2022年数字图像处理的研究现状及其发展方向.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用目录绪论 理1 技1 数字图像处术 像1b5E2RGbCAP 理的主要特1.1 数字图处点 1p1EanqFDPw 图像处理的优1.2 数字点 2DXDiTa9E3d 图像处理过1.3 数字程 3RTCrpUDGiT 理的研究现2 数字图像处状 45PCzVD7HxA 的采集与数字2.1 数字图像化 4jLBHrnAILg 像压缩编2.2 图码 5xHAQX74J0X 强与恢2.3 图像增0 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人

2、资料整理 仅限学习使用复 8LDAYtRyKfE 像分2.4 图割 9Zzz6ZB2Ltk 分2.5 图像析 10dvzfvkwMI1 的发展方3数字图像处理技术向 13rqyn14ZNXI 考文参献 14EmxvxOtOco 绪论图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理；数字 图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用运算机进行处理的过程；其优 点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有敏捷的变通能 力,一般来说只要转变软件就可以转变处理内容；困难主要在处理速度上,特 别是进行复杂的处理；数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术 处理、图像增强、图像复

3、原、图像重建、图像编码、图像识别、图像懂得；数 字图像处理技术的进展涉及信息科学、运算机科学、数学、物理学以及生物学 等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的进展有越来越大的影 响；SixE2yXPq5 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理；到 了 70 岁月,图像处理技术的应用快速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、训练、艺术等各个领域1 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用与行业,对经济、军事、文化

4、及人们的日常生活产生重大的影响；6ewMyirQFL 数字图像处理技术进展速度快、应用范畴广的主要缘由有两个；最初由于 数字图像处理的数据量特别巨大,而运算机运行处理速度相对较慢,这就限制 了数字图像处理的进展；现在运算机的运算才能快速提高,运行速度大大提 高,价格快速下降,图像处理设备从中、小型运算机快速过渡到个人运算机,为图像处理在各个领域的应用预备了条件；其次个缘由是由于视觉是人类感知 外部世界最重要的手段；据统计,在人类猎取的信息中,视觉信息占 60,而 图像正是人类猎取信息的主要途径,因此,和视觉紧密相关的数字图像处理技 术的潜在应用范畴自然特别宽阔；近年来,数字图像处理技术日趋成熟

5、,它广 泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等很多领域,并 促使这些学科产生了新的进展；kavU42VRUs 1 数字图像处理技术1.1 数字图像处理的主要特点1 目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,因此对 运算机的运算速度、储备容量等要求较高；y6v3ALoS89 2数字图像处理占用的频带较宽,与语言信息相比,占用的频带要大几个 数量级；所以在成像、传输、储备、处理、显示等各个环节的实现上,技术难 度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求；M2ub6vSTnP 3 数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大；因此,图像处理中信 息压缩的潜力很大；

6、4 由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物 的全部几何信息的才能,很明显三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反 映不出来的；因此,要分析和懂得三维景物必需作合适的假定或附加新的测 量；在懂得三维景物时需要学问导引,这也是人工智能中正在致力解决的学问 工程问题；0YujCfmUCw 5 数字图像处理后的图像一般是给人观看和评判的,因此受人的因素影2 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用响较大；由于人的视觉系统很复杂,受环境条件、视觉性能、人的心情爱好以 及学问

7、状况影响很大,作为图像质量的评判仍有待进一步深化的讨论；另一 方面,运算机视觉是仿照人的视觉,人的感知机理必定影响着运算机视觉的研 究,这些都是心理学和神经心理学正在着力讨论的课题；eUts8ZQVRd 1.2 数字图像处理的优点1 再现性好 数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图 像的储备、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化,只要图像在 数字化时精确地表现了原稿,就数字图像处理过程始终能保持图像的再现；sQsAEJkW5T 2 处理精度高 按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小 的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为 16 位甚至更高,这

