PPT《第八章 图像分析》

1-D波形分析 上面所述方法产生的标记不受目标平移的影响,但与目标的尺度变换以及旋转都有关 尺度变换造成的影响-标记的幅度值发生变化,这个问题可用那个把最大幅度值归一化到单位值来解决 尺度变换的解决 解决选择影响的方法-也可参照链码归一化的方法 常用的方法: 选离重心最远的点作为标记起点 求边界主轴,以主轴上离重心最远的点作为标记起点 考虑边界上所有的点,计算量大,但较可靠 中轴变换 中轴变换是将区域骨架化,同时还附带区域形状和大小的区域边界信息.因此,中轴变换除了可以用中轴(骨架)来表示区域外,还可以由中轴变换的表示重建原始区域.我们称对象中,那些以它们为圆心的某个圆和边界至少有两个点相切的点的连线,为该对象的中轴,可以用从草场的四周同时点火来比喻对象中轴的形成过程.当火焰以相同的速度同时向中心燃烧时,火焰前端相遇的位置,恰好就是该草场的中轴 当围绕边界线逐层去除外围点时,若一点被一次剥皮中遇到两次,则该点是中轴上的点,因此这一点被除去,对象将被分割成两部分.设某个区域S的边界为B,对于该区域内的任意一点x,有 其中d(x,y)是点x到点y的欧氏距离,若存在两个以上的点y∈B,得到相等的q(x,B),则x点位于区域S的中轴上.这就是说,边界B上有两个以上点,它们距离中轴上x点都为相等的最小距离,因此区域S的中轴可以看成是一系列大小不同的与边界B相切的接触圆圆心的集合. 另外一种生成 中轴 的方法是以某种方式对对象中的全部内点进行试验,逐个以它们为圆心,做半径逐渐增大的圆,当圆增大到和目标边界至少有两个不相邻的点同时相切时,则该点是中轴上的点.如图8.3.11给出了这种中轴生成方法,其中x1点、x3点是中轴点,因为以它们为圆心的圆是最大的或具有两个或两个以上的切点,而x2点不属于中轴点,因为有包含它的在S中的更大的圆存在或以x2为圆心的圆与S的边界只有一个切点 也可以用点到边界的距离来定义骨架和中轴.骨架S*是目标S中到边界B有局部最大距离的点集合,即,若(u,v)是(i,j)点的全部邻点,当且仅当 时,称S中的点(i,j)为骨架S*上的点,其中d(i,j,B)和d(u,v,B)分别表示(i,j)和(u,v)点到边界B的距离,显然,若(i,j)在边界B上,则d(i,j,B)=0,在其他情况下,d(i,j,B)>

0. 为了由骨架还原原始图像,引入一个新的定义,把离开(i,j)点的距离≤t的点的集合,称为 盘 ,并记作为Dt(i,j),据此定义,按4-方向距离,Dt(i,j)为一菱形,按8-方向距离,Dt(i,j)为一正方形,于是可以得到下列结论:如果对于S中的点(i,j)的全部集合有d(i,j,B)>

t,则Dt(i,j)必在S中如果(u,v)是(i,j)的邻域,则对任何的t,Dt(i,j)都一定包含在Dt+1(u,v)中.中轴变换计算量较大,而且对边界噪声或区域内的小孔敏感,如图8.3.12所示,其中图(a)和(b)对较细长的物体其骨架常能提供较多的形状信息,而对较粗短的物体,则骨架提供的信息较少,对于图(d)是图(c)中的区域受到噪声的影响,它们之间存在很小的差别,但它们的骨架相差很大 细化 为了便于描述和抽取特征,对那些细长的区域常用它的 细化骨架 表示.这些细化线处于图形的中轴附近,而且从视觉上来说仍然保持原来的形状,这种处理就是细化 细化算法多用于二值图像,它不能简单的消除所有的边界点,否则将破坏图形的连通性,因此在每次迭代种,必须消去S的边界点而不破坏它的连通性,而且不能消去那些只有一个邻点........