《数字图像处理技术》课件.ppt

*************************************分水岭算法梯度图像计算计算原始图像的梯度幅值，边缘区域梯度高，平坦区域梯度低标记物确定选择或自动生成区域内部的标记点，作为水源淹没模拟从标记处开始模拟水位上升，当不同水域即将汇合时建立坝结果处理对分水岭线进行后处理，如合并小区域，平滑边界等分水岭算法是一种基于地形学的图像分割方法，它将图像视为一个三维地形，像素值表示海拔高度。在梯度图像上应用分水岭算法时，梯度峰值形成山脊线（即目标边界），梯度低的区域形成盆地（即目标内部）。分水岭算法特别适合分割接触或部分重叠的目标，在细胞计数、颗粒分析等领域有广泛应用。分水岭算法最显著的问题是过分割，即产生过多小区域。这主要由图像噪声和局部不均匀性引起。解决过分割问题的常用方法包括：预处理降噪、使用标记控制的分水岭算法、后处理合并小区域等。此外，层次分水岭和基于区域合并的分水岭算法也被广泛研究，以提高分割质量。现代图像处理系统中，分水岭算法常与形态学操作、机器学习等方法结合，构建更强大的分割框架。第九章：图像特征提取颜色特征描述图像的色彩分布和统计特性，如颜色直方图、颜色矩、主色调等。颜色特征计算简单，与图像大小和方向无关，但对光照变化敏感。纹理特征描述图像表面的空间排列和结构，如统计特征、灰度共生矩阵、Gabor滤波器响应等。纹理特征能够捕捉图像的局部结构信息，对区分不同材质表面效果显著。形状特征描述目标的几何属性，如面积、周长、圆形度、矩特征等。形状特征对目标的大小、位置和旋转变化有不同程度的不变性，适合描述目标的整体结构。特征提取是将图像转换为一组描述性数值或符号的过程，这些特征捕捉了图像的本质属性，为后续的图像分析和理解提供基础。好的图像特征应该具有区分性强、计算高效、对噪声鲁棒等特点。不同的特征类型各有优缺点，通常需要结合使用以全面描述图像内容。随着计算机视觉的发展，特征提取方法也在不断演进。传统的手工设计特征（如SIFT、HOG）仍有其适用场景，而深度学习则提供了自动学习特征表示的能力。卷积神经网络可以从原始像素中学习层次化的特征表示，从低级的边缘和纹理到高级的语义概念，极大地提高了特征的表达能力和泛化性。在实际应用中，特征提取方法的选择应根据具体任务、数据特点和计算资源来确定。颜色直方图颜色直方图是描述图像颜色分布的重要特征，它统计图像中各颜色区间出现的频率。直方图通常将颜色空间（如RGB、HSV）分割为有限的区间或箱，然后计算每个箱中像素的数量或比例。颜色直方图的计算方法包括一维直方图（分别统计各颜色通道）、多维直方图（联合统计多个通道）和累积直方图等。颜色直方图的主要优点是计算简单、对图像旋转和平移不敏感；缺点是丢失了颜色的空间分布信息，无法区分颜色分布相似但布局不同的图像。为克服这一缺点，衍生了多种改进方法，如空间颜色直方图、颜色关联图等。在应用场景上，颜色直方图广泛用于基于内容的图像检索、目标识别和跟踪、图像分类等任务。在实际使用中，常结合颜色量化、直方图标准化和距离度量等技术，提高特征的区分能力和匹配效率。纹理分析方法统计方法一阶统计：均值、方差、偏度、峰度等二阶统计：灰度共生矩阵(GLCM)及其特征局部二值模式(LBP)：编码局部像素关系统计方法计算简单，能有效捕捉纹理的随机特性，在纹理分类和检索中应用广泛。其中GLCM通过计算像素对的共现频率，提取能量、对比度、相关性等特征，是最经典的纹理描述方法之一。结构方法形态学方法：利用结构元素分析纹理原始图元识别：识别纹理的基本单元布局规则描述：描述原始图元的空间排列结构方法将纹理视为基本元素的规则排列，适用于描述具有规则性的人造纹理，如织物、瓷砖等。这类方法能够提供纹理的直观描述，但对自然纹理的表达能力有限。模型方法自回归模型：描述像素与邻域的关系马尔可夫随机场：建模像素间的条件概率分形模型：利用分形维数描述纹理复杂度模型方法通过建立数学模型来表示纹理，能够捕捉复杂的统计关系，提供紧凑的纹理表示。这类方法理论基础扎实，但计算复杂度较高，参数估计也具有挑战性。纹理分析是图像处理中的重要任务，它提供了描述图像局部区域特性的有效手段。不同的纹理分析方法各有优缺点，适用于不同类型的纹理和应用场景。在实际应用中，通常需要结合多种方法以获得更全面的纹理特征。SIFT特征尺度空间极值检测构建高斯差分金字塔，寻找尺度空间中的局部极值点作为特征点候选关键点定位精确定位特征点位置和尺度，并去除对比度低或位于边缘的不稳定点方向分配基于局部梯度方向直方图，为每个关键点分配一个或多个主方向特征描述符生成在关