第9章 图像分类识别 ◆9.1 图像匹配 ◆9.2 图像的分类 ◆9.3 图像识别 ◆9.4要点总结 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing ◆9.1 图像匹配 ◆9.2 图像的分类 ◆9.3 图像识别 ◆9.4 要点总结 第9章 图像分类识别
概述 在第7章我们介绍了图像的分割技术，它是将图像分成不 同的目标物和背景区域。第8章对目标物区域的描述方法进行 介绍，所有这些都是为图像的分类识别做准备。 一个图像识别系统大体上可以分成三个部分： (1)信息的获取部分； (2)信息的加工和处理； (3)进行判断和分类。 特征选择 数字图像 图像预 图像分 与特征提 分类与 获取 处理 割 取 识别 图像分类识别系统 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 在第7章我们介绍了图像的分割技术，它是将图像分成不 章我们介绍了图像的分割技术，它是将图像分成不 同的目标物和背景区域。第 同的目标物和背景区域。第8章对目标物区域的描述方法进行 章对目标物区域的描述方法进行 介绍，所有这些都是为图像的分类识别做准备。 介绍，所有这些都是为图像的分类识别做准备。 一个图像识别系统大体上可以分成三个部分： 一个图像识别系统大体上可以分成三个部分： (1)信息的获取部分； 信息的获取部分； (2)信息的加工和处理； 信息的加工和处理； (3)进行判断和分类。 进行判断和分类。 概 述 数字图像 获取 图像预 处理 图像分 割 特征选择 与特征提 取 分类与 识别 图像分类识别系统
9.1图像匹配 几个概念： ()要判定搜索图像中是否存在某一目标物，可以事先将 该目标物从标准图像中分割提取出来。以矩阵形式表示成代 表该目标物的样板，该样板就称做模板。 (2）根据该模板与一幅图像的各部分的相以度，判定其是 否存在，并求得目标物在图像中的位置，这一操作就叫模板 匹配。 (3) 模板四配最基本的原则就是通过计算相关函数来找到 它在被搜索图像中的位置（坐标）。 (4)四配的方法包括基于模板的相关四配、基于特征的最 近匹配等。 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 几个概念： (1) 要判定搜索图像中是否存在某一目标物，可以事先将 要判定搜索图像中是否存在某一目标物，可以事先将 该目标物从标准图像中分割提取出来，以矩阵形式表示成代 该目标物从标准图像中分割提取出来，以矩阵形式表示成代 表该目标物的样板，该样板就称做 表该目标物的样板，该样板就称做模板。 (2) 根据该模板与一幅图像的各部分的相似度，判定其是 根据该模板与一幅图像的各部分的相似度，判定其是 否存在，并求得目标物在图像中的位置，这一操作就叫 否存在，并求得目标物在图像中的位置，这一操作就叫模板 匹配。 (3) 模板匹配最基本的原则就是通过计算相关函数来找到 就是通过计算相关函数来找到 它在被搜索图像中的位置 它在被搜索图像中的位置(坐标)。 (4) 匹配的方法包括基于模板的相关匹配、基于特征的最 包括基于模板的相关匹配、基于特征的最 近匹配等。 9.1 图像匹配
9.1图像匹配 ◆模板匹配 模板四配原理： 设模板为T(m,n),其大小为MxM;搜索图像为S(m,n),其大 小为NxN,且N≥M。将模板T叠放在搜索图像S上平移，模板覆盖 下的区域称为子图SJ,(i,)为模板左上角像秦点在图像S中的 坐标，称为参考点，可以看到：1≤i,j广≤N-M+1 (a)图像 (b)被搜索模板 Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 模板匹配原理： 设模板为T（m,n）,其大小为M×M；搜索图像为S(m,n)，其大 小为N×N，且N≥M。将模板T叠放在搜索图像S上平移，模板覆盖 下的区域称为子图 ， 为模板左上角像素点在图像S中的 坐标，称为参考点，可以看到： ◆模板匹配 （a）图像 （b）被搜索模板 i, j S (i j , ) 1, 1 ≤ ij N M ≤− + 9.1 图像匹配
9.1 图像匹配 现在可以比较T和SJ的内容， 若两者一致，则差为零， 再用下面的 公式来描述其相似程度（相似性） D(,)=∑∑s(m,n)-T(m,n m= n 或 D,)=22[S(m,n）-T(m,n)] 1m=1n=】 0 D(6,)=∑∑[s(m,n)]-2∑∑s(m,n)T(m,nm)+∑∑[T(m,n)] m 霞盖区域的子图能 子图和模板的互相关系数， 常数，表示模板的 量，它随坐标(i,j) 随坐标（i,)的变化而变 总能量，它的取值 的变化而缓慢变化。 化，当T和SJ达到匹配时， 与坐标无关。 互相关系数取最大值； Digital Image Processing
Digital Image Processing Digital Image Processing 现在可以比较T和 的内容，若两者一致，则差为零，再用下面的 公式来描述其相似程度（相似性）。 () ( ) ( ) 2 , 1 1 , ,, M M i j m n Di j S mn T mn = = = − ⎡ ⎤ ∑∑⎣ ⎦ () ( ) ( ) , 1 1 , ,, M M i j m n D i j S mn T mn = = = − ∑∑ i, 或 j S ( ) ( ) ( )( ) ( ) 2 2 , , , ,2 , , , i j i j m n m n m n D i j S mn S mn T mn T mn =− + ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ∑∑ ∑∑ ⎣ ⎦ ∑∑⎣ ⎦ i 覆盖区域的子图能 量，它随坐标（i,j） 的变化而缓慢变化。 子图和模板的互相关系数， 随坐标(i,j)的变化而变 化，当T和 达到匹配时， 互相关系数取最大值； i, 常数，表示模板的 总能量，它的取值 与坐标无关。 9.1 图像匹配 j S