8、意味着图像的数字化精度可以达到满意任一应用需求；GMsIasNXkA 3 适用面宽 图像可以来自多种信息源,从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像；这 些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示 的灰度图像组合而成,因而均可用运算机来处理；TIrRGchYzg 4 敏捷性高 数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处 理,即凡是可以用数学公式或规律关系来表达的一切运算均可用数字图像处理 实现；7EqZcWLZNX 1.3 数字图像处理过程由于数字图像处理的敏捷性和便利性,所以数字图像处理已成为图像处理 的主

9、流；常见的数字图像处理有：图像的采集、数字化、编码、增强、复原、变换、压缩、储备、传输、分析、识别、分割等,其处理流程如图 1 所示；lzq7IGf02E 3 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 图像输入A/D 个人资料整理仅限学习使用主运算机D/A 监视器设备键盘 显示器图 1 数字图像处理流图1 图像数字化 通过取样和量化将一个以自然形式存在的图像变换为适合 运算机处理的数字形式,图像在运算机内部被表示为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素；zvpgeqJ1hk 2 图像的编码 编码的目的是压缩图像的信

10、息量 但图像质量几乎不变 ,以满意传输和储备的要求,为此,可以采纳模拟处理技术,再通过模-数转换得 到编码,不过多数是采纳数字编码技术,其编码方法可以对图像逐点进行加工,也可以对图像施加某种变换或基于区域、特点进行编码；NrpoJac3v1 3 图像增强 图像增强目的是使图像清楚或将其转换为更适合人或机器分 析的形式,常用的图像增强方法有：灰度等级直方图处理、干扰抵制、边缘锐化、伪彩色处理；1nowfTG4KI 4 图像复原 其目的是除去或削减在获得图像过程中因各种缘由产生的退 化,可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子 或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大

11、气湍流；fjnFLDa5Zo 5 图像分割 将图像划分为一些互不重叠的区域,每一区域是像素的一个 连续集,通常采纳把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境域法,这 2 种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割；tfnNhnE6e5 6 图像分析 从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息,其目的是得到 某种数值结果；图像分析的内容和模式识别、人工智能的讨论领域有交叉,但 图像分析与典型的模式识别有区分；图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特点,然后对图像进行符号化的描述,这种描述不仅能对图像中是否存在某 一特定对象作出回答,仍能对图像内容作出具体描述；HbmVN777sL 4 / 16

12、 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用图像处理的各个内容是相互有联系的,一个有用的图像处理系统往往结合几种图像处理技术才能得到所需要的结果,图像数字化是将一个图像变换为适合运算机处理的形式的第1 步,图像编码可用以传输和储备图像；图像增强和复原可以是图像处理的最终目的,也可以是为进一步的处理作预备；通过图 像分割得出的图像特点可以作为最终结果,也可以作为下一步图像分析的基础；V7l4jRB8Hs 2 数字图像处理的讨论现状2.1 数字图像的采集与数字化图像的采集是数字图像处理的第1 步,采集

13、并不局限于对人眼视觉功能的仿照,更是对人类熟悉、分析手段的拓展；在医学、天文学、自动字体识别、机器视觉、军事识别、指纹自动处理和血样分类处理等多个方面都不同程度地 运用了图像提取技术；图像提取技术源自于电影和视频产品的进展；其中,最 具影响力的讨论是由 Porter 和 Duff 提出的通道概念,对图像提取技术的离散特 性进行了规范,为这一讨论领域奠定了基础,使其成为图像处理领域一个较独 立的重要分支； 20 世纪 60 岁月,由于当时的图像提取技术仍未成形,人们主 要依靠于用拍照技巧补偿后期制作的不足；随着当时运算机应用的进展,图像 处理技术获得了更加宽阔的进展空间,各种各样的处理技术和方法

