画像処理工学
2012年2月2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 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
5.2 特徴抽出
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