像所需的位数（bit）
1. 一维数组方式: M 行×N 列
N列 M行
2.多波段图像数据结合结构
1）按各个波段存储
红绿蓝
整理ppt
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2.2.3 图像存储的数据结构
2.多波段图像数据结合结构
2）按扫描行存储
红 绿蓝 …
第1行
3）按各个像素存储
红绿蓝
…
数字图像处理技术的应用7图像分析课件
离散函数形式的数字图像矩及中心矩：
mpq
x p yq f (x, y)
xy
u pq
(x
p
x) ( y
y)q
f
( x,
y)
xy
质心：x m10 m00
y m01 m00
7.3 图像描述
中心矩是图像区域灰度相对于灰度重心分布的一种量度，可对区 域形状进行描述
If u20>u02, If u30＝0， If u03＝0，
矩阵形式：XA Y
7.3 图像描述
2）也可用直线段进行分段拟合 Step:1）连A、B,选一个离该直线最远的点，如C,连AC,BC,代替AB
2) 重复1） 优点：简便易行，缺点：对位置噪声比较敏感
7.3 图像描述
三、矩描述：若区域只给出其内部点时，希望找到另一种不随大 小、旋转及平移变化而变化的区域描述子，矩满足这一点。
方法：先将图像进行微分从而求得边缘，作出关于边缘的大小和方向
的直方图，将这些直方图和灰度直方图合并，作为纹理特征
Eg：a）粗纹理：图像单位面积内的边缘数目较少 b）细纹理：图像单位面积内的边缘数目较多
7.4.1 纹理分析
利用方向性，也可识别那些灰度直方图相同，纹理不同的图像模式
2、自相关函数特征
f(i,j)f(i+x,j+y)
3种误差 a）增加了新的区域，b）失去了原有的区域，c）区域分割 边界定位不正确
动态门限：把图像分成子图像，子图像做直方图，再定不同的门限
7.2.1 幅度分割
2)统计门限法：
设图像中目标及背景的灰度为正态分布， 其灰度分布概率密度函数分别P2(X), P1(X),
P2(X)
图像的数据分析
图像的数据分析在当今数字化的时代，图像数据无处不在。
从我们日常拍摄的照片、社交媒体上分享的图片，到医疗领域的 X 光片、卫星拍摄的地球影像等等，图像已经成为了一种重要的信息载体。
而对这些图像进行数据分析，则成为了从海量图像中提取有价值信息的关键手段。
图像数据分析究竟是什么呢？简单来说，它是通过一系列的技术和方法，对图像中的内容进行理解、提取和处理，以获取有用的信息和知识。
这可不像我们用眼睛看图片那么简单，而是涉及到复杂的数学、统计学和计算机科学的知识。
要进行图像数据分析，首先得获取图像数据。
这些数据的来源非常广泛，比如数码相机、扫描仪、监控摄像头等等。
获取到的图像可能是各种各样的格式，像 JPEG、PNG 等。
接下来，就是对这些图像进行预处理。
这一步就像是给图像“梳妆打扮”，让它更适合后续的分析。
预处理可能包括调整图像的大小、亮度、对比度，去除噪声，裁剪等等。
在处理图像数据时，特征提取是非常关键的一步。
就好比我们要了解一个人，会先关注他的一些显著特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴的形状等。
对于图像来说，也有很多特征可以提取，比如颜色、纹理、形状、边缘等等。
通过提取这些特征，我们可以把复杂的图像转化为一些可量化的数据，从而更容易进行分析和处理。
比如说，在人脸识别中，我们会提取眼睛、鼻子、嘴巴等器官的位置和形状特征，以及面部的轮廓特征。
在医学图像分析中，医生可能会关注病变区域的形状、大小、灰度值等特征，来判断病情的严重程度。
图像分类是图像数据分析中的一个重要应用。
它的目的是将图像按照一定的类别进行划分。
比如，我们可以把图像分为人物、风景、动物等等类别。
为了实现图像分类，我们通常会使用机器学习算法，比如支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法会学习不同类别的图像特征，然后根据新输入的图像特征来判断它属于哪个类别。
除了分类，图像检测也是很常见的应用。
