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本章重点：

图像特性及特性提取的基本概念。

常见的图像特性提取与描述办法，如颜色特性、纹理特性和几何形状特性提取与描述办法。;13.1基本概念

13.2颜色特性描述

13.3形状特性描述

13.4小结;13.1基本概念;特性提取

对目的特性的测量是要运用分割成果进一步从图像中获取有用信息，为达成这个目的需要解决两个核心问题：

??选用什么特性来描述目的

??如何精确地测量这些特性;特性表达与描述：

把图像分割后，为了进一步的解决，分割后的图像普通要进行形式化的体现和描述

解决形式化体现问题普通有两种选择：

1）根据区域的外部特性来进行形式化表达

2）根据区域的内部特性（比较区域内部的象素值）来进行形式化表达;描述办法的选择原则

要本着使数据变得更有助于下一步的计算工作。下一步工作是基于所选的体现方式描述这个区域，普通状况下：

1）如果关注的焦点是形状特性，选择外部表达方式

2）如果关注的焦点是反射率特性，如颜色、纹理时，选择内部表达方式;特性选择原则

从一组特性中挑选出某些最有效的特性以达成减少特性空间维数的目的，这个过程就叫特性选择。

选用的特性应含有以下特点：

?可区别性

?可靠性

?独立性好

?数量少

?对尺寸、变换、旋转等变换尽量的不敏感;13.2颜色特性描述;13.2.1颜色矩;13.2.2颜色直方图;由于RGB颜色空间与人的视觉不一致，可将RGB空间转换到视觉一致性空间。除了转换到前面提及的HSI空间外，还能够采用一种更简朴的颜色空间：

这里，max=255。

彩色图像变换成灰度图像的公式为：

其中R,G,B为彩色图像的三个分量，g为转换后的灰度值。;13.2.3颜色集;实现环节：

对于RGB空间中任意图像，它的每个像素能够表达为一种矢量 。

变换T将其变换到另一与人视觉一致的颜色空间，即。

采用量化器QM对重新量化，使得视觉上明显不同的颜色对应着不同的颜色集，并将颜色集映射成索引m。;颜色集能够通过对颜色直方图设立阈值直接生成，如对于一颜色m，给定阈值，颜色集与直方图的关系以下：

??此，颜色集表达为一种二进制向量

;13.2.4颜色有关矢量;13.3形状特性描述;13.3.1几个基本概念;邻域与邻接

互为4-邻域的两像素叫4-邻接。

互为8-邻域的两像素叫8-邻接。;对于图像中含有相似值的两个像素A和B，如果全部和A、B含有相似值的像素序列L0(=A),L1,L2,…,Ln-1,Ln(=B)存在，并且Li-1和Li互为4-邻接或8-邻接，那么像素A和B叫做4-连接或8-连接，以上的像素序列叫4-途径或8-途径。;在0-像素的连接成分中，如果存在和图像外围的1行或1列的0-像素不相连接的成分，则称之为孔。不包含有孔的1像素连接成分叫做单连接成分。含有孔的像素连接成分叫做多重连接成分。

;区域内部空间域分析是不通过变换而直接在图像的空间域，对区域内提取形状特性。

1、欧拉数（拓扑描述子）

拓扑特性是对图像中区域构造形状的总体描述。拓扑特性的特点是不受“橡皮被单”式畸变的影响，当图形由于拉伸、压缩、扭曲、旋转、平移（不能撕裂和折叠）等而变形时，拓扑特性不变。

图像的欧拉数是图像的拓扑特性之—，它表明了图像的连通性。;欧拉数定义;例：下图(a)的图形有一种连接成分和一种孔，而下图（b）有一种连接成分和两个孔。;用线段表达的区域，也可根据欧拉数来描述。

以下图中的多边形网，把这多边形网内部区域分成面和孔。如果设顶点数为W，边数为Q，面数为F，则欧拉数由下列关系得到：

E=W-Q+F

图中的多边形网，有7个顶点、11条边、2个面，因此，由上式可得:E=7-11+2=-2。;2、凹凸性

凹凸性是区域的基本特性之一，区域凹凸性可通过下列办法进行鉴别：区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以外的像素，则这个图形称为是凸的。任何一种图形，把包含它的最小的凸图形叫这个图形的凸闭包。

凸图形的凸闭包就是它本身。从凸闭包除去原始图形的部分后，所产生的图形的位置和形状将成为形状特性分析的重要线索。凹形面积可将凸封闭包减去凹形得到。;3、距离

距离在实际图像解决过程中往往是作为一种特性量