1、會計學1數(shù)字圖像處理課程數(shù)字圖像處理課程(kchng)總結總結第一頁，共16頁。圖像復原定義(dngy)流程(lichng)方法(fngf)將降質的圖像以最大的保真度恢復圖像弄清退化原因建立退化模型反向推演恢復圖像圖像空間復原技術頻率復原幾何校正粗校正精校正共線方程多項式校正像素坐標變換灰度重采樣逆濾波間接法直接法第2頁/共16頁第二頁，共16頁。圖像圖像(t xin)(t xin)分割分割第3頁/共16頁第三頁，共16頁?；诨叶戎档牟贿B續(xù)性基于區(qū)域內部灰度相似性邊界(binji)分割法邊緣連接分割(fng)法點、線、邊的檢測(jin c)對做過邊緣檢測的圖像進行用于連接中斷的邊閾值分割法區(qū)

2、域增長區(qū)域分裂與合并If f(x,y) T set 255Else set 0直方圖P參數(shù)法最大方差自動取值法通過選擇閾值，找到灰度值相似的區(qū)域通過選擇閾值，找到灰度值相似的區(qū)域先找到點、線（寬度為先找到點、線（寬度為1）、邊（不定寬度）、邊（不定寬度） 再確定區(qū)域再確定區(qū)域各種梯度算子用于進行邊緣檢測如Roberts/Prewitt/Sobel/kirschHough變換和廣義Hough變換進行線的檢測高通濾波器進行孤立點的檢測確定區(qū)域的數(shù)目選擇有意義的特征確定相似性準則單一型質心型混合型基于四叉樹的思想不斷的進行分裂與合并，直到不能有新的分裂與合并為止。事先不了解區(qū)域的形狀和數(shù)目第4頁/共

3、16頁第四頁，共16頁。 區(qū)域(qy)A 區(qū)域(qy)B 種子(zhng zi)像素 種子像素第5頁/共16頁第五頁，共16頁。 1）對圖像中灰度級不同的區(qū)域(qy)，均分為四個子區(qū)域(qy)2）如果相鄰的子區(qū)域所有像素的灰度級相同，則將其合并3）反復進行上兩步操作(cozu)，直至不再有新的分裂與合并為止第6頁/共16頁第六頁，共16頁。圖像圖像(t xin)(t xin)分割分割第7頁/共16頁第七頁，共16頁?，F(xiàn)有圖像分割現(xiàn)有圖像分割(fng)(fng)存在存在問題問題第8頁/共16頁第八頁，共16頁。多尺度多尺度(chd)(chd)分割分割第9頁/共16頁第九頁，共16頁。多尺度多尺度

4、(chd)(chd)分割分割第10頁/共16頁第十頁，共16頁。第11頁/共16頁第十一頁，共16頁。圖像特征良好特征可區(qū)分(qfn)性可靠性獨立性數(shù)量少顏色(yns)特征紋理(wnl)特征形狀特征顏色直方圖顏色矩NjijiPN11NjiijiPN1212)(1NjiijiPN1313)(1灰度共生矩陣灰度梯度共生矩陣圖像自相關函數(shù)分形紋理特征歐拉數(shù)區(qū)域內部空間域分析凸凹性距離區(qū)域測量面積周長圓形度形狀復雜度區(qū)域內部變換分析法矩法投影和截口區(qū)域邊界的形狀特征描述鏈碼Hough變換顏色分布前三階矩特征提取特征選擇第12頁/共16頁第十二頁，共16頁。圖像識別模板(mbn)匹配用計算機代替人去識別

5、圖像和找出一幅圖像中人們(rn men)感興趣的目標用途(yngt)方法定義 根據(jù)圖案與一幅圖像的各部分的相似度判斷其是否存在，并求得對象物在圖像中位置的操作叫模板匹配幾何變換中檢測對應點、圖像配準、立體影像分析、圖像中對象物檢測模板和圖像重合部分的相似度或非相似度高速模板匹配方法基于圖案輪廓特征的高精度匹配統(tǒng)計模式識別定義研究每一個模式的各種測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，按照統(tǒng)計決策理論來進行分析流程方法監(jiān)督分類非監(jiān)督分類根據(jù)預先已知類別訓練樣本,求出各類在特征空間分布,再分類判別函數(shù)距離函數(shù)歐氏距離、絕對值距離、馬氏等線性判別函數(shù)最大似然判別函數(shù)聚類分類K均值聚類等遙感影像分類收集地面參考信息選擇適合的分類方法計算統(tǒng)計特征監(jiān)督分類分類后處理精度評價采樣方法混淆矩陣隨機、分層、聚點或集群采樣第13頁/共16頁第十三頁，