图像检测的任务是在图像中找出特定的目标物体，并确定它们的位置和大小。
Chap01_数字图像基础
第一章数字图像基础王志明wangzhiming@2015/10/19wangzhiming@ 2第一章数字图像基础1.数字图像处理2.图像获取3.像素基本关系4.图像分析的数据结构5.颜色模型6.图像质量评价2015/10/19wangzhiming@ 3§1.1 数字图像处理图像: 2-D 函数f(x,y);数字图像: 像素(非负整数)矩阵;数字图像处理: 利用数字计算机处理图像。
2015/10/19wangzhiming@ 4§1.1 数字图像处理(续)不同的处理层次：低层：图像增强、图像复原；中层：图像分割、图像描述、图像分类；高层：图像识别、图像理解。
高小2015/10/19wangzhiming@ 6光电二极管：输出电压波形幅度正比于输入光强。
(a) 单个传感器§1.2 图像获取(c) 传感器阵列(b) 线传感器2015/10/19wangzhiming@ 7§1.2 图像获取(续)传感器输出连续电压；幅度和空间属性与具体的物理现象有关；数字化采样(Sampling)：将连续的空间坐标值数字化，依赖于特定的机械步进或传感器阵列的密度；量化(Quantization)：数字化幅度值，依赖于传感器质量和应用需求。
2015/10/19wangzhiming@ 8(a)近似连续图像(b)某一水平线上的灰度曲线(c)采样点的灰度值(d)量化后的灰度图1.3 图像的采样和量化2015/10/19wangzhiming@ 9采样：香农采集定理：采样频率必须高于信号最高频率的2倍(采样间隔小于图像中最小细节尺寸的一半)，才不至于在采样过程中产生混叠效应(频谱交叉)，出现错误信号。
§1.2 图像获取∑∑==Δ−Δ−=M j Nk y k y x j x y x s 11),(),(δ∑∑==Δ−Δ−⋅=⋅=M j Nk s y k y x j x y x f y x s y x f y x f 11),(),(),(),(),(δ2015/10/19wangzhiming@ 10量化：fmax 为灰度幅值的最大值，f s (x,y)表示采样后的图像灰度值，N 为灰度级数，灰度范围为[0, N-1]，“└┘”表示下取整。
图像分析中的数据结构(2s)
•Laplacian金字塔由一系列误差图像L0,L1,…, LH构成，每一 个都是相邻的高斯金字塔之差，也可以看成源图像与一个相 应的Laplacian等效加权函数进行卷积
Ll gl EXPAND( gl 1 ) gl gl 1,1 LH g H
•令 Ll,k 是对Ll扩展k次的结果
ˆ (2i ) w ˆ (2i 1) w
i 1 1 0
i 1
分层数据结构—Gaussian Pyramid （3）
The Generating Kernel-2
• 满足上述准则的 5x5 核：
• 参数„a‟ 可变，故卷积核亦不同
a=0.4
分层数据结构—Gaussian Pyramid （4）
图像分析中的数据结构 (2)
福州大学数学与计算机科学学院 陈昭炯 2015年3月27日星期五
滤波与卷积
•线性滤波器常用于剔除输入信号中不想要的频率 （如噪声）或者从多频率中选择一个想要的频率 •几种常见的线性滤波器： —允许低频率通过的低通滤波器。
—允许高频率通过的高通滤波器。
—允许一定范围频率通过的带通滤波器。
2 2
分层数据结构—Gaussian Pyramid （8）
Gaussian Pyramid Interpolation-2
扩展结果
分层数据结构—Gaussian Pyramid （9）
Low resolution
G4 (G3 * gaussian ) 2 blur ) 2 G3 (G2 * gaussian
• 规范性：
m 2
ˆ (m ) 1 w
2
ˆ (i ) w ˆ ( i )，i 0,1,2 • 对称性： w
图像的数据结构
图像的数据结构在我们的日常生活中，图像无处不在。
从手机里的照片到电脑屏幕上的图标，从电影画面到医疗影像，图像以各种各样的形式存在并传递着信息。
然而，要让计算机能够有效地处理、存储和操作这些图像，就需要理解图像背后的数据结构。
