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[人工智能]图像的表示和描述

1.在图像分割后,为了进一步的处理,分割后的图像一般要进行形式化的表达和描述

解决形式化表达问题一般有两种选择:
	1)根据区域的外部特征来进行形式化表示
	2)根据区域的内部特征(比较区域内部的象素值)来来进行形式化表示

2.选择进行形式化表达和描述需要注意的事项

1)如果关注的焦点是形状特性,选择外部表示方式
2)如果关注的焦点是反射率特性,如颜色、文理时,选择内部表示方式。
3)所选表示方式,应该对尺寸、变换、旋转等变量尽可能的不敏感

3.图像的表示与描述的三种方法

表示法设计
边界描述子
关系描述子

4.表示法设计

(1)方法

链码
多边形逼近
外形特征
边界分段
区域骨架抽取

(2)链码(基于线段的4-连接和8-连接,适用于一个幅图中的多个对象,对单个对象不适用)

在这里插入图片描述
以这种方向性数字序列表示的编码称为弗里曼链码
链码可以通过追踪一个边界产生。即以顺时针方向,并且对连接每对像素的线段赋予一个方向的方法产生。

算法设计

算法:给每一个线段一个方向编码。
有4-链码和8-链码两种编码方法。
从起点开始,沿边界编码,至起点被重新碰到,结束一个对象的编码

在这里插入图片描述

但是上述算法中链码相当的长,而且噪音会产生不必要的链码

改进1:
1)选取一个较大的网格间距来对边界重取样。
2)将一个边界点赋给大网格的一个节点,具体取决于原始边界与该节点的接近程度。

在这里插入图片描述

但是又有新的问题:由于起点和角度的不同,造成的编码不同

改进2:
	1)从固定位置作为起点(最左最上)开始编码
	2)通过使用链码的首差代替码子本身的方式

在这里插入图片描述

上面计算出来的是-1,也就是将-1变成3,从0开始逆时针的第一个为3,所以是这样来的

在这里插入图片描述

(3)多边形逼近(多边形逼近的目的是使用尽可能少的线段数来获取给定边界的基本形状)

用最少的线段,获取边界形状的本质

1)最小周长多边形(MPP)

在这里插入图片描述

寻找最小基本多边形的方法一般有两种:点合成法和边分裂法

2)聚合多边形

在这里插入图片描述

边分裂法

在这里插入图片描述

(4)标记图

(5)区域骨架抽取(中轴变换MAT)

1)原有的算法因为计算量比较大,所以算法改进如下

在保证产生正确的骨架的同时,改进算法的效率。比较典型的是一类细化算法,它们不断删去边缘,但保证删除满足:
(1)不移去端点
(2)不破坏连通性
(3)不引起区域的过度腐蚀

2)基本操作1

在这里插入图片描述

3)基本操作2

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.边界描述法

(1)简单描述子
(2)傅里叶描述子
(3)矩量

6.关系描述子

(1)字符串描述

1)阶梯结构关系

在这里插入图片描述

如第一个:
刚开始的时候是a,所以是S,也就是aA这个用到了第一步,接下来要是b是结尾,则是将之前的aA中的变量换为b,这个用到了第三步,所以是(1,3)。
如第二个:
b处不是结尾,那么aA就要换成abS,用到的是第二步,所以(1,2),再把前面得到的S换成aA,用到了第一步,所以(1,2,1),最后一个是b,直接将前面得到的aA中的A换成b,用到第三步,所以是(1,2,1,3)
第三个依次类推

2)骨架关系编码

在这里插入图片描述

3)方向关系编码

在这里插入图片描述

(2)树结构描述

在这里插入图片描述

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加:2021-10-06 12:14:10  更:2021-10-06 12:16:33 
 
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