数字图像处理课件KL变换-Eigenspace
71页1、2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,1,一、K-L变换PCA、Eigenspace,1、图像转化为拉长向量 2、中心化训练图像 3、构造训练图像数据矩阵,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,2,4、计算协差阵 5、计算协差阵的特征值和特征向量 其中 是与非零特征值 对应的特征向量 6、按对应特征值大小将特征向量,构造变换矩阵,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,3,7、K-L变换,训练图像向eigenspace投影 8、图像识别 识别过程只要计算待识别图像投影坐标与训练图像投影坐标之间的距离,找出最短距离,若小于预定门限则为该接近训练样本,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,4,例:,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,5,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,6,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,7,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,8,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,9,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,10,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,11,2019/6/
2、20,图象识别与人工智能研究所,12,特征向量的快速计算方法 1、图像转化为拉长向量 2、中心化训练图像 3、计算协差阵 4、计算协差阵的特征值和特征向量,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,13,5、计算 的特征向量 并除以它的模 6、同前述,特征向量排序,构造变换矩阵,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,14,上 例 数据,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,15,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,16,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,17,加上均值向量,p个样本共有p个特征值和特征向量,特征值按数值降序排列,有 并 描述第 个主分量获取的信息占 总信息的比例,称之为第 个主分量的贡献率。 前 个主分量的贡献率之和 称为 的累计贡献率。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,18,奇异值分解(SVD),对任意图像 有 ,其中 和 分别为 行和 列左右奇异向量正交方阵, , , 为图像A的第 个非零奇异值, 且 ,,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,19,K-L变换图像中心化处理的另外两种方法,1、标准方法,
3、图像象素灰度减去所有图像的均值向量; 2、图像象素灰度减去图像本身的均值,它有利于图像互相关的计算; 3、图像象素灰度除以图像本身的模,这种变化有利于协方差的计算。 12、23方法可以级联,13方法不能级联,因为作用抵消。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,20,二、Fisher (空间)判别函数,图像识别就是将C类N维图像向量向一个C1维分类空间投影的过程。 例如,二维空间的两类样本点集,为了分类向一维直线投影,只要直线的方向合适,两类样本点可以分离开来, Fisher 判别函数就是要寻找最佳分离界面。识别时,测试图象也要投影,然后寻找最接近的训练图像投影点即可。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,21,二维样本点投影示例图,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,22,Fisher 判别函数的基本方法,与PCA方法类似,训练图像和测试图象首先向同一个子空间投影,然后,使用相似性度量进行识别。差别就在于子空间的计算方法,以下是建立Fisher 判别函数的过程: 1、计算类内散布矩阵 类内散布矩阵描述同一类内样本散布状况,对于第 类,散布矩阵 是高类每一个
4、中心化处理后图像协差阵之和。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,23,其中 是第 类内图像的均值向量。而总的类内散布矩阵(总共有 C 类)等于所有各类散布矩阵之和 2、计算类间散布矩阵 类间散布矩阵 描述类间散布状况,它是样本分布总均值 与每一类均值 之间差值的协差阵之和 其中 是第 类图像的个数。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,24,3、求解特征值问题 计算类内和类间散步矩阵的特征向量 (V)和特征值() 。 4、保留前C1个特征向量 将特征值从大到小排列,取前C1个特征值对应的特征向量,构成Fisher基向量。 5、图像向基向量投影 所有原始(非中心化)图像与每一个Fisher基向量求点积,即投影到一条可以进行判别的直线上。,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,25,例:两类12幅训练图像, 和,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,26,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,27,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,28,两类散布矩阵分别为,2019/6/20,图象识别与人工智能研究所,29,2019/6/20,图象
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