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形状特征完成版
形状特征 形状特征 1、形状特征的描述 2、边缘检测 3、上下文形状描述符(shape context) 1.形状描述特征 二维图像中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域。 通常情况下,对形状的描述有两种方法:一种是基于轮廓的,一种是基于区域的。 前者只利用形状的外部边缘,而后者利用形状的全部区域。 1.1基于轮廓的描述 1.1.1 基于空间域的描述 1、链码 2、周长 3、斜率、曲率和角点 4、基于多边形的特征参数 1.1.2 基于变换域的描述 1、傅里叶描述子 2、小波轮廓描述符 1链码 区域外部形状是指构成区域边界的像素集合。 链码描述 通过边界的有哪些信誉好的足球投注网站等算法的处理,所获得的输出最直接的方式是各边界点像素的坐标,也可以用一组被称为链码的代码来表示,这种链码组合的表示既利于有关形状特征的计算,也利于节省存储空间。 2周长 区域周长L是用区域中相邻边缘点间距离之和来表示。采用不同的距离公式,周长L的计算不同。常用的有两种: 一种计算方法是采用欧式距离,在区域的边界像素中,设某像素与其水平或垂直方向上相邻边缘像素间的距离为1,与倾斜方向上相邻边缘像素间的距离为 。周长就是这些像素间距离的总和。这种方法计算的周长与实际周长相符,因而计算精度比较高。 另一种计算方法是采用8邻域距离,将边界的像素个数总和作为周长。也就是说,只要累加边缘点数即可得到周长,比较方便,但是,它与实际周长间有差异。 2周长 3斜率、曲率和角点 斜率(slope)能表示轮廓上各点的指向,曲率(curvature)是斜率的改变率,它描述 了轮廓上各点沿轮廓方向变化的情况。在1个给定的轮廓点,曲率的符号描述了轮廓在该点的凹凸性。如果曲率大于零,则曲线凹向朝着该点法线的正向。如果曲率小于零,则曲线凹向是朝着该点法线的负方向。曲率的局部极值点称为角点。 4基于多边形的特征参数 多边形的特征参数主要有顶点数、凹点数、内角分布等。 (a)多边形的顶点数、凹点数和凸点数 多边形的顶点数表明了多边形的复杂程度,而且凹点增加,多边形变得复杂。多边形的凹凸点比例反映了物体边界的齿状情况。 (b)多边形的内角直方图 多边形的内角可以用余弦公式计算。多边形的内角分布反映了多边形的许多性质。例如,分布在(0°,180°)度中的内角对应凸顶点,分布在 (180°,360°) 中的内角对应凹顶点,分布在180°左右的内角对应平滑线或弧线等。 4基于多边形的特征参数 (c)内角方差 多边形的内角方差反映了形状的规则程度,如等边多边形、矩形、圆的内角方差为0。内角方差的计算公式如下: 是内角均值,N是多边形的顶点数。 4基于多边形的特征参数 (d)最小外接凸多边形、最大内接凸多边形、凹凸度 最小外接凸多边形指连接部分凸点形成的包含原图的凸多边形, 最大内接凸多边形指连接部分凸点和凹点形成的包含在原图中的最大凸多边形。下图示出一个凹边形的最小外接凸多边形和最大内接凸多边形的例子。 4基于多边形的特征参数 凹凸度(concavo-convex)是反映物体形状凹凸程度的一个重要度量定义如下: 其中,S0是多边形的面积,Sc是最小外接凸多边形的面积,Sr是最大内接凸多边形的面积。显然,凸形的凸度、凹凸度为1,而星形的凹度较大,凹凸度较小。利用凹凸度,可以识别物体的姿态,如飞禽类的飞、栖,走兽类的卧、站、奔跑等。 基于空间域描述轮廓的方法给出的结果太概括,对轮廓特性的描绘比较抽象.事实上仅由几何参数往往不能完全确定物体轮廓.而基于变换域描述轮廓的方法能够以一定精度描述轮廓特性,并可以进行相似度的定量比较.接下来将分别对傅里叶描述符合小波轮廓描述符进行介绍, 5傅里叶描述子 傅立叶描述子(Fourier?Descriptor,简称FD)常用来表示单封闭曲线的形状特征,其基本思想是将目标轮廓曲线建模成一维序列,对该序列进行一维的傅立叶变换,从而获得一系列的傅立叶系数,用这些系数对该目标轮廓进行描述。傅立叶描述子方法有一系列优点,如:计算原理简单,描述清晰,具有由粗及精的特性等[10]。计算原理简单可以使得特征提取更加稳定,因为在计算的过程中,无须设置大量控制参数就可以获得结果,计算的一致性好。傅立叶描述子具有明确的物理或几何意义,它比某些特征描述子(如Hu不变矩)更具直观性。此外,由于任何一个序列经傅立叶变换后,其能量主要集中于少数几个低频傅立叶系数上,因此采用极少的傅立叶系数就可以描绘该序列特征。同时,随着傅立叶系数的增多,该序列的细节特征得以更好地描述。因此,傅立叶描述子对目标轮廓有非常好的由粗及精的描述能力。一个傅立叶描述子的构建包括
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