14、也相应而生；如四元组像素的提出以及Blinn 对运算机领域所运用到的像素进行的全面诠释； 20 世纪 90 岁月初期,学者们逐步熟悉到要实现信息的精确提取是特别 困难和费时的,对于稍复杂的图像或视频,其代价特别巨大；所以学者们开头考虑借助数学和概率 统计学 的 原理来 寻 求更优解,而不再强调最 优解 ；83lcPA59W9 图像提取技术的进展过程经受了以下 4 个进展阶段：1 萌芽阶段通过拍照时的布景实现提取条件；2 初期阶段以四元像素和数字化为基础,建立了独立的分支学科 3 飞跃阶段以概率统计学原理为基础的提取；5 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 16 页

15、精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用4 分化阶段熟悉到视频中帧与帧之间存在相关性,产生了特地用于视频 提取的方案；但由于自然颜色分布的复杂性,至今没有被广泛认可的模型,也 没有系统的、统一的评判标准；所以说,图像提取技术的成熟仍有待时日,并 依靠于其它学科及运算机硬件技术的进展；由于图像提取涉及的学科领域比较 广泛,学者们对待该问题的讨论角度和动身点各不相同,目前已有的概念和模 型有： Porter & Duff 模型、 Blinn 模型、 Knockout 模型、 Ruzon & Tomasi 模型、Bayesian 模型、 Poisson 模型、 C

16、huang& Agarwala 模型、 Yin Li & Jian Sun 模型；比较分析上述模型、可以发觉：问题规范化,是后续讨论的重要基础；Porter & Duff 模型、 Blinn 模型将图像提取 Knockout 模型是对 Porter & Duff 模型、Blinn 模型的有益扩展,使之有用意义更大,在实际运用中效率更高；虽然 Ruzon & Tomasi 模型、 Bayesian 模型、 Poisson 模型采纳的具体概率统计方法各异,但这些模型都是先对图像进行初始化,生成Trimap 前景、背景、交界区域,讨论对象都是交界区域的 值； Chuang & Agarwa2la 模

17、型、 Yin Li & Jian Sun 模型以视频提取为讨论目的,引人了帧间信息相关性的概念,实现了视频的半自动提取；mZkklkzaaP 目前为止,图像提取技术依据需求的不同显现了2 种讨论思路：一种更注重提高 值的精确度,追求精确完善的成效；另一种就更注意提高提取的效 率、实时性及自动化程度；目前,图像提取技术的讨论活动主要集中在以下 5 个方面： 1 拍照设备、拍照方法及技巧；2 分割技术； 3 人机交互操作接口； 4 面对对象的提取技术； 5 前景与背景间交界区域估量模型；AVktR43bpw 2.2 图像压缩编码作为通信、介质存贮、数据发送、多媒体运算机等技术的关键环节,图像 压缩

18、编码算法的讨论是信息技术中最活跃的讨论领域之一；特殊是进入 21 世纪 以后,电子技术和通信技术的进展使可视电话、会议电视、数字电视、高清楚 度电视、多媒体运算机、信息高速大路等的生产和建立成为可能；在这一背景 下,探究高效图像压缩编码算法无疑将成为主要任务之一,对其讨论也将成为 国际公认的热点之一；为了使有限的符号表达更多的信息量,图像压缩既特别 必要,也有可能,因此产生了各种各样的图像压缩方法；图像压缩编码用完可6 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用能少的数据表示信源发出的图

19、像信号,以削减容纳给定消息集合的信号空间；通过对图像数据的压缩削减数据占用的储备空间,从而削减传输图像数据所需的时间和信道带宽；图2 为图像压缩系统模型,图像压缩编码算法的讨论历程可分为如下 2 个阶段；ORjBnOwcEd 信源信源编码信道编码调制噪声传输信道用户信源译码信道译码解调图 2 图像压缩系统模型1 第 1 代图像压缩编码阶段 1985 年以前 ；图像压缩编码算法的讨论起源于传统的数据压缩理论,有些学者认为始于18 世纪末 Sheppards 所做的“ 实数舍入为十进制数” 的讨论,也有人认为 19 世纪末研制的莫尔斯代码是数据压缩的第一次尝试； 1939 年 Dudley 研制了

