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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