那么，什么是数据结构呢？简单来说，数据结构就是数据的组织方式，它决定了数据的存储、访问和操作的效率。
对于图像来说，合适的数据结构能够帮助我们更快速地处理图像、节省存储空间，并且实现各种复杂的图像处理算法。
首先，我们来谈谈最常见的图像数据结构之一：位图（Bitmap）。
位图也被称为光栅图，它是将图像表示为一个像素矩阵。
每个像素都有自己的颜色值，这些颜色值通常用若干个字节来表示。
比如，在一个 24 位真彩色的位图中，每个像素用 3 个字节（分别表示红、绿、蓝三种颜色的强度）来存储颜色信息。
位图的优点是能够精确地表示图像的细节，对于真实世界的照片等复杂图像，位图能够很好地还原其原貌。
但是，位图也有一些缺点。
由于它需要存储每个像素的信息，所以对于大型图像，位图会占用大量的存储空间。
而且，在对位图进行缩放、旋转等操作时，可能会出现锯齿和失真的情况。
接下来，我们看看矢量图（Vector Graphics）。
与位图不同，矢量图不是基于像素来存储图像，而是使用数学公式和几何形状来描述图像。
比如，一个圆形可以用圆心坐标、半径和颜色等信息来表示。
矢量图的主要优点是文件大小通常较小，因为它只需要存储图形的形状和属性信息，而不是每个像素的颜色值。
这使得矢量图在存储和传输方面具有优势，特别是对于简单的图形，如标志、图标等。
此外，矢量图在缩放、旋转等操作时不会失真，因为图形是通过数学公式重新计算生成的。
然而，矢量图也有局限性，它不太适合表现复杂的真实世界图像，比如照片中的细节和纹理。
除了位图和矢量图，还有一种常见的数据结构是层次结构（Hierarchical Data Structure）。
在处理图像时，我们可以将图像分解为不同的层次或区域，每个层次或区域都有自己的特征和属性。
数据结构图资料课件
根据给定的权值集合构建哈夫曼树的详细步骤和代码实现。
PART 04
图形结构图资料
图的基本概念和术语解释
图(Graph)
无向图和有向图
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数据结构， 用于表示对象及其之间的关系。
根据边是否有方向，图可分为无向图和有 向图。无向图中的边没有方向，而有向图 中的边有方向。
ONE
KEEP VIEW
数据结构图资料课件
目 录
• 数据结构图基本概念 • 线性结构图资料
• 查找与排序相关知识点 • 数据结构图在实际问题中应用
PART 01
数据结构图基本概念
数据结构定义与分类
数据结构定义
数据结构是计算机存储、组织数 据的方式，包括数据的逻辑结构、 存储结构和运算三部分。
数据结构分类
常见查找排序算法代码示例
二分查找代码示例
通过不断缩小查找 范围，快速定位元 素位置。
插入排序代码示例
通过构建有序序列， 逐个插入元素并保 持有序性。
顺序查找代码示例
通过循环遍历数组， 逐个比较元素值。
哈希查找代码示例
设计哈希函数计算 关键字存储位置， 处理哈希冲突。
快速排序代码示例
选取基准元素，将 序列划分为两部分 并递归排序。
PART 06
数据结构图在实际问题中 应用
实际问题中数据结构选择策略
选择合适的数据结构
01
根据问题的特点，选择合适的数据结构，如数组、链表、栈、
队列、树、图等。
考虑数据规模
02
针对数据规模的大小，选择合适的数据结构以优化时间和空间
复杂度。
利用数据结构特性
03
数据结构图结构
数据结构图结构在当今数字化的时代，数据的处理和管理变得日益重要。
而数据结构作为计算机科学中的关键概念，其中的图结构更是在众多领域发挥着不可或缺的作用。
那么，什么是图结构呢？简单来说，图是由一组顶点（也称为节点）和一组连接这些顶点的边组成的。
顶点可以代表各种实体，比如城市、人物、网页等等；边则表示这些实体之间的关系，比如城市之间的道路连接、人物之间的社交关系、网页之间的链接。
图结构有着多种分类方式。
按照边是否有方向，可以分为有向图和无向图。
在有向图中，边是有方向的，就像单行道一样，从一个顶点指向另一个顶点。
比如在一个表示网页链接的图中，从网页 A 指向网页 B 的链接，就表示了一种有向的关系。