20、声码器,他把声音频谱的能量划分为有限数目的频带,并且在每个频带内传输相应的能级,因此能够达到较高的压缩；比较系统的讨论始于20 世纪 40 岁月初形成的信息论,尽管当时数字运算机尚未显现,但其讨论与当今数字运算机所使用的压缩技术有着亲密的联系,很多算法,如 Huffman 编码等仍有很大的应用价值；近年来,由于模式识别、图像处理、运算机视觉等技术的进展,促进了数据压缩的讨论；1997 年以前基于符号频率统计的 Huffman 编码具有良好的压缩性能,始终占据重要的位置,并不断有基于其改进的算法提出；1977 年以色列科学家 J acob Ziv 和 Abra2ham Lempel 提出了不同于

21、以往的基于字典的压缩编码算法L Z 77 ,1978 年又推出了改进算法 L Z 78,把无损压缩编码算法的讨论推向了一个全新的阶段；近年来,随着神经网络理论的兴起,有人采纳BP 网进行非线性猜测的尝试,取得了较好的成效；自 1969 年在美国举办首届“ 图像编码会议” 以来,图像压缩编码算法的讨论有了很大进展,其中变换压缩编码与量化压缩编码是讨论热点；2MiJTy0dTT 7 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用2 第 2 代图像压缩编码阶段 1985 年以后 ；为了克服第 1

22、代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不抱负等弱点,1985 年 Kunt 等人充分利用人眼视觉特性提出了第2 代图像压缩编码的概念；20 世纪 80 岁月中后期,人们相继提出了在多个辨论率下表示图像的方案,主要方法有子带压缩编码、金 字塔压缩编码等,利用不同类型的线性滤波器,将图像分解到不同的频带中,然后对不同频带的系数采纳不同的压缩编码方法；这些方法均在不同程度上有 如下优点：多辨论率的信号表示有利于图形信号的渐进式传输；不同辨论率的信号占用不同的频带,便于引入视觉特性；1988 年, Barnsley 和 Sloan 共同提出了分形图像编码压缩方案,该方案利用图像中固有的自相像性来构

23、造一个紧 缩变换,并使原图像成为该紧缩变换的吸引子,编码时只需储备变化的参数,解码时需要利用该变化对任一幅图像不断进行迭代变换；此方案具有思路新 颖、压缩潜力大、解码辨论率无关性等特点,是一种很有潜力的编码方法；1987 年, Mallat 首次奇妙地将运算机视觉领域内的多尺度分析思想引入到小波 变换中,统一了在此之前的各种小波的构造方法；之后,他又讨论了小波变换 的离散形式,并将相应的算法应用于图像的分解与重构中,为随后的小波图像 压缩编码奠定了基础；gIiSpiue7A 进入 90 岁月,又取得了一系列图像压缩编码讨论的阶段性新成果；其中 EZW 编码算法、 SPIHT 编码算法被认为是目

24、前世界上比较先进的图压缩编码算 法,这 2 种算法均具有结构简洁、无需任何训练、支持多码率、图像复原质量 较抱负等优点,但同时又都不同程度地存在算法时间复杂度和空间复杂度过高 的弱点；而小波变换的图像压缩编码算法已成为目前图像压缩讨论领域的一个主要方向；小波变换是20 世纪 80 岁月后期进展起来的一种新的信息处理方法,因其本质是多辨论分析信号,在时域和频域都具有辨论率,对高频重量采 用逐步精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,对于猛烈变 换的边缘,比常规的傅里叶变换具有更好的适应性,故特殊适用于分析非平稳 信号；uEh0U1Yfmh 2.3 图像增强与复原图像增强是依据特定的要

