遙感原理與應用---第四章_遙感圖像處理(編輯修改稿)
2025-02-12 10:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 4 1 0 1 0 1 1 1 1 － 8 1 1 1 1 8/13 遙感原理與應用 167。 圖像分割 －邊緣檢測算子 9/13 遙感原理與應用 ? 微分算子小結(jié) 167。 圖像分割 －邊緣檢測算子 標準梯度算子 用最近鄰像素計算、無法抑止噪聲 羅伯特算子 去噪效果差 Prewitt算子 Sobel算子 對水平 /垂直方向響應強烈，可抑止噪聲，但檢測邊緣較寬 Laplacian算子 二階微分算子，與方向無關(guān)，對細線和孤立點檢測效果較好，但存在雙像素邊緣現(xiàn)象，雙倍加強噪聲。 10/13 遙感原理與應用 167。 圖像分割 － Hough變換 11/13 直角坐標系中的一條直線對應極坐標中的一個點，直角坐標系中一個點對應于極坐標中的一條曲線，這種線到點的變換稱為霍夫變換。 曲線 1， 3， 5都過 S點；曲線 2， 3， 4過 T點 遙感原理與應用 167。 圖像分割 － Hough變換 ? 霍夫變換步驟（投票法） 在 ρ 和 θ 的取值范圍內(nèi)分別進行 m， n等分，設(shè)一個二維數(shù)組的下標與 ρ i 、 θ j 的取值對應 。 對圖像上的邊緣點作 Hough變換，求每個點在 θ j 變換后的 ρ i ， 判斷（ ρ i ， θ j ）與哪個數(shù)組元素對應，則讓該數(shù)組元素值加 1。 比較數(shù)組元素值的大小，最大值對應的（ ρ i ， θ j ）就是這些共線點對應直線方程參數(shù)，直線方程為 iii yx ??? s i nc o s ??12/13 Hough變換優(yōu)點？ Hough變換缺點？ 遙感原理與應用 Hough變換綜合演示 13/13 167。 圖像分割 － Hough變換 遙感原理與應用 167。 圖像的描述 本節(jié)主要內(nèi)容 邊界描述 區(qū)域描述 紋理描述 本次內(nèi)容 圖像描述概述 對邊界的描述 對區(qū)域的描述 重點 描述子 不變矩 1/14 遙感原理與應用 一、概念及目的 用數(shù)據(jù)、符號表示具有不同特征的小區(qū)（ 特征提取 ）。計算機識別目前僅能對對象 特征 進行區(qū)分、分類。 167。 圖像的描述 2/14 連通與鄰接 4－鄰域； 8－鄰域； 連通的概念 遙感原理與應用 167。 圖像的描述 距離 歐氏距離： 街區(qū)距離： 棋盤距離： 2122 ])()[()],(),[( kjhikhjid ????kjhikhjid ????)],(),[(),m a x ()],(),[( kjhikhjid ???3/14 遙感原理與應用 描述子（特征算子 /算子） 能用少量數(shù)據(jù)描述物體特征稱為描述子。應具滿足以下三點要求 : 167。 圖像的描述 4/14 （ 1）對 大小 變化不敏感 （ 2）對描述的 起點 不敏感 （ 3）對 平移 、 旋轉(zhuǎn) 不敏感 遙感原理與應用 二、邊界描述 邊界線的原始描述：坐標串 缺點：數(shù)據(jù)量大，不便于快速運算 邊界描述目的是用很簡捷的數(shù)據(jù)描述邊界 鏈碼
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