图像处理:像素间的基本关系
發現博客和書上的都是一樣的文字,只看書理解有點費時間,自己看視頻理解的,稍微整理一下自己的理解。
相鄰像素:
4鄰域:?像素p(x,y)的4鄰域是: (x+1,y);(x-1,y);(x,y+1);(x,y-1) 。
? ? ? ? ? ? ? ? ? 用N4(p)表示像素p的4鄰域。
?
D鄰域:像素p(x,y)的D鄰域是: 對角上的點 (x+1,y+1);(x+1,y-1);(x- 1,y+1);(x-1,y-1) 。
? ? ? ? ? ? ? ?用ND(p)表示像素p的D鄰域。
?
8鄰域:像素p(x,y)的8鄰域是: 4鄰域的點 + D鄰域的點 。 ?
? ? ? ? ? ? ?用N8(p)表示像素p的8鄰域。 N8(p) = N4(p) + ND(p)
鄰接性:
鄰接性有兩個要素:
1、灰度值的相等或者在一個灰度集合中(值域V)
2、空間位置的鄰接性(鄰域)。
三種鄰接性:
? ? ◆? 4鄰接:如果點q在N4(P)中(即p、q是4鄰域的),且數值在V中,則q和p是4鄰接的;
? ? ◆? 8鄰接:p、q是8鄰域的,且數值在V中
? ? ◆? m鄰接(混合鄰接):滿足下列條件的任一個,且數值在V中。
? ? ? ?(i)q在中N4(P)
? ? ? ?(ii)q在ND(P)中,且集合N4(P)∩N4(Q)中沒有V值的像素。
m鄰接本質:像素間同時存在4鄰接和8鄰接時候,優先采用4鄰接,屏蔽8鄰接。
例如下圖中,(b)中兩個灰色的1滿足m鄰接。(c)中兩個灰色的1不滿足m鄰接。
?
連通性:
書上概念:從坐標(x,y)的像素p到坐標為(s,t)的像素q的通路,是由一系列的特定像素組成的序列,其坐標為:
(x0,y0), (x1,y1), …, (xn,yn)
其中(x0,y0) = (x,y), (xn,yn) = (s,t)。 并且像素(xi,yi)和(xi-1,yi-1)對于1≤i≤n是鄰接的(4鄰接,8鄰接,m鄰接)。在這種情況下,n是通路的長度。從像素p到像素q就形成了一個像素通路。
感覺看下面這個截圖就夠了。
?
像素之間距離:
定義:對于像素p、q、z,分別具有坐標(x,y), (s,t)和(u,v),如果
(1) D(p,q)?? ?≥ 0 ? ( D(p,q)=0,當且僅 當p?=q),
(2) D(p,q)??= ?D(q,p)
(3) D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z)
則稱D是距離函數或度量。
歐式距離:
D4距離(城市距離):
像素p(x,y)和q(s,t)之間的D4距 離定義為: D4(p,q) = |x – s| + |y – t|
例如,與點(x,y)(中心點)D4距離小于等于2的像素,形成右邊 固定距離的輪廓。
?
D8距離(棋盤距離):
q(s,t)之間的D8距離定義為: D8(p,q) = max(|x – s| ?,|y – t|)
?
?
?
?
?
?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的图像处理:像素间的基本关系的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: matlab 多次求解偏微分方程
- 下一篇: 图像处理:边缘提取算法(边缘提取算子总结