12、图像特征度量与分析方法综述

图像特征度量与分析方法综述

在图像分析领域，有多种方法和指标可用于描述和分析图像的特征。下面将详细介绍一些常见的图像特征度量方法及其应用。

1. 扩展SDM指标

SDM（Scatter Diagram Matrix）指标在图像分析中具有重要作用，以下是一些扩展的SDM指标：
- 相对功率（Relative Power） ：相对功率基于非空SDM箱（bins）的缩放总功率计算，而总功率使用所有箱。计算公式为：$power_{t,z,r} =$ （此处原文档未完整给出公式）。
- 轨迹平均密度（Locus Mean Density） ：对于许多图像，在SDM图中从左上角引出的对角线上存在一个高亮度的“轨迹”区域（locus），该区域围绕着箱轴（轨迹轴是相邻像素值相等 $x=y$ 的位置）。轨迹区域周围的聚类程度表示图像的平滑程度。噪声图像的箱分布分散，与轨迹区域关系不大，而清晰图像则会显示以轨迹为中心的模式。轨迹平均密度是轨迹区域内箱值的平均值。轨迹是中心对角线上，在通过每个SDM中心的恒等线（$x=y$）两侧7个像素范围内的区域。计算公式为：
- $locus_{if} = \sum_{i=0}^{n}\sum_{j=0}^{m} c_{z,d} p(i,j)$，其中 $|i - j| < 7$
- $locus_{d,z,d} =$ （此处原文档未完整给出公式）
- 轨迹长度（Locus Length） ：轨迹长度衡量轨迹围绕对角线的集中范围。其算法是简单地统计轨迹区域内填充的箱的数量，发现轨迹周围7个像素的阈值带很有用。代码如下：