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图像的特征

图像的特征

作者: 此间不留白 | 来源:发表于2020-04-05 15:50 被阅读0次

    图像的特征

    对于分割后的图像,图像的区域特征对于图像分析有重要意义,而对于一副分割后的图像区域,主要有以下重要特征特征:

    • 图像区域的周长和面积
    • 图像区域的中心,半径和直径
    • 中心矩和方向
    • 极点和曲率
    • 强度特性

    周长和面积

    • 周长:图像中特定区域的轮廓线的长度,而周长的计算常常用特定区域轮廓线上的像素进行估计
    • 面积:图像中特定区域的像素平方数,在计算时,常常采用Pick's 公式
      A(P) = n_I+n_B/2-1
      其中n_I代表区域内部的像素点数,而n_B代表边界上的像素点数。
      注意:
      (1). 对于一副图像而言,计算其分割后特定区域的面积时,该区域通常为不规则区域,而对不规则的区域进行处理时,通常使用bounding box的概念,设定一个bounding box,不断逼近该区域。如下图所示:
      bounding box 处理不规则的区域

    (2). 而为了更精确地计算图像特定区域的边缘长度,会使用一种chain-code的计算方式,如下图所示,对于一个8邻域,编号0,2,4,6其像素为1,而1,3,5,7像素为\sqrt2.

    chain-code及其方向

    根据以上图像,计算特定区域或者周长时,根据像素的边缘方向得到一系列chain-code编码,而根据这些编码,很容易计算出特定区域的长度(周长)如下图所示:

    chain-code编码求边缘长度的应用

    中心,半径和直径

    • 偏心率(Eccentricity)是区域F中P点距离F中所有点的最大距离,即:
      ecc(p) = max \ d(p,q) |q \in F
    • 中心: 最小偏心率点P的集合
    • 半径:最小偏心率d(p,p')
    • 直径:最大偏心率d(p',q')

    质心矩和方向

    • 质心:给定一个由n个像素(x_i,y_i)构成的连通域集合F,其质心c被定义为:
      x_c = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i,y_c=\frac{1} {n}\sum_i^{n} y_i

    • 质心矩:对于一个由(x_i,y_i)像素组成的连通域F,其(k,l)阶中心矩被定义为:
      \mu_{k,l} = \sum_{i=1}^n(x_i-x_c)^k(y_i-y_c)^l

    • 方向:一定像素构成的区域方向被定义为角度\theta,该角度可以通过质心矩计算:
      \theta = arctan( \frac {2\mu_{1,1}} {\mu_{2,0}-\mu_{0,2} })

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