Моменти зображення

Матеріал з testwiki
Перейти до навігації Перейти до пошуку

В обробці зображень, комп'ютерному зорі та суміжних областях, під моментами зображення розуміються деякі часткові зважені середні інтенсивностей пікселів зображення, які є глобальними дескрипторами зображення. Моменти зображення корисні для опису об'єктів після сегментації.

Геометричні моменти

Для 2D неперервної функції f(x,y) геометричним моментом порядку (p + q) називається вираз

Mpq=xpyqf(x,y)dxdy

для p,q = 0,1,2,... Для диcкреnного напівтонового зображення з інтенсивністю пікселів I(x,y) та розміру M×N, геометричні моменти Mij обчислюються за формулою

Mij=x=0M1y=0N1xiyjI(x,y)

Теорема єдиності (Hu [1962]) стверджує, що коли f(x,y) є кусково-неперервною функцією яка приймає ненульові значення в скінченній області площини Oxy, то моменти всіх порядків Mij існують і однозначно визначаються функцією f(x,y) . Навпаки, функція f(x,y) однозначно відновлюється з її моментів Mij.

Приклади

Прості властивості зображення виражені в термінах геометричних моментів:

  • Площа (для бінарного зображення) або сума рівнів сірого (для напівтонових зображень):M00
  • Центр мас зображення: {x¯, y¯}={M10M00,M01M00}

Центральні моменти

Центральний момент визначається як

μpq=(xx¯)p(yy¯)qf(x,y)dxdy

де x¯=M10M00 i y¯=M01M00 є компонентами центроїда.

Якщо ƒ(xy) є дискретним зображенням, тоді попереднє рівняння перетворюється у наступне

μpq=xy(xx¯)p(yy¯)qf(x,y)

Центральніи моменти до третього порядку:

μ00=M00,
μ01=0,
μ10=0,
μ11=M11x¯M01=M11y¯M10,
μ20=M20x¯M10,
μ02=M02y¯M01,
μ21=M212x¯M11y¯M20+2x¯2M01,
μ12=M122y¯M11x¯M02+2y¯2M10,
μ30=M303x¯M20+2x¯2M10,
μ03=M033y¯M02+2y¯2M01.

Центральні моменти виражаються через геометричні моменти:

μpq=mpnq(pm)(qn)(x¯)(pm)(y¯)(qn)Mmn

Центральні моменти є інваріантами відносно паралельного перенесення.

Приклади

Інформація про орієнтацію зображення може бути отримана з коваріаційної матриці побудованої з центральних моментів:

μ'20=μ20/μ00=M20/M00x¯2
μ'02=μ02/μ00=M02/M00y¯2
μ'11=μ11/μ00=M11/M00x¯y¯

Коваріаційна матриця зображення I(x,y) має вигляд

cov[I(x,y)]=[μ'20μ'11μ'11μ'02].

Власні вектори цієї матриці відповідають головній і побічній осям інтенсивності зображення, тому орієнтація може бути отримана з кута власного вектора асоційованого з найбільшим власним значенням у напрямку осі яка найближча до цього власного вектора. Цей кут Θ обчислюється за такою формулою:

Θ=12arctan(2μ'11μ'20μ'02)

Наведена формула справедлива тих пір, поки:

μ'20μ'020

Власні вектори коваріаційної матриці рівні

λi=μ'20+μ'022±4μ112+(μ20μ02)22,

Моментні інваріанти

Моменти добре відомі своїм застосуванням в аналізі зображень, оскільки їх можна використовувати для отримання інваріантів щодо конкретних класів перетворень.

Зауважимо, що детально описані нижче інваріанти є точними інваріантними лише для неперервних зображень. У дискретному випадку ні масштабування, ні повороти не визначені коректно: дискретне зображення, перетворене таким чином, як правило, є наближенням, і задіяні перетворення не є оборотним. Тому ці інваріанти є лише приблизно інваріантними при описі фігури в дискретному зображенні.


Інваріанти групи паралельних перенесень

Центральні моменти μi j довільного порядку є інваріантами відносно паралельних перенесень, за побудовою.

Інваріанти групи рівномірних розтягів

Інваріанти ηij відносно як паралельних переносів так і рівномірних розтягів можуть бути побудовані з центральних моментів шляхом ділення на підходящу степінь нульового центрального моменту:

ηij=μijμ00(1+i+j2)

де i + j ≥ 2.


Інваріанти групи поворотів

Як показано в статті Hu,[1][2] інваріанти відносно паралельних переносів, масштабування і поворотів мають вигляд

I1=η20+η02

I2=(η20η02)2+4η112

I3=(η303η12)2+(3η21η03)2

I4=(η30+η12)2+(η21+η03)2

I5=(η303η12)(η30+η12)[(η30+η12)23(η21+η03)2]+(3η21η03)(η21+η03)[3(η30+η12)2(η21+η03)2]

I6=(η20η02)[(η30+η12)2(η21+η03)2]+4η11(η30+η12)(η21+η03)

I7=(3η21η03)(η30+η12)[(η30+η12)23(η21+η03)2](η303η12)(η21+η03)[3(η30+η12)2(η21+η03)2].


Ці інваріанти добре відомі як інваріантні моменти Hu.

Перший з них I1, є аналогом моменту інерції відносно центроїда зображення. Останній I7 називається косим інваріантом, який дає змогу розрізняти дзеркальні зображення. Ці інваріанти залежні між собою.

Повна і незалежна множина інваріантів групи повороту вперше побудована в J. Flusser.[3] Також він довів, що моменти Hu не є повною множиною інваріантів до третього порядку і вони не є незалежними. I3 не дуже корисний оскільки є раціональним дробом від інших інваріантів. Також в оригінальні статті Hu пропущено незалежний інваріант :

I8=η11[(η30+η12)2(η03+η21)2](η20η02)(η30+η12)(η03+η21)

Л. Бедратюк [4] розглянув питання побудови моментних інваріантів як задачу класичної теорії інваріантів. В статті було введено поняття алгебри 2D моментних інваріантів і показано що ця алгебра ізоморфна класичному об'єкту -- алгебрі спільних SO(2)-інваріантів кількох бінарних форм. Також було обчислено мінімальну породжуючу систему алгебри моментних інваріантів і підтверджено результати статті [3].

Література

Шаблон:Reflist

  1. M. K. Hu, "Visual Pattern Recognition by Moment Invariants", IRE Trans. Info. Theory, vol. IT-8, pp.179–187, 1962
  2. http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=cvmatchshapes#humoments Шаблон:Webarchive Hu Moments' OpenCV method
  3. J. Flusser: "On the Independence of Rotation Moment Invariants Шаблон:Webarchive", Pattern Recognition, vol. 33, pp. 1405–1410, 2000.
  4. L.Bedratyuk: "2D Geometric Moment Invariants from the Point of View of the Classical Invariant Theory", Journal of Mathematical Imaging and Vision (2020) 62:1062–1075