(现代图像分析)第四章形状描述与分析

现代图像分析第四章形状描述与分析形状描述基本概念与方法边界描述法区域描述法结构描述法形状相似性度量与匹配技术形状分析在图像处理中应用案例目录CONTENTS01形状描述基本概念与方法形状定义形状是物体或图像的基本特征之一，描述了物体的轮廓或边界。在计算机视觉和图像处理中，形状通常指二维图像中的轮廓或三维物体的表面。形状分类形状可以根据不同的特征进行分类，如基于轮廓的形状、基于区域的形状、基于骨架的形状等。其中，基于轮廓的形状描述关注的是物体的外边界，而基于区域的形状描述则考虑物体的内部区域。形状定义及分类区域描述法利用形状内部的像素信息来描述形状，如像素的颜色、灰度、纹理等。这种方法适用于形状内部特征丰富、易于区分的情况。边界描述法通过提取形状的边界信息来描述形状，如边界点、边界线段、边界曲率等。这种方法适用于形状边界清晰、易于提取的情况。骨架描述法通过提取形状的骨架信息来描述形状，如中轴、骨架点、骨架线段等。这种方法适用于形状具有较复杂的拓扑结构或需要突出形状结构特征的情况。形状描述方法概述形状上下文形状上下文是一种描述形状特征的方法，它通过计算形状上每个点到其他点的距离和角度来构建一个特征向量，从而描述形状的局部和全局特征。这种方法对于形状的旋转、缩放和平移具有不变性。形状矩形状矩是一种基于矩的形状描述方法，它通过计算形状在不同方向和尺度上的矩来描述形状的特征。形状矩具有平移、旋转和缩放不变性，适用于对形状进行识别和分类的任务。傅里叶描述符傅里叶描述符是一种基于频域的形状描述方法，它通过计算形状边界的傅里叶变换系数来描述形状的特征。傅里叶描述符具有平移、旋转和缩放不变性，并且对于形状的局部变化具有一定的鲁棒性。形状特征提取技术02边界描述法边界跟踪算法是一种基于图像边缘信息的形状描述方法，通过搜索并连接相邻的边缘像素点，形成闭合的边界轮廓。边界跟踪的概念首先确定一个起始边缘点，然后按照某种规则（如八邻域或四邻域）搜索相邻的边缘点，并将它们连接起来，直到回到起始点形成闭合轮廓。边界跟踪的实现步骤边界跟踪算法广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，如目标检测、图像分割、形状识别等。边界跟踪的应用边界跟踪算法链码的概念链码是一种用一系列具有特定长度和方向的直线段来表示平面曲线的方法。在图像处理中，链码常用于表示图像中物体的边界形状。链码编码方式有多种，如Freeman链码、差分链码等。其中，Freeman链码采用八方向编码方式，每个方向对应一个数字，通过记录每个像素点相对于前一个像素点的方向变化来编码边界形状。链码表示法具有简单、紧凑的特点，适用于图像压缩、形状匹配和识别等领域。链码的编码方式链码的应用链码表示法边界曲率的概念边界曲率描述的是边界轮廓上每一点处的弯曲程度。在数学上，曲率定义为曲线在某一点处的切线方向角对弧长的变化率。转角的计算转角是指边界轮廓上相邻两点之间的夹角。计算转角可以通过计算相邻两点处切线的夹角来实现。在数字图像处理中，由于像素点是离散的，通常采用差分法或最小二乘法来近似计算转角。边界曲率与转角的应用边界曲率和转角是描述形状特征的重要参数，可以用于形状识别、分类和匹配等任务。例如，在字符识别中，通过分析字符轮廓的曲率和转角特征，可以实现不同字体和大小字符的识别。边界曲率与转角计算03区域描述法通过计算区域内像素灰度的方差或标准差来衡量区域内灰度的一致性。方差或标准差越小，说明区域内灰度越一致。灰度一致性利用纹理特征描述区域内的像素分布规律，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器等，从而度量区域内纹理的一致性。纹理一致性区域内一致性度量区域面积和周长计算区域面积计算统计区域内像素的总数即可得到区域的面积。对于二值图像，可以通过计算白色像素（或黑色像素）的数量来得到区域面积。区域周长计算沿区域边界遍历像素，计算边界像素的总数即可得到区域的周长。对于不规则区域，可以采用链码表示边界并计算其长度。通过迭代地删除区域边界上的像素，直到无法再删除为止，从而得到区域的骨架。细化算法可以保留区域的基本形状特征，同时减少数据量。细化算法利用形态学运算（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）对区域进行处理，逐步剥离区域的外部轮廓，最终得到区域的骨架。形态学骨架提取方法具有运算简单、速度快的优点。形态学骨架提取区域骨架提取技术04结构描述法拓扑结构概述拓扑结构描述形状中各部分之间的连接关系，而不考虑其具体位置和大小。这种方法对于形状的整体结构描述非常有效。连通性描述通过判断形状内部各部分的连通性来描述形状，如连通区域、连通边界等。拓扑特征提取提取形状的拓扑特征，如孔洞数量、边界的连续性等，用于形状的分类和识别。基于拓扑结构描述方法几何结构描述形状中各部分的具体位置和大小关系。这种方法对于形状的细节描述非常有效。几何结构概述通过提取形状的边界信息来描述形状，如边界点、边界线段、边界曲率等。边界描述通过提取形状所在区域的几何特征来描述形状，如面积、周长、重心等。区域描述基于几何结构描述方法结构化形状表示技术结构化形状表示技术将形状表示为一系列具有特定结构和语义关系的组成部分，便于形状的层次化、结构化描述和分析。形状语法定义形状中各部分之间的组合规则和生成规则，实现形状的自动生成和解析。形状图模型将形状表示为图模型，其中节点表示形状中的组成部分，边表示组成部分之间的关系。通过图模型的分析和处理，可以实现形状的复杂分析和理解。结构化表示概述05形状相似性度量与匹配技术欧氏距离计算两点之间的直线距离，是最常用的距离度量方法之一。马氏距离考虑到各种特性之间的联系并且是尺度无关的，能够排除变量之间的相关性的干扰。曼哈顿距离计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和，适用于某些特定场景。距离度量方法利用形状轮廓上的点集之间的空间分布关系来描述形状。基本思想描述子构建描述子比较对形状轮廓上的每一个点，计算其与所有其他点的空间分布关系，得到一个描述子向量。通过比较两个形状的描述子向量，可以评估它们的相似性。030201形状上下文描述子基于轮廓的方法利用形状轮廓的特征进行匹配，如轮廓的曲率、拐点等。基于区域的方法利用形状内部的像素信息进行匹配，如颜色、纹理等。基于特征的方法提取形状中的特征点进行匹配，如角点、边缘等。基于深度学习的方法利用神经网络学习形状的特征表示，并进行匹配。形状匹配算法研究06形状分析在图像处理中应用案例手势识别利用形状分析技术对手势的轮廓、方向、曲率等特征进行提取和识别，实现人机交互中的手势控制。车辆跟踪在智能交通系统中，通过形状分析技术对车辆轮廓进行提取和跟踪，实现车辆识别和交通流监控。人脸识别通过形状分析技术提取人脸特征，如轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状，进而进行人脸识别和身份验证。目标识别与跟踪中应用通过提取图像中的形状特征，如轮廓、区域、骨架等，构建形状特征库，实现基于形状的图像检索。利用形状分析技术比较图像间的形状相似度，找出相似图像，应用于版权保护、图像素材搜索等领域。图像检索中应用相似图像检索基于形状的图像检索计算机视觉领域其他应用在虚拟现实和增强现实应用中，通过