數(shù)字圖像處理知識點(diǎn)總結(jié)-資料下載頁
2025-06-28 14:54本頁面
【正文】 域，從而形成一個(gè)區(qū)域圖。3)區(qū)域生長：將屬性接近的連通像素聚集成區(qū)域4)分裂－合并分割：綜合利用前兩種方法，既存在圖像的劃分，又有圖像的合并。：圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。：梯度算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子（方向算子）、Laplacian算子、Marr算子。：1)梯度算子：僅計(jì)算相鄰像素的灰度差，對噪聲比較敏感，無法抑止噪聲的影響2)Roberts算子：與梯度算子檢測邊緣的方法類似，對噪聲敏感，但效果較梯度算子略好3)Prewitt算子：在檢測邊緣的同時(shí)，能抑止噪聲的影響4)Sobel算子：對4鄰域采用帶權(quán)方法計(jì)算差分；能進(jìn)一步抑止噪聲；但檢測的邊緣較寬5)方向算子：在計(jì)算邊緣強(qiáng)度的同時(shí)可以得到邊緣的方向；各方向間的夾角為45186。6)拉普拉斯算子：優(yōu)點(diǎn)，各向同性、線性和位移不變的；對細(xì)線和孤立點(diǎn)檢測效果較好。缺點(diǎn)，對噪音的敏感，對噪聲有雙倍加強(qiáng)作用；不能檢測出邊的方向；常產(chǎn)生雙像素的邊緣。7)Marr算子：σ的選擇很重要，σ小時(shí)邊緣位置精度高，但邊緣細(xì)節(jié)變化多；σ大時(shí)平滑作用大，但細(xì)節(jié)損失大，邊緣點(diǎn)定位精度低。應(yīng)根據(jù)噪聲水平和邊緣點(diǎn)定位精度要求適當(dāng)選取σ。8)曲面擬合法：其過程是求平均后再求差分，因而對噪聲有抑制作用。，因此一般在用它們檢測邊緣前要先對圖像進(jìn)行平滑。：用平面或高階曲面來擬合圖像中某一小區(qū)域的灰度表面，求這個(gè)擬合平面微分或二階微分檢測邊緣，可減少噪聲影響。其過程是求平均后再求差分，因而對噪聲有抑制作用。：將檢測的邊緣點(diǎn)連接成線就是邊緣跟蹤。，這種線到點(diǎn)的變換就是Hough變換：1)對ρ、θ量化過粗，直線參數(shù)就不精確，過細(xì)則計(jì)算量增加。因此，對ρ、θ量化要兼顧參數(shù)量化精度和計(jì)算量。2)Hough變換檢測直線的抗噪性能強(qiáng)，能將斷開的邊緣連接起來。3)此外Hough變換也可用來檢測曲線。：單一型、質(zhì)心型、混合型。：缺點(diǎn)是區(qū)域增長的結(jié)果與起始像素有關(guān)，起始位置不同則分割結(jié)果有差異。,進(jìn)行分裂運(yùn)算,然后再進(jìn)行合并運(yùn)算。也可以分裂和合并運(yùn)算同時(shí)進(jìn)行,經(jīng)過連續(xù)的分裂和合并,最后得到圖像的精確分割效果..第八章二值圖像處理與形狀分析，把互相連接的像素的集合匯集為一組，于是具有若干個(gè)0值的像素(0像素)和具有若干個(gè)1值的像素(1像素)的組就產(chǎn)生了。把這些組叫做連接成分。，整個(gè)圖像的連接性并不改變（各連接成分既不分離、不結(jié)合，孔也不產(chǎn)生、不消失），則這個(gè)像素是可刪除的。：B（p）=1的像素p，在4/8鄰接的情況下，當(dāng)其4/8鄰接的像素全是0時(shí)，像素p稱作孤立點(diǎn)。其連接數(shù)Nc(p)=0。：B（p）=1的像素p，在4/8鄰接的情況下，當(dāng)其4/8鄰接的像素全是1時(shí)，稱作內(nèi)部點(diǎn)。內(nèi)部點(diǎn)的連接數(shù)Nc(p)=0。126.邊界點(diǎn):在B（p）=1的像素中，把除了孤立點(diǎn)和內(nèi)部點(diǎn)以外的點(diǎn)叫做邊界點(diǎn)。邊界點(diǎn)的連接數(shù)屬于[1，4]。1)刪除點(diǎn)或端點(diǎn)；2)連接點(diǎn)；3)分支點(diǎn)；4)交叉點(diǎn)。，求得連接成分個(gè)數(shù)，對屬于同一個(gè)１像素連接成分的所有像素分配相同的編號，對不同的連接成分分配不同的編號的操作，叫做連接成分的標(biāo)記。131.在經(jīng)過距離變換得到的圖像中，最大值點(diǎn)的集合就形成骨架，即位于圖像中心部分的線像素的集合，也可以看作是圖形各內(nèi)接圓中心的集合。反映了原圖形的形狀。給定距離和骨架就能恢復(fù)該圖形，但恢復(fù)的圖形不能保證原始圖形的連接性。常用于圖形壓縮、提取圖形幅寬和形狀特征等。，必須沿區(qū)域的邊界點(diǎn)跟蹤像素，稱之為邊界（或邊緣）跟蹤。，對圖像進(jìn)行識別和理解。：1)區(qū)域內(nèi)部（包括空間域和變換域）形狀特征提?。?)區(qū)域外部（包括空間域和變換域）形狀特征提?。?)利用圖像層次型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取形狀特征。：歐拉數(shù)；凹凸性；區(qū)域的測量；區(qū)域的大小及形狀描述量（面積、周長、圓形度）。，歐拉數(shù)是區(qū)域一個(gè)較好的描述子。第九章影像紋理分析；以紋理特性為主導(dǎo)的圖像，常稱為紋理圖像；以紋理特性為主導(dǎo)特性的區(qū)域，常稱為紋理區(qū)域。，在圖像的一定區(qū)域上才能反映或測量出來。：統(tǒng)計(jì)分析法和結(jié)構(gòu)分析法。前者從圖像有關(guān)屬性的統(tǒng)計(jì)分析出發(fā)；后者則著力找出紋理基元，然后從結(jié)構(gòu)組成上探索紋理的規(guī)律。也有直接去探求紋理構(gòu)成的結(jié)構(gòu)規(guī)律的。：f(x,y)224。微窗口濾波224。F(x,y)224。能量轉(zhuǎn)換224。E(x,y)224。分量旋轉(zhuǎn)224。C(x,y)224。分類224。M(x,y)：1)當(dāng)紋理較粗時(shí)，ρ(d)隨d的增加下降速度較慢；2)當(dāng)紋理較細(xì)時(shí)，ρ(d)隨著d的增加下降速度較快。(x,y)灰度為i的像素出發(fā)，統(tǒng)計(jì)與距離為δ=(Δx2+Δy2)1/灰度為j的像素同時(shí)出現(xiàn)的概率P(i,j,δ,θ)。，且對角線上均為偶數(shù)。第十章模板匹配，根據(jù)該圖案與一幅圖像的各部分的相似度判斷其是否存在，并求得對象物在圖像中位置的操作叫做模板匹配。
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