当前课程知识点:现代图像分析 > 第八章 图像描述 > 8.4 图像的几何特征 > 8.4.1 图像的几何特征学习视频
同学们好 这节课我们给大家介绍图像的几种几何特征
几何特征是表征目标的重要参数
对于图像的识别和理解有着重要作用
那么较为典型的几何特征包括以下的这几种
如区域的面积、曲线的长度、区域的圆形度
外接矩形 还有偏心率等等
下面我们将逐一进行介绍
区域的面积是最为直观的一种几何特征
可以通过如图所示的曲线下的面积来进行计算
首先 我们可以分别写出上下两个轮廓线的曲线参数方程
然后通过求取曲线下区域的面积积分来得到相应的面积
我们再对它求差就可以得到轮廓线当中包含的区域的面积
对于数字图像来说
我们也可以通过这种方法来计算区域的面积
那么对于数字图像来说
它的面积可以通过区域内所包含的像素个数来进行计算
也就是说区域内包含多少个像素 那么它的面积就是多大
曲线的长度和周长与面积是类似的
可以根据弧长的计算公式来对它进行计算
同样的数字图像的简洁之处在于我们可以
根据相邻像素点4邻接和8邻接的关系来确定它的距离长度
那么数字图像中水平和垂直方向上相邻两像素点之间的距离
我们可以看作是1
而对角方向上相邻两像素点之间的距离是根号2
那么曲线的长度就等于
按照上述定义两点距离逐点累加所得到的结果
如果我们已知曲线的8链码
那么长度就可以通过这样的公式来进行计算
在这里ε 就代表了8链码当中的8个方向的码元
我们可以看到对于偶数码来说 长度为1
奇数码来说 长度为根号2
当区域的边界闭合的时候
我们所得到的这个长度也就是我们区域的边界周长
除去这些基础特征
经典的几何特征还有一些能够更贴切的表示区域形状的特征
区域的圆形度就是用来描述区域形状接近圆形的程度
我们可以看到如下面的这种公式
区域的圆形度是区域的面积和周长之间的比值关系
我们所得到的圆形度c,当区域越接近圆形的时候它越接近于1
而当区域是细长条或者形状非常复杂的时候
c的取值就会比较小
能够很好的来描述区域的形状
那么区域的外接矩形表示了区域形状的基本尺寸参数
对于给定的区域,定义区域的外接矩形
为四边与区域相切的面积最小的外接矩形
如下图所示 给出的就是多个区域外接矩形的举例
一般来说 我们把外接矩形的长宽作为区域的基本尺寸参数
除了使外接矩形相切面积最小之外
还可以要求矩形的周长最小
或者矩形长边和区域主轴平行
或者要求外接矩形和原始区域的边界重叠部分最长等等
而区域的偏心率 描述的是区域图像的复杂程度
可以用其最长弦和垂直方向上的最长弦之间的比值来进行度量
也可以通过区域的质心到边界的最小和最大距离来进行计算
根据最大最小距离我们可以将圆区域等效为一个椭圆区域
这个时候 我们的偏心率就可以
通过这个等效椭圆长 短半轴之间的比值来进行计算
它描述的是区域图像的复杂度
不仅考虑了区域各像素的灰度
并且更加具体的反映了灰度的分布特性
对于灰度越均匀的区域图像来说
它的偏心率就越接近于1
如图a所示的这个区域
我们可以看到它的形状就越接近于圆形
而区域的灰度越不均匀 形状越复杂
它的偏心率就会比较高
区域的紧凑性是来描述区域形状和边界的光滑度的
这样的一种形状参数
我们可以看到这个公式有点面熟
它跟我们之前所讲到的圆形度它们的公式实际上是一致的
在我们将圆形作为紧凑性的参考标准的情况下
那么当区域的边界为圆形的时候 我们的紧凑度会接近于1
而当区域的形状越偏离标准 那么紧凑度的值也会变得越高
由于边界周长的计算方法不唯一
因此紧凑性一般不作为描述区域的单独的参数来进行使用
我们可以看到如图8.4.4所示的这6个区域
它们的形状很显然各不相同
但是由于它们的周长 我们可以看到和面积都是完全一样的
所以计算所得这6个区域的紧凑度也是相同的
由此可见基本的图像几何特征一般来说是不能单独使用的
以避免对我们的识别结果产生过多的影响
这节课的内容就到这里
谢谢大家 再见
-1.1 图像及图像的基本概念
--1.1.2 图像及图像的基本概念作业
-1.2 数字图像处理的起源
--1.2.2 数字图像处理的起源作业
-1.3 数字图像处理的步骤和方法
--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业
-1.4 数字图像处理系统的组成
--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业
-1.5 数字图像处理主要应用领域
--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业
-2.1 色度学基础
--2.1.3 色度学基础作业
-2.2 人的视觉特性
--2.2.1 人的视觉特性作业
-2.3 图像数字化
--2.3.2 图像数字化作业
-2.4 数字图像特点
--2.4.2 数字图像特点作业
-3.1 图像变换的基本概念
--3.1.2 图像变换的基本概念作业
-3.2 图像的几何变换
--3.2.2 图像的几何变换作业
-3.3 图像的离散傅立叶变换
--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业
-3.4 图像变换的一般表示形式
--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业
-3.5 图像的离散余弦变换
--3.5.2 图像的离散余弦变换作业
-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换
--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业
-3.7 K-L变换
--3.7.2 K-L变换作业
-4.1 图像的对比度增强
--4.1.2 图像的对比度增强作业
-4.2 直方图修正
--4.2.3 直方图修正作业
-4.3 图像平滑
--4.3.4 图像平滑作业
-4.4 同态滤波
--4.4.2 同态滤波作业
-4.5 图像锐化
--4.5.2 图像锐化作业
-4.6 图像的彩色增强
--4.6.2 图像的彩色增强作业
-5.1 退化模型及常见退化模型
--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业
-5.2 图像的无约束恢复
--5.2.2 图像的无约束恢复作业
-5.3 图像有约束最小二乘恢复
--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业
-6.1 概述
--6.1.1 概述作业
-6.2 图像编码基本理论
--6.2.2 图像编码基本理论作业
-6.3 无损编码理论
--6.3.2 无损编码理论作业
-6.4 霍夫曼编码
--6.4.2 霍夫曼编码作业
-6.5 算数编码
--6.5.2 算数编码作业
-6.6 预测编码
--6.6.2 预测编码作业
-6.7 正交变换编码
--6.7.2 正交变换编码作业
-7.1 图像分割的定义及依据
--7.1.2 图像分割的定义及依据作业
-7.2 边缘点检测
--7.2.2 边缘点检测作业
-7.3 边缘线跟踪
--7.3.3 边缘线跟踪作业
-7.4 门限化分割
--7.4.2 门限化分割作业
-7.5 区域分割法
--7.5.2 区域分割法作业
-7.6 聚类分割法
--7.6.3 聚类分割法作业
-8.1 像素间的基本关系
--8.1.2 像素间的基本关系作业
-8.2 目标物的边界描述
--8.2.2 目标物的边界描述作业
-8.3 目标物的区域描述
--8.3.2 目标物的区域描述作业
-8.4 图像的几何特征
--8.4.2 图像的几何特征作业
-8.5 特征描述子
--8.5.4 特征描述子作业
-9.1 图像匹配
--9.1.2 图像匹配作业
-9.2 图像分类
--9.2.2 图像分类作业
-9.3 图像识别
--9.3.2 图像识别作业
-9.4 模式识别分类专题
--9.4.4 模式识别分类专题作业
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-车道检测
-期末测试
--期末测试