数字图像处理第八九章分析.ppt

P02 P03 P04 像素的连接性图 条件6：对于线宽为2的线段，只单向消除的条件 Xi p0 是B pi 0时，像素p0的连接数Nc 8 p0 。 以下图为例，说明这个条件。对p02像素，第6条成立，即从p1到p8的像素，B pk ≠-1，因此，p02可以消除，使B p02 -1。另外对p01来说，B p02 -1，而且N5 p01 （p02为0时，像素p01的连接数）为2，不满足第六条，所以p01不能消除。同理，p03可以消除，p04不能消除。 ⑵对于B（i , j） -1的全部像素（i , j），使B（i , j） 0。然后反复进行⑴的操作，直到B（i , j） ―1的像素不存在时结束线的细化处理。这时，能够得到宽度为1的线图形。 3.边界跟踪 为了求得区域间的连接关系，必须沿区域的边界点跟踪像素，称之为边界（或边缘）跟踪。 边界跟踪是在图像边缘连接明确的假设下进行的。但实际上很多图像的边缘连接并不是明显的，这时可以采用浓淡图像直接跟踪边缘的方法。 直接跟踪浓淡图像边缘的时候，必须同时进行边缘检出。边缘检出算法之一，就是根据图像斜率的大小和方向跟踪边缘的像素。当边缘是直线时，这种方法比较简单。 为了求区域间的连接关系，必须沿区域的边界点跟踪像素，称之为边界（或边缘）跟踪。下面介绍一种边界跟踪法的具体步骤。 ⑴根据光栅扫描（参照上图）发现像素从0开始变为1的像素p0时，存储它的坐标（i , j）值。 ⑵从像素（i , j - 1）开始反时针方向研究8-邻接像素，当第一次出现像素值为1的像素（记为pk，开始k 1）时，也同样存储p1的坐标。 ⑶同上，反时针方向从pk-1以前的像素研究pk的8-邻接像素，把最先发现像素值为1的像素记为pk+1。 ⑷当pk p0而且pk+1 p1时，跟踪结束。在其它情况下，把k + 1重新当做k返回第⑶步。 图描述了边界跟踪的顺序。第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为（3,5）。第二步，反时针方向研究像素p-0的8-邻接像素（3,4），（4,4），（4,5），由此发现像素p1。第三步，反时针方向从p-0以前的像素，即像素（3,4）开始顺序研究p1的8-邻接像素，由此发现像素p2。这时，因为p1≠p0，所以令pk p2，返回第三步。反复以上操作，以p0，p1，…，pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。 图中S1和S2表示光栅扫描；S3表示以p0为中心逆时针扫描；S4表示以p1为中心逆时针扫描；S5表示以p2为中心逆时针扫描；S6表示以p3为中心逆时针扫描。逆时针的顺序是： i,j-1 → i+1,j-1 → i+1,j →…→ i-1,j → i-1,j-1 。 形状特征提取与分析 形状分析是指用计算机图像处理与分析系统对图像中的诸目标提取形状特征，对图像进行识别和理解。 区域形状特征的提取有三类方法： 区域内部（包括空间域和变换域）形状特征提取； 区域外部（包括空间域和变换域）形状特征提取； 利用图像层次型数据结构，提取形状特征。 区域内部形状特征提取与分析 1．区域内部空间域分析 1）拓扑描绘子 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。 图 欧拉数维为0和-1的图形 形状特征提取与分析 形状分析是指用计算机图像处理与分析系统对图像中的诸目标提取形状特征，对图像进行识别和理解。 区域形状特征的提取有三类方法： 区域内部（包括空间域和变换域）形状特征提取； 区域外部（包括空间域和变换域）形状特征提取； 利用图像层次型数据结构，提取形状特征。 区域内部形状特征提取与分析 1）凹凸性 2）区域的测量 区域的大小及形状描述量： ①面积：区域内像素的总和 ②周长：常用的有两种：一种计算方法是在区域的 边界像素中，设某像素与其上下左右像素间的距离为1，与斜方向像素间的距离为2。周长就是这些像素间距离的总和。另一种计算方法将边界的像素总和作为周长。 ③圆形度： 此外，常用的特征量还有区域的幅宽、占有率和直径等 。 2. 区域内部变换法 区域内部变换是形状分析的经典方法，它包括求区域的各阶统计矩、投影和截口等。 1 矩法 函数f x,y 的 p+q 阶矩定义式为 那么大小为n×m的数字图像f（i,j）的矩为 0阶矩m00是图像灰度f i,j 的总和；二值图像的m00表示对象物的面积；如果用m00来规格化1阶矩m10 及m01，则得到中心坐标（iG,jG）。 中心矩定义式为 利用中心矩可以提取区域的一些基本形状特征。例如M20和M02分别表示围绕通过灰度中心的垂直和水平轴线的惯性矩。假如M20＞M02，则可能所计算的区域为一个水平方向延伸的区域。当M30 0时，区域关于i轴对称。同样，