在已知圖像物體邊界的條件下抽取物體形態特徵的方法。
形狀分析在圖像特徵抽取和識別中有廣泛的套用。
基本介紹
- 中文名：形狀分析
- 傅立葉：反映邊界的不規則性，
- 基元表示：兩相鄰碼的方向差45°
- 矩和主軸計算：給定邊界內的圖像數據陣列值
方法
形狀分析已有多種方法，常用的有五種。①傅立葉描述符：從邊界的任一點開始跟蹤整個邊界，把邊界上各點的位置坐標(x，y)看成是一個複數x+iy,從而得到一個複數序列。這個複數序列的離散傅立葉變換就是描述該物體形狀的傅立葉描述符。在一般情況下，傅立葉描述符的高頻成分反映邊界的不規則性，低頻成分反映整體形狀。對傅立葉描述符作歸一化運算，可以使它同物體所在圖像中的位置、大小和方向無關。②用基元表示輪廓的方法：鏈碼和多邊形是廣泛使用的兩種基元，鏈碼用0～7表示從水平方向起逆時針旋轉的八個方向，兩相鄰碼的方向差45°。也可以用相鄰兩個順序碼之差的鏈碼錶示輪廓。多邊形表示方法是對被檢測物體邊緣曲線的逼近。③矩和主軸計算：給定邊界內的圖像數據陣列值，可以計算物體的各階矩和主軸，以便進一步獲取形狀信息。圖像f 的(i，j)階矩定義，求和在物體的區域範圍內進行。對於二值圖像f(x，y)=1，f 的各階矩能提供物體像元的空間分布信息。通過物體質心並且慣性最小的直線為主軸，用它也可表征物體的形狀。④光學密度側面圖：把邊界內的圖像數據陣列投影到某些軸上，可以得到相應軸上的光學密度側面圖。側面圖上的某些統計測量如均值、眾數、標準差等，可以作為形狀的數字特徵。⑤用拓撲屬性描述不規則形狀的物體，也可以用計算物體的幾何性質，如周長、面積、細長度等方法。此外,還研究出形狀的結構表示方法,這是把對象看成積木式部件（基元）組成的結構，在識別單個部件的基礎上對形狀加以分析，以建立基元之間的關係描述。
