《数字图像处理》--冈萨雷斯(第十一章)

本文主要探讨了数字图像处理中如何表示和描述分割区域。介绍了用外部特征(边界)和内部特征(像素)表示区域的方法,并详细讲解了单元数组和结构的概念。同时,文章提到了MATLAB中的imfill、find、bwlabel等函数在图像处理中的应用,以及链码、Freeman链码、最小周长多边形近似等表示技术。此外,还讨论了边界片断、标记和骨骼化等简化区域描述的方法。

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表示与描述

背景知识

  • 前言

    • 对分割区域加以表示与描述,以便使“自然状态的”像素更适合计算机处理。
    • 表示区域设计到两个基本选择
    • 用外部特征(区域的边界)表示区域
    • 用内部特征(组成区域的像素)表示区域
  • 背景

    • 单元数组与结构

    • 单元数组

      不同类型的元素可以放在一个数组中

      单元数组的简单说明

      自己写一个函数 image_stats

      • 该函数用来输出一幅图像的平均亮度、维数、行的平均亮度和列的平均亮度,则可以使用“标准”方法写函数
      function [AI, dim, AIrows, AIcols] = image_stats(f)
      dim = size(f);
      AI = mean2(f);
      AIrows = mean(f, 2);
      AIcols = mean(f, 1);

      若使用单元数组,则可以改成:

      function G = image_stats(f)
      G{
             
             1} = size(f);
      G{
             
             2} = mean2(f);
      G{
             
             3} = mean(f, 2);
      G{
             
             4} = mean(f, 1);

      其中 G(1) = {size (f)} 合法

      • 单元数组也可以是多维的
      function H = image_stats2(f)
      H(1, 1) = {size(f)};
      H(1, 2) = {mean2(f)};
      H(2, 1) = {mean(f, 2)};
      H(2, 2) = {mean(f, 1)};

      同理,此处也可写成 H{1, 1} =size(f)

      额外的维数可以按照类似的操作

    • 结构

      结构的简单说明

      function s = image_stats(f)
      s.dim = size<
数字图像处理领域,《数字图像处理(第三版)》作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的,是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外,根据读者的反馈,作者在13个方面对《数字图像处理(第三版)》进行了修订,新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题,融入了近年来数字图像处理领域的重要进展,因而《数字图像处理(第三版)》特色鲜明且与时俱进。《数字图像处理(第三版)》仍分为12,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。   《数字图像处理(第三版)》的读者对象主要是从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动化、计算机科学与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员。 第1 绪论  前言  1.1 什么是数字图像处理  1.2 数字图像处理的起源  1.3 使用数字图像处理的领域实例  1.4 数字图像处理的基本步骤  1.5 图像处理系统的组成  小结  参考文献 第2 数字图像基础  引言  2.1 视觉感知要素  2.2 光和电磁波谱  2.3 图像感知和获取  2.4 图像取样和量化
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