《MATLAB图像处理实例详解》课件Chapter_11o第11章图像特征分析.pptx
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1、第11章图像特征分析图像处理的另一个主要分支是图像分析，图像分析可以看作是一个信息提取过程，从图像中提取有用的数据、信息或度量，生成描述或表示。图像的特征分析是图像分析的关键因素之一，通过对图像特征的描述和表达提取图像所包含的原始特性或属性，从而为图像分析或识别奠定基础。图像特征是指图像的原始特性或属性，可分为视觉特征和统计特征。视觉特征主要是人的视觉直接感受到的自然特征（如图像的颜色、纹理和形状等）；统计特征是指需要通过变换或测量才能得到的人为特征（如频谱、直方图等）。本章主要介绍图像的颜色特征、纹理特征和形状特征的分析方法及其MATLAB实现方法，以便更好地应用到图像分析和模式识别领域中。11.1颜色特征描述及MATLAB实现方法颜色特征属于图像的内部特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。颜色特征与其他视觉特征相比，它对图像的尺寸、方向、视角等变化不敏感，因此颜色特征被广泛应用于图像识别。根据颜色与空间属性的关系，颜色特征的表示方法可以有颜色矩、颜色直方图、颜色相关等几种方法。本小节主要介绍颜色矩和颜色直方图，通过举例说明这些描述的MATLAB实现方法以及在图像分析过程
2、的应用。11.1.1颜色矩颜色矩是以数字方法为基础的，通过计算矩来描述颜色的分布。颜色矩通常直接在RGB空间计算，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩，因此，常采用一阶矩、二阶矩和三阶矩来表达图像的颜色分布。它们的定义分别是：一阶矩（均值）：二阶矩（方差）：三阶矩（偏度）：11.1.2颜色直方图许多图像识别系统中广泛采用颜色直方图作为图像的颜色特征，它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图反映了图像颜色分布的统计特性，适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。最常用的颜色空间有RGB颜色空间和HSV颜色空间等。11.2纹理特征描述及MATLAB实现方法纹理特征描述图像或图像区域所对应景物的表面性质，是从图像中计算出来的一个值，它对区域内部灰度级变化的特征进行量化。图像的纹理特征常具有周期性，反映物品的质地，如粗糙度、光滑度、颗粒度、随机性和规范性等。纹理分析是指通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。图像的纹理分析应用范围十分广泛，例如对卫星遥感地表图像
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