Transcript 画像工学

画像処理工学
2013年1月23日
担当教員 北川 輝彦
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
5.2.2 形状特徴
5.2.3 境界記述
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
5.2.1 領域内部の画像特徴
5.2.2 形状特徴
5.2.3 境界記述
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
前回までの処理：
特徴的な領域の抽出(２値化、強調)
画像特徴
抽出された領域内部の定量化できる
数学的、統計的情報等
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
画像特徴の例
・画素の輝度
・カラー
・種々のテクスチャ特徴
等
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
・画素の輝度、カラー：1次特徴
領域内部のヒストグラムの調査
RGB成分⇒HSB(HSI、HSVとも)成分へ変換
5.2 特徴抽出
5.2.1 HSB(HSI、HSV)変換
H(Hue):色の種類。0～360°にて表現
S(Saturation):色の鮮やかさ。
0～100%にて表現
B(Brightness)：明度 - 色の明るさ。
0～100%にて表現
RGB値からの変換式はP.121 コラム参照のこと。
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
・平均輝度、標準偏差、モード：2次特徴
平均輝度：領域内の輝度平均値
標準偏差：平均値からのばらつき
輝度モード：輝度の最頻値
5.2 特徴抽出
5.2.1 領域内部の画像特徴
・テクスチャ特徴：2次特徴
テクスチャ特徴：滑らか、粗い濃度変化分布
の違い
1.ハイパスフィルタ、ローパスフィルタの結果
2.空間周波数成分を解析
3.統計的手法：標準偏差の解析
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
5.2.1 領域内部の画像特徴
5.2.2 形状特徴
5.2.3 境界記述
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(1) ラベリング
同じ連結成分に属する全ての画素に
同じラベル(番号)を割り当てる手順
⇒ ラベル付けとも
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
図形を特徴付ける
物理的な次元の特徴量
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(a) 周囲長
対象の外周上の画素単位の距離。
4近傍での接触を１単位、
8近傍の対角方向では√2≒1.414単位
(b) 面積
対象内部の面積。一般的には画素総数
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(c) 面積／周囲長
別名円形度。
0-1の値を示し、1に近いほど円形に近い
逆数は複雑度と呼称する。
円形度 ＝ (4π×面積)／(周囲長)^2
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(d) 主軸、主軸長、主軸角
主軸：対象内に描ける最大長さ
対象の境界上の２点の
全ての組み合わせを探索。
主軸長=√{(x2 – x1)^2 + {(y2 – y1)^2}
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(d) 主軸、主軸長、主軸角
主軸角：画像のx軸と主軸の成す角
主軸角 = tan^-1{(y2 – y1) / (x2 – x1)}
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(e) 短軸、短軸幅
短軸：主軸に垂直な対象内を通る最大長さ
短軸幅=√{(x2 – x1)^2 + {(y2 – y1)^2}
(f) 短軸幅／主軸長
対象の伸長を表す0-1の値。
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(2) 形状特徴：幾何学的特徴
(g) 外接長方形の面積
(h) 穴の数およびオイラー数
(i) 全穴面積
(j) 全穴面積／対象の面積
5.2 特徴抽出
5.2.2 形状特徴
(3) 形状特徴：統計的特徴
図形の空間モーメント
(p + q)次のモーメントm (5.8)式
重心周りのモーメント
(5.9)式
をそれぞれ参照
5.2 特徴抽出