25、求突出一幅图像中的某些信息,同时减弱或去除8 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用某些不需要的信息处理方法,其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用 来说,以原先图像更适用,它是为了某种应用目的去改善图像质量,使图像更 适合于人的视觉特性或机器的识别系统；目前增强方法主要有直方图修改处 理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理及彩色处理技术等,由于各种图像增强 算法的特点不同,对图像增强的侧重点也不同；在对图像进行处理之前,第一分析不同图像增强方法的优缺点,再对具体图像问题进行具体分析

26、,然后挑选 几种增强方法结合使用,或许就可能达到预期的增强成效；IAg9qLsgBX 图像在猎取、传输和储备过程中由于受多种缘由如模糊、失真、噪声等的 影响,会造成图像质量的下降,即图像的退化；引起图像退化的缘由很多,在图像的猎取 数字化过程 和传输过程,如使用CCD 摄像机猎取图像,光照程度和传感器温度是造成图像退化的主要因素；图像在传输过程中主要由于所用 的传输信道的干扰受到噪声污染,也会造成图像质量的下降；图像复原技术以 猎取视觉质量得到某种程度改善为目的,依据指定的图像退化模型来对在某种 情形下退化或降质了的退化图像进行复原,以猎取到原始的、未经退化的原始图像；图像复原第一要建立图像退

27、化/ 复原模型,当不知道图像本身的性质时,可以建立退化源的数学模型,然后施行复原算法除去或削减退化源的影响；当 有了关于图像本身的先验学问时,模型以建立原始图像的模型,然后在观测到 的退化图像中通过检测原始图像而复原图像；常见的图像复原模型有 4 种：通 用图像模型,光学系统模型,摄影过程模型,离散图像复原模型；在成像系统 中一个通常的缺点是在传感器和显示器系统中存在有害的非线性,传感器信号 的处理后修正和显示器信号的处理前修正可以充分削减退化；这种复原处理实 现起来通常相对简洁,最常见的图像复原任务是为了补偿图像模糊和排除噪声 影响而进行的空间图像复原；目前通常有以下复原技术：传感器和显示点

28、的非 线性修正,连续图像的空间滤波复原,伪逆空间图像复原,SVD 伪逆空间图像 复原,统计学估量空间图像复原,约束图像复原,盲目图像复原；WwghWvVhPE 2.4 图像分割图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20 世纪 70 岁月起始终受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用；常用的分割方法9 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用主要分为基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法2 类；此外,随着各学科的进展显现了一些结合某种特定理论的分割方法；asfpsfp

29、i4k 2.4.1基于区域的分割方法这类方法的基本思想是将图像分割成如干不重叠的区域,使各区域内部特 征的相像性大于区域间特点的相像性,各区域内像素都满意基于灰度、纹理等 特点的某种相像性准就；其常见的方法：阈值法；区域生长法；分裂合并法；ooeyYZTjj1 2.4.2基于边缘的分割方法边缘的主要表现为图像局部特点的不连续性,该方法第一检出图像中局部 特性的不连续性或突变性,然后将它们连成边界,这些边界把图像分成不同的 区域；传统的图像边缘检测方法大多可归结为图像高频重量的增强过程,微分 运算自然成为边缘检测与提取的主要手段；常用的边缘检测算子有以下几种：Robert 算子、 Sobel 算

30、子、 Pre2witt 算子、 Canny 算子和拉普拉斯算子；微分算 子法的优点是运算简洁、速度较快,缺点是对噪声的干扰都比较敏锐；边界跟 踪法的基本思想是从梯度图中的一边缘点动身,依次搜寻并连接相邻边缘点,从而实现对图像边界的检测,先确定搜寻起点,接着实行合适的数据结构和搜 索机理,并在已发觉的边界点上确定新的边界点,最终依据搜寻的终结准就和终结条件完成边界的跟踪,从而实现边缘的提取；BkeGuInkxI 图像分割至今尚无通用的自身理论,随着各学科的不断进展,提出了很多 新理论和新方法,于是显现了很多与一些特定理论、方法相结合的图像分割技术；遗传算法最初由美国Michigan 高校的 Ho