而无向图中的边没有方向，比如表示朋友关系的图，A 是 B 的朋友，那么 B 也是 A 的朋友，边就是无向的。
按照边是否有权重，图又可以分为带权图和无权图。
权重可以表示很多实际的意义，比如在交通图中，边的权重可以表示道路的长度或者通行时间；在社交网络中，权重可以表示两人关系的亲密程度。
图结构的存储方式也有多种。
常见的有邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵是一个二维数组，若顶点 i 和顶点 j 之间有边相连，则数组中第 i 行第 j 列的值为 1，否则为 0。
这种存储方式对于边比较多的图来说，空间效率可能不高，但查询两个顶点之间是否有边的操作速度很快。
邻接表则是为每个顶点建立一个链表，链表中存储与该顶点相邻的其他顶点。
邻接表在空间利用上更高效，尤其是对于稀疏图（边相对较少的图）。
图的遍历是对图进行操作的基础。
常见的遍历算法有深度优先遍历和广度优先遍历。
深度优先遍历就像是在走迷宫时，沿着一条路一直走到底，直到走不通了再回溯；而广度优先遍历则像是以一个顶点为中心，逐层向外扩展访问相邻的顶点。
图结构在实际应用中非常广泛。
在社交网络分析中，通过构建用户之间的关系图，可以发现社交圈子、关键人物等信息。
在交通网络规划中，图可以表示城市之间的道路连接，帮助优化路线规划。
图像内部数据结构详解
图像内部数据结构详解位图文件头的格式：typedef struct{int bfType;//bfType(2字节)，这里恒定等于&H4D42,ASCII字符'BM'long bfSize;//文件大小，以4字节为单位int bfReserve1;//备用int bfReserve2;//备用long bfoffBits;//数据区在文件中的位置偏移量}BITMAPFILEHEADER;//文件头结构体，14字节typedef struct{long bitSize;//位图信息头大小long biWidth;//图象宽度，像素单位long biHeight;//图象高度，像素单位int biPlanes;//位平面树=1int biBitCount;//单位像素的位数，表示bmp图片的颜色位数，即24位图、32位图long biCompression;//图片的压缩属性，bmp图片是不压缩的，等于0long biSizeImage;表示bmp图片数据区的大小，当上一个属性biCompression等于0时，这里的值可以省略不填long biXPlosPerMeter;//水平分辨率，可省略long biYPlosPerMeter;//垂直分辨率，可省略long biClrUsed;//表示使用了多少个颜色索引表，一般biBitCount属性小于16才会用到，等于0时表示有2^biBitCount个颜色索引表long biClrImportant;//表示有多少个重要的颜色，等于0时表示所有颜色都很重要}BITMAPINFOHEADER;//位图信息头，40字节BMP文件详解（2）2007-03-21 12:26一个bmp文件以BITMAPFILEHEADER结构体开始，BITMAPFILEHEADER的第1个属性是bfType(2字节)，这里恒定等于&H4D42。
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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
2010-9-16
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。
2010-9-16
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。
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小结
1.图像数据的表示层次；
2.传统图像数据结构；
3.分层数据结构。
2010-9-16wangzhiming@ 23课后练习
3.2 给出右图的区域邻接
图。