数字影像线特征提取课件

1、1、什么是点特征？、什么是点特征？2、 试述试述moravec算子、算子、forstner和和susan算子的原理、计算过程和各自特点。算子的原理、计算过程和各自特点。3、 分别给出分别给出moravec、forstner和和susan算子的程序框图，并编程实验。算子的程序框图，并编程实验。数字影像线特征提取数字影像线特征提取 问题的提出什么是线特征？如何提取线特征？数字影像线特征提取数字影像线特征提取 内 容 安 排一、数字影像线特征的特点数字影像线特征的特点 二、一阶差分算子一阶差分算子 三、二阶差分算子二阶差分算子 六、特征分割法特征分割法 四、laplace 算子，算子，log算子算子

2、 五、canny算子算子数字影像线特征提取数字影像线特征提取一、数字影像线特征的特点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。 1、线特征 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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数字影像线特征的特点 数字影像线特征提取数字影像线特征提取1、线特征

3、 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、数字影像线数字影像线特征的特点特征的特点 数字影像线特征提取数字影像线特征提取1、线特征 三种类型：阶跃型、房顶型和线条型(脉冲型)。一、数字影像线数字影像线特征的特点特征的特点 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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数字影像线特征的特点 数字影像线特征提取数字影像线

4、特征提取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数字影像线特征的特点 数字影像线特征提取数字影像线特征提取二、一阶差分算子一阶差分算子 对一个灰度函数g(x,y)，其梯度定义为一个向量： ygxgyxgg),( 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 2122)()(),(ygxggmagyxg 就等于最大增加率。 1、梯度算子 数字影像

5、线特征提取数字影像线特征提取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 ： 2121,2, 1,)()(jijijijijiggggg|1, 1,jijijijijiggggg 对于一给定的阈值t，当 时，则认为像素（i,j）是边缘上的点。 tgji,+-+-ij二、一阶差分算子一阶差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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 :),(vurggvgugyxgg2122)(),(vurggyxg|)()(

6、, 11,1, 1,212, 11,2,1, 1,jijijijijijijijijijigggggggggg+-+-ugvgij二、一阶差分算子一阶差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取北 111121111 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、一阶差分算子一阶差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取北 111121111111121111东 南 111121111西 111121111111121111东北 东南 111121111西南 111121111西北 1111211113、方向差分算子 二、一阶差分算子一阶

7、差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取4、prewitt算子 101101101xg111000111yg二、一阶差分算子一阶差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取5、sobel算子 101202101xg121000121yg二、一阶差分算子一阶差分算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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、二阶差分算子二阶差分算子 121121)()(,1,1,1,1ijjijijijijijijiijggggggggg 121121121121数字影像线特征提取数字影像线特征提取1、方

8、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、二阶差分算子二阶差分算子 121121121121010141010121121d数字影像线特征提取数字影像线特征提取再加上两个对角方向同时检测的二维算子为 :三、二阶差分算子二阶差分算子 1211211211211111811111211210101410101d1、方向二阶差分算子（提取“线”） 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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，算子，log算子算子 22222yg

9、xggg2),()()2(222vugvu 故拉普拉斯算子实际上是一高通滤波器。？ 数字影像线特征提取数字影像线特征提取dxdyeygdxdyexgdxdyeygxgdxdyeggfvyuxjvyuxjvyuxjvyuxj)(222)(222)(22222)(222)()(1、拉普拉斯算子 四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取),()2(),()2()2(),(),(2),(2)2()2()(2)(222222222222222222)(222vugudxdyeyxgujdxeujyxgeyxgdyeujyxgdedyeujdxeujxgdy

10、edxeujxgexgdyexgdedyedxexgdyedxdyexgvyuxjuxjuxjvyjuxjvyjuxjvyjuxjuxjvyjuxjvyjuxjvyjvyuxj分部积分法四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取同理可得：同理可得：),()2(2)(222vugvdxdyeygvyuxj ),()()2(),()2(),()2()(222222vugvuvugvvugugf0)(0, 02vugflaplace算子是一高通滤波器算子是一高通滤波器 得证得证 四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影

11、像线特征提取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。 jijijijijijijijijijijijijiijgggggggggggggg,1,1,1,11,1,1,124)()()()(01014101000111000011100001110000111000011100四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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、laplaci

12、an 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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 ： )2exp(),(222yxyxf则低通滤波结果为 ： ),().(yxgyxf再经拉普拉斯算子处理得 ),(),(),(2yxgyxfyxg四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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

13、交叉点为边缘点。 ),(2yxf)2exp(2),(42222222yxyxyxf),(),(),(2yxgyxfyxg),(),(),(2yxgyxfyxg四、laplacian 算子，算子，log算子算子 数字影像线特征提取数字影像线特征提取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、 cannycanny算子算子数字影像线特征提取数字影像线特征提取2、基本原理 先利用高斯函数对图

14、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、 cannycanny算子算子)2exp(),(222yxyxf数字影像线特征提取数字影像线特征提取 f沿方向n的一阶导数为：fnffn)()(gfgfn0gfnn 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：022gfn2、基本原理五、 cannycanny算子算子数字影像线特征提取数字影像线特征提取 1）将图像g(x,y)与高斯函数f做卷积。 2）对每个像素进

15、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、 cannycanny算子算子数字影像线特征提取数字影像线特征提取 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、 cannycanny算子算子4、canny算子的优点数字影像线特征提取数字影像线特征提取数字影像线特征提取数字影像线特征提取数字影像线特征提取数字影像线特征提取四、特征分割法特征分割法 影像段