数字影像线特征提取.ppt

上传人:max****ui 文档编号:15479953 上传时间:2020-08-12 格式:PPT 页数:37 大小:2.14MB
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资源描述
,1、什么是点特征? 2、 试述Moravec算子、Forstner和SUSAN算子的原理、计算过程和各自特点。 3、 分别给出Moravec、Forstner和SUSAN算子的程序框图,并编程实验。,数字摄影测量 Digital photogrammetry,什么是线特征?,如何提取线特征?,3-3 线特征提取,一、数字影像线特征的特点,二、一阶差分算子,三、二阶差分算子,六、特征分割法,四、Laplace 算子,LOG算子,五、Canny算子,一、数字影像线特征的特点,线特征是指影像的“边缘”与“线”,“边缘”可定义为影像局部区域特征不相同的那些区域间的分界线,而“线”则可以认为是具有很小宽度的、其中间区域具有相同的影像特征的边缘对,也就是距离很小的一对边缘构成一条线。,线特征提取算子,1、线特征,线特征提取算子,1、线特征,重要性: 线特征存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。,一、数字影像线特征的特点,线特征提取算子,1、线特征,特性: 沿边缘走向的灰度变化平缓,而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈。 边缘(线)是具有幅值(强度)(magnitude)和方向(direction)的矢量(vector variable)。,一、数字影像线特征的特点,线特征提取算子,1、线特征,三种类型:阶跃型、房顶型和线条型(脉冲型)。,一、数字影像线特征的特点, 3-3 线特征提取算子,2、线特征提取算子,定义: 线特征提取算子是指运用某种算法使图像中的“线”更为突出的算子,通常也称边缘检测算子。,一、数字影像线特征的特点, 3-3 线特征提取算子,2、线特征提取算子,线特征提取算子的类型:,1)使用近似图像函数一阶导数的算子,2)基于图像函数二阶导数过零点的算子,3)将图像函数与边缘的参数模型相匹配的算子,根据使用的技术方法分为三类:,一、数字影像线特征的特点, 3-3 线特征提取算子,二、一阶差分算子,对一个灰度函数g(x,y),其梯度定义为一个向量:,它的两个重要的特性是:,(1)向量Gg(x,y)的方向是函数g(x,y)在(x,y)处最大增加率的方向;,(2)Gg(x,y)的模为,就等于最大增加率。,1、梯度算子, 3-3 线特征提取算子,1、梯度算子,在数字影像中,导数的计算通常用差分予以近似,则梯度算子即差分算子为:,为了简化运算,通常用差分绝对值之和进一步近似为 :,对于一给定的阈值T,当 时,则认为像素(i,j)是边缘上的点。,+,-,+,-,i,j,二、一阶差分算子,2、Roberts梯度算子,Roberts梯度定义为 :,容易证明其模为 :,用差分近似表示导数,则有 :, 3-3 线特征提取算子,+,-,+,-,i,j,二、一阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,北,如果仅对某一方向的边缘感兴趣,可利用以下所示的方向差分算子进行边缘检测:,3、方向差分算子,二、一阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,北,东,南,西,东北,东南,西南,西北,3、方向差分算子,二、一阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,4、Prewitt算子,二、一阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,5、Sobel算子,二、一阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,1、方向二阶差分算子(提取“线”),此时二阶差分算子为 :,相应于纵向与两个对角方向的二阶差分算子为 :,三、二阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,1、方向二阶差分算子(提取“线”),需要在纵横方向同时检测时的算子为 :,三、二阶差分算子, 3-3 线特征提取算子,再加上两个对角方向同时检测的二维算子为 :,三、二阶差分算子,1、方向二阶差分算子(提取“线”), 3-3 线特征提取算子,1、拉普拉斯算子,拉普拉斯(Laplace)算子定义为 :,若g(x,y)的傅立叶变换为G(u,v),则 的傅立叶变换为 :,四、Laplacian 算子,LOG算子,故拉普拉斯算子实际上是一高通滤波器。?, 3-3 线特征提取算子,1、拉普拉斯算子,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,四、Laplacian 算子,LOG算子,同理可得:, 3-3 线特征提取算子,算子是一高通滤波器,得证,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,1、拉普拉斯算子,对于数字影像,拉普拉斯算子定义为 :,通常将上式乘以-1,则拉普拉斯算子即成为原灰度函数与矩阵(称为卷积核或掩膜)的卷积。然后取其符号变化的点,既通过零的点的边缘。,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,1、拉普拉斯算子,Laplace算子是各向同性的导数算子,具有旋转不变性。,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,2、高斯-拉普拉斯算子(LOG算子),在提取边缘时,利用高斯函数先进行低通滤波,然后再利用拉普拉斯算子进行高通滤波并提取零交叉点,这就是高斯-拉普拉斯算子或称为LOG算子。,高斯滤波函数为 :,则低通滤波结果为 :,再经拉普拉斯算子处理得,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,2、高斯-拉普拉斯算子(LOG算子),不难证明,即LOG算子以 为卷积核,对原灰度函数进行卷积运算后提取零交叉点为边缘点。,四、Laplacian 算子,LOG算子, 3-3 线特征提取算子,1、Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算子,它给出了判断边缘提取方法性能的标准: 1)检测标准 不丢失重要的边缘,不应有虚假的边缘。 2)定位标准 实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小。 3)单边缘响应标准 将多个边缘响应降低为单个边缘响应。,五、 Canny算子, 3-3 线特征提取算子,2、基本原理 先利用高斯函数对图像进行低通滤波;然后对图像中的每个像素进行处理,寻找边缘的位置及在该位置的边缘法向,并采用一种称之为“非极值抑制”的技术在边缘法向寻找局部最大值;最后对边缘图像做滞后阈值化处理,消除虚假响应。,五、 Canny算子, 3-3 线特征提取算子,F沿方向n的一阶导数为:,边缘的法向n可以按下式估计:,边缘位于Fn与图像g卷积在方向n的局部最大位置处:,2、基本原理,五、 Canny算子, 3-3 线特征提取算子,1)将图像g(x,y)与高斯函数F做卷积。,2)对每个像素进行处理,估计边缘的位置和法向。,3)在法向上寻找二阶导数的零交叉点,确定边缘 的位置。,4)对边缘图像做滞后阈值化处理,消除虚假响应。,3、提取过程,五、 Canny算子, 3-3 线特征提取算子,将Canny三个准则结合起来可以获得最优的检测算子,因此Canny算子具有很好的边缘检测性能 。算法中具体通过2个阈值来分别检测强边缘和弱边缘;当且仅当弱边缘与强边缘连接时,弱边缘才被输出。所以,Canny算法不容易受噪声的干扰,能够在噪声和边缘检测间取得较好的平衡,于是能检测出真正的弱边缘。,五、 Canny算子,4、Canny算子的优点, 3-3 线特征提取算子, 3-3 线特征提取算子, 3-3 线特征提取算子,四、特征分割法,影像段:由灰度度梯度最大点和两个“突出点”(梯度很小)组成。,z,s1,s2, 3-3 线特征提取算子,四、特征分割法,两个突出点之灰度差:,特征参数:三个特征点的像素号和g。,g0为正特征, g 0为负特征。,1、线特征的基本概念主要有哪些?有哪些算子可用于提取线特征?它们的特点各是什么?,2、拉普拉斯算子的缺点是什么?为什么高斯-拉普拉斯算子能避免拉普拉斯算子的缺点?, 3-3 线特征提取算子,
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