31、lland 教授于 1975 年提出的,其基本思想是将问题域中的可能解视为群体的一个个体或染色体,并将每一个体编 码成符号串形式,对种群反复进行挑选、交叉和变异操作,依据预定的目标适 应度函数对每个个体进行评判,适应值高的染色体被选中概率较高,以全局并 行搜寻方式来搜寻优化群体中的最优个体；该方法具有全局搜寻才能,是一种 迭代式的优化算法,在分割图像经常用来帮忙确定正确分割阈值；小波变换是 在傅里叶分析基础上进展起来的,具有良好的时域和频域局部化特性,而且仍 具有多辨论分析的特点；基于小波分析的边缘检测方法的突出优点是它的多尺10 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页

32、,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用度性,图像的每个尺度的小波变换都供应了肯定的边缘信息；小尺度下,图像的边缘细节信息丰富,边缘定位精度较高,但易受噪声干扰,大尺度下,边缘稳固,抗噪性好,但定位精度差；利用小波的多尺度性可实现在大尺度下抑制噪声,牢靠地识别边缘,在小尺度下精确定位；Snake 模型最初是由Kass 等人在 1987 年第 1 届运算机国际视觉会议上提出的,其基本思想是第一通过人的识别才能,在图像中目标边界邻近确定初始轮廓线,然后对曲线进行能量最小化变形,使其锁定在待分割目标的边界上；Snake 算法能够有效地利用图像局部与整

33、体的信息,实现对边界的精确定位,具有良好的提取和跟踪特定区域内目 标轮廓的才能；由于图像的千变万化,在实际应用中,通常将多种分割算法有 效地结合在一起使用以获得更好的分割成效；PgdO0sRlMo 2.5 图像分析图像分析从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息,目的是得到某种数 值结果,它主要是供应关于被分析图像的一种描述,既要利用模式识别技术,又要利用关于图像内容的学问库,即人工智能中关于学问表达方面的内容；图 像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特点,然后对图像进行符号化的描 述,这种描述不仅对图像中是否存在某一特定对象作出回答,仍要对图像内容 作出具体描述；图像分割综述已上述所述,现分别

34、从描画和纹理分析这 2 个方 面加以阐述；3cdXwckm15 2.5.1图像描画经过图像分割后,得到的是如干区域和边界；为了有效地识别目标,必需 要描述这些目标即供应它们的有用信息和相互关系,通常有区域内部描述、区 域边界描述和关系描述；h8c52WOngM 1 区域内部描述i 矩描述子该描述子是基于帕普里斯 Papoulis 唯独性定理； M K Hu 在1961 年第一提出不变矩的概念,并将几何矩用于图像描述；M R Teague 在1979 年基于正交多项式理论提出的Zernike 矩,从噪声灵敏度、信息冗余度和图像描述才能等方面来说都具有很好的性能；Y LSheng 和 L X Sh

35、en 于 1994 年11 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用提出了正交傅里叶梅林矩,平子良等定义了一种新的图像矩切比雪夫图像 矩描述图像,这种矩可以得到比较抱负的描述成效；矩方法是一种经典的区域外形分析方法,但于它的运算量较大且受噪声干扰,缺乏有用价值；v4bdyGious ii 拓扑描述子带有孔的图形,假如把区域中的孔洞数作为拓扑描述子,明显这个性质不受伸长或旋转变换的影响；但是假如撕裂或折叠时,孔洞数就要变化了,区域描述的另一种有用的拓扑特性是连接部分的个数；J0bm4q

