第三章

數(shù)字影像與特征提取

數(shù)字影像采樣與重采樣

點特征提取算法線特征提取算子定位算子主要內(nèi)容第一節(jié)

數(shù)字影像的采樣與重采樣主要內(nèi)容

數(shù)字影像采樣

影像重采樣理論同名核線的確定及重排列一.數(shù)字影像采樣18237877682345677810456789998645344455772334456788

1.數(shù)字影像表達(dá)形式

頻率域傅立葉變化2.數(shù)字影像采樣過程

采樣

對實際連續(xù)函數(shù)模型離散化的量測過程

11122334566645995667787879555658665960663626167656364696968696262646367686515761661616樣點

被量測的“點”是小的區(qū)域----像素采樣間隔3.采樣定理(一維影像）有限帶寬函數(shù)

采樣函數(shù)灰度函數(shù)xg(x)fG(f)-ffxs(x)xfs(f)-1/x1/x灰度函數(shù)和采樣函數(shù)采樣過程xS(x)g(x)fG(f)*s(f)-ff1/x－1/xfG(f)*s(f)-ff1/x1/2x-1/x-1/2x采樣間隔--

x

采樣定理

fl為截止頻率

當(dāng)采樣間隔能使在函數(shù)g(x)中存在的最高頻率中每周期取有兩個樣本時，則根據(jù)采樣數(shù)據(jù)可以完全恢復(fù)原函數(shù)g(x)二.影像重采樣理論

當(dāng)欲知不位于矩陣（采樣）點上的原始函數(shù)g(x,y)的數(shù)值時就需進(jìn)行內(nèi)插，稱為重采樣

不在采樣點數(shù)字影像采樣函數(shù)1.雙線性插值法卷積核是一個三角形函數(shù)xW(x)(10)(-10)(01)11122122pYXy1y2aby1-yx1-xx2x1雙線性插值法示意圖權(quán)的確定雙線性插值法公式加權(quán)平均值雙線性插值法公式2.雙三次卷積法

卷積核可以利用三次樣條函數(shù)

p11121314213141222324323334424344Yx雙三次卷積法示意圖

y

x雙三次卷積法計算公式

雙三次卷積法計算公式

3.最鄰近像元法直接取與P(x,y)點位置最近像元N的灰質(zhì)值為核點的灰度作為采樣值1234yx4.三種重采樣方法比較最鄰近像元法最簡單，計算速度快,且能不破壞原始影像的灰度信息,但幾何精度較差。雙三次卷積法較費時.雙線性插值法較宜。第二章第三節(jié)

同名核線的確定與重采樣主要內(nèi)容

確定同名核線的兩種方法?基于影像幾何糾正的核線解折關(guān)系?基于共面條件的同名核線幾何關(guān)系核線的重排列（重采樣）通過攝影基線與地面所作的平面稱為核面核面與影像面交線稱為核線同名像點必定在同名核線上AS1S2l1a1a2l2同名核線一.基于影像幾何糾正的核線解折關(guān)系傾斜影像水平影像1.水平像片與傾斜像片的坐標(biāo)關(guān)系yxysff物面aybS1S2攝影基線p0水平相片uvP傾斜影像xy焦距f示意圖v=某常數(shù)即表示某一核線

C=v2.在“水平”影像上獲取核線影像uv(0,0)(m,0)(0,n)(m,n)(u,c)(2u,c)(3u,c)u=k1v=k2

采樣間隔(u,c)(2u,c)(3u,c)(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)3.核線的重排列（重采樣）

是否是采樣點？水平相片傾斜相片同名核線的v坐標(biāo)值相等4.同名核線的確定二.基于共面條件的同名核線幾何關(guān)系

直接在傾斜影像上獲取核線影像AS1S2l1a1a2l2s1s2PP’示意圖xyzuvw1.左核線的確定左核線的直線方程2.右核線的確定右核線的直線方程3.參數(shù)的確定4.單獨像對相對定向線性內(nèi)插示意圖????????????????????????????線性內(nèi)插核線y1

k

線性內(nèi)差

最鄰近法n＝1／tgK

5.核線的重排列（重采樣）

對每條核線而言K是常數(shù)

第二節(jié)

點特征提取算法主要內(nèi)容

一.Moravec算子二.Forstner算子1.點特征點特征主要指明顯點，提取點特征的算子稱為興趣算子2.點特征的灰度特征3.Moravec算子

Moravec于1977年提出利用灰度方差提取點特征的算子

rc（1）計算各像元的興趣值IV（2）給定一經(jīng)驗閾值，將興趣值大于閾值的點作為候選點。確定窗口大小

Moravec算子是在四個主要方向上，選擇具有最大――最小灰度方差的點作為特征點（3）選取候選點中的極值點作為特征點。4.Forstner算子

Robert’s梯度和灰度協(xié)方差矩陣，尋找具有盡可能小而接近圓的誤差橢圓的點作為特征點（l）計算各像素的Robert’s梯度（2）計算l

l（如5

5或更大）窗口中灰度的協(xié)方差矩陣（3）計算興趣值q與w

DetN代表矩陣N之行列式trN代表矩陣N之跡

(4）確定待選點當(dāng)同時，該像元為待選點（5）選取極值點

即在一個適當(dāng)窗口中選擇最大的待選點

第三節(jié)線特征提取算子

1.線特征“邊緣”影像局部區(qū)域特征不相同的區(qū)域間的分界線“線”是具有很小寬度的其中間區(qū)域具有相同的影像特征的邊緣對差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等

房屋的提取道路的提取2.線的灰度特征主要內(nèi)容

一.微分算子二.二階差分算子三.Hough變換3.微分算子梯度算子差分算子對于一給定的閾值T，當(dāng)時，則認(rèn)為像素（i，j）是邊緣上的點。

近似-11-11Roberts梯度算子-11-11方向差分算子

直線與邊緣的方向

Sobel算子考察它上下、左右鄰點灰度的加權(quán)差。與之接近的鄰點的權(quán)大：10-120-210-1-1-2-1000121g1g2g3g4g5g6g7g8g910-120-210-1-1-2-100012110-120-210-1-1-2-1000121-101-101-101-1-1-1000111Prewitt算子與Sobel算子-101-202-101-1-21-101-121加大模扳抑制噪聲Prewitt算子Sobel算子4.二階差分算子方向二階差分算子i,ji,ji,j拉普拉斯算子（Laplace）i,j卷積核掩膜

取其符號變化的點，即通過零的點為邊緣點，通常也稱其為零交叉點0-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-10高斯一拉普拉斯算子（LOG）

高斯函數(shù)低通濾波邊緣提取LOG算子為卷積核，對原灰度函數(shù)進(jìn)行卷積運算后,提取零交叉點為邊緣