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第七章 图像描述 北京信息科技大学 光信系 图像描述—引言 • 图像描述是图像识别和图像理解的前提和基础。 • 描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关 特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及 它们之间关系的抽象表达。因此，为了进行描述，必须先 将图像分割成各个特定部分。 • 例如，要识别航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首 先要将这些部分从图像上分割出来，然后对这些区域或者 边界的特征进行描述，通过比较、决策，得到识别结果； 同时，还可以得到相关区域的面积、形状，边界的周长等 方面的参数。再比如，要辨认文件中的文字，也需要先将 各个文字分割出来，才能建立起对它们的描述，从而实现 识别和理解。 图像描述—引言 • 对图像描述来说，输入的是图像，输出的是对给定图像的 一种数字或者符号的描述。描述是较抽象的表示目标，好 的描述应在尽可能区别不同目标的基础上对目标的尺度、 平移、旋转等不敏感，这样的描述具有通用性，不会因为 目标的刚性移动或者放缩而发生较大的变化。 图像描述—引言 • 目标的描述常常是针对目标的某些特征来进行。因此，选 什么样的特征来描述目标以及如何精确地测量这些特征是 图像描述的两个关键问题。 • 常见目标特征可分内部特征和外部特征。内部特征包括： 灰度特征、纹理特征等，它们需要借助分割图从原始图上 测量；外部特征有面积、周长、曲率、圆形度等几何形状 特征，它们可以从分割图上直接测量。 本章将主要介绍边缘和区域两种描述方法，其中边缘描述 方法有曲线拟合、链码、傅里叶描述子等；区域描述方法 有中轴变换、矩描述子、拓扑描述子、四叉树等。另外， 本章还简要介绍了形态学的基础，并用它的一些运算进行 细化处理，实现对目标的描述。 形态学问题 • 腐蚀和膨胀 • 细化 边缘的几个问题 • 周长 • 面积 • 链码 • 曲线拟合 • 轮廓提取 形态学 • 形态学原本是指生物学中研究动、植物结构的一个分支学 科，后来随着图像处理技术的发展而与图像处理技术相融 合，发展成为一种研究、处理图像的全新方法--数学形态 学。 • 数学形态学是一种建立在集合代数基础上的，用来表示以 形状为基础对图像进行分析的数学工具。 • 基本思想是用具有一定形状的结构元素去度量和提取图像 中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的，在处理 方法上主要通过运用集合论的方法来定量描述图像的几何 结构。 腐蚀和膨胀 • 用于二值形态学，经此运算的图像处理结果，图像目标 将产生与结构元尺寸相关的缩小或放大。 • X为被操作的图像，B是结构元图像 •腐蚀 XB {z : Bs X } •膨胀 X B {z : Bs X } • 结构元图像：由一些数值为0或者1的矩阵组成，其中为1 的点除了原点外，决定了结构元素的邻域像素在进行膨胀 或腐蚀操作时是否需要参与运算。 • 使用结构元图像在每个像素位臵上，与二值图像对应区域 进行特定的逻辑运算。 • 运算结果取决于结构元图像的大小、内容以及逻辑运算性 质。 0 1 0 1 1 1 0 1 0 结构元图像举例 •腐蚀 XB {z : Bs X } 用于删除对象边界某些像素 扫描图