36、MpJ9 iii 投影与截痕图像在任意方向上的投影可以定义为该图像诸像素在该方 向上对应投影之和,和投影相类似的另一种描述图像中的对象方向特性的参数 是截痕,截痕和投影有着同样的用途；XVauA9grYP 模板匹配2 区域的外形边界描述方法i 傅里叶描述子当一个区域边界上的点已被确定时,可以从这些点中提取信息；这些信息就可以用来鉴别不同区域的外形,Kauppien 比较了各种典型形状识别方法,试验说明基于物体轮廓坐标序列的傅里叶描述子具有正确的外形 识别性能；通过连续型傅里叶变换代替离散傅里叶变换的运算方法,可以削减 由于边界曲线等间距离散化引起的误差,而且可以大大削减傅里叶变换运算的 工作量

37、；bR9C6TJscw ii 小波轮廓描述子小波变换是一一对应的映射,所以一个给定的轮廓对 应一组唯独的描述符；小波轮廓描述符比较适合描述轮廓的基本特点并用来进 行基于轮廓的图像检索；从描述精度、稳固性各方面来看,它比傅里叶描述子 更为优越； pN9LBDdtrd iii 霍夫变换霍夫 Hough 变换是一种线描述方法,它可以将笛卡尔坐标 空间的线变换为极坐标空间的点,霍夫变换使不同坐标系中的线和点建立了一 种对应关系；DJ8T7nHuGT iiii 曲线拟合任何一个二维图像目标或对象的边界都是平面中的一条曲线；对曲线拟合一个函数可用于描述该目标的边界外形 ；对于所拟合函数,总存在肯定的拟合误

38、差；Duda 和 Hart 提出一种简洁的分段线性曲线拟合方12 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用法,即重复端点拟合方法,这种方法类似于采纳分裂方法靠近多边形边界的技术；该方法的优点是运算简洁,缺点是噪声数据点将引起拟合误差；多数情形下,拟合后的曲线只是一种近似,可借助很多方法进行调整,以使边界更加精确,其中利用高层学问的处理也是常用的方法；另外,Ho - Keun Song 和 Eung - KwaKang 提出了用圆形扫描的方法来描述图像；QF81D7bvUA 3 关系描

39、述关系描述的任务就是把被分割后的区域或部分组成为有意义的关系结构,一般是以文法概念为基础的,通常可分为串文法和高维文法,其中高维；文法 又包括树文法、网文法、表结构 44 ；4B7a9QFw9h 2.5.2纹理分析结构法、统计法、频谱法和模型法是常用的纹理讨论方法；结构法从纹理 的基元外形及其排布规章角度分析,适用于讨论规章纹理；统计法从宏观角度 对纹理进行统计分析,适用于随机纹理；频谱法利用频域信号处理方法分析纹 理的数字特点；模型法将纹理看做某种数学模型进行分析；ix6iFA8xoX 1 结构法结构分析法从纹理图像的结构角度分析纹理基元外形和排列分布特点；纹 理基元存在面积、周长、偏心度、

40、方向、延长度、欧拉数、矩、幅度、紧支性 等特点；该方法通常第一确定纹理基元,然后依据句法模式识别理论,利用形 式语言对纹理的排列规章进行描述；其优点是有利于对纹理构成的懂得和高层 检索使用,适合于描述人工规章纹理；对于自然纹理,由于基元本身提取困难 以及基元之间的排布规章不易用确定的数学模型描述,在随机纹理的描述方法 中,结构分析法应用不多或者常被用做帮助分析手段；wt6qbkCyDE 2 统计法多数纹理可以描述为一个随机变量,特殊是自然纹理,从局部分析表现出 很大的随机性；从整体分析和统计意义上,纹理存在某种规律性,不同的纹理 存在不同的数字特点；基于统计的纹理分析方法主要有矩、自相关函数、灰度 共生矩阵分析等；Kp5zH46zRk 13 / 16 名师归纳总结 - - - - - - -第 14 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用3 频谱法频谱法将空间域的纹理图像变换到频率域中,利用信号处理的方法,该法是建立在多尺度分析与时/ 频分析基础之上的纹理分析方法,目前主要有傅里叶变换、小波等；Yl