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图像分割与特征提取及MATLAB实现PPT教案.pptx
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图像分割与特
征提取及
MA
TLAB
实现
图像特征:
是指图
像的原始特性或
属性。其中有些是视
觉直接感受到
的
自然特征
,如区域
的亮度、边缘
的轮廓、纹理或色彩
等;有些是需
要通过变换或测量才
能得到的
人为
特征
,如变换频谱
、直方图、矩
等。图像特征提取工
作的结果给出
了某一具体的图像中
与其他图像相
区别的特征。如:描
述物体表面灰
度变化的纹理特征,
描述物体外形
的形状特征等。这些
特征提取的结
果需要一定的表达方
式,要让计算
机能
懂得
,这
就是本
章的任
务。
第
1
页
/
共
227
页
7.1
边缘检测方法
图像边缘
对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能
勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰
富的内在信息(如方向、阶跃性质、形状等),是图
像识别中重要的图像特征之一。从本质上说,图像边
缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、
纹理结构突变等)的反映,它标志着一个区域的终结
和另一个区域的开始。为了计算方便起见,通常选择
一阶和二阶导数来检测边界,利用求导方法可以很方
便地检测到灰度值的不连续效果。边缘的检测可以借
助空域微分算子利用卷积来实现。常用的微分算子有
梯度算子和拉普拉斯算子等,这些算子不但可以检测
图像的二维边缘,还可检测图像序列的三维边缘。下
面分别进行介绍。
第
2
页
/
共
227
页
7.1.1
边缘算子法
(1)
差分算子
图
7.1
是最常见的边缘,其灰度变
化可能呈
阶梯状
,也可能呈
脉冲
状
,对于
图
7. 1(a)
和
(d)
所示的一
阶差分和二阶差分如
图
7.1(b)
、
(c)
和
(e)
、
(f)
。由图可知,差分
图像中能够较精确地
获得这两种类
型的边缘
。
边缘与差分值的关系
归纳如下:
边
缘
发生在
差分最大值
(如
图
7.
1(b)
)或
最小值处
(如
图
(f)
);边
缘发
生在
过零
点处
(
如图
(c
)
、
(e
)
)。
第
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