特征測量和誤差分析

1、可編輯ppt,第10章 特征測量和誤差分析,10.1 直接測度和間接測度 10.2 準確性和精確性 10.3 4-連通和8-連通 10.4 影響測量誤差的因素 10.5 誤差分析,可編輯ppt,10.1 直接測度和間接測度,直接測度（direct measurements） 指直接對特征進行測量 (1) 場測度（field measurements） 場數(shù)目，場面積，目標數(shù)量 (2) 特定目標的測度（feature-specific measurements） 目標的面積，直徑（包括最大，最小直徑） 孔數(shù)量，內(nèi)切位置，切線數(shù)量,可編輯ppt,10.1 直接測度和間接測度,推導出的測度（deri

2、ved measurements） 借助其它已測出的測度而獲得的新測度 可以有無窮個（數(shù)量可以沒有限制 ）,可編輯ppt,10.1 直接測度和間接測度,測度組合 測度的和： 測度乘實數(shù)： 測度的倒數(shù)： 通式,可編輯ppt,含義/定義 準確性或準確度（accuracy） 實際測量值和作為（參考）真值的客觀標準值的接近程度，無偏估計 精確性或精確度（precision） 根據(jù)重復性來定義，這里重復性指測量過程能重復進行并得到相同測量結(jié)果的能力 一致估計 （基于N個樣本,10.2 準確性和精確性,可編輯ppt,10.2 準確性和精確性,關(guān)系和示例 估計中間圖里十字的位置 左：估計不一致（分布無規(guī)律/

3、不精確）但無偏 右：估計相當一致但不準確，有偏,可編輯ppt,10.2 準確性和精確性,系統(tǒng)誤差和統(tǒng)計誤差 系統(tǒng)誤差反映（參考）真值和測量數(shù)據(jù)的平均值之間的差別 統(tǒng)計誤差描述重復測量所得到的測量數(shù)據(jù)（相對于重心值）的散射程度 統(tǒng)計誤差大但系統(tǒng)誤差小時，每個測量值都與真值差別大但它們的均值可能接近真值 統(tǒng)計誤差小但系統(tǒng)誤差大時就會得到高精確性低準確性的結(jié)果,可編輯ppt,10.2 準確性和精確性,系統(tǒng)誤差小,系統(tǒng)誤差大,統(tǒng)計誤差小,統(tǒng)計誤差大,可編輯ppt,10.3 4-連通和8-連通,1.邊界點和內(nèi)部點 (a) 中的淺陰影象素點組成1個目標區(qū)域 (b) 8-連通內(nèi)部點，4-連通邊界點 (c)

4、4-連通內(nèi)部點，8-連通邊界點 (d) 4-連通內(nèi)部點和邊界點 / 8-連通內(nèi)部點和邊界點,可編輯ppt,10.3 4-連通和8-連通,2.目標點和背景點 (a) 有一個帶孔的黑色目標處在白色背景中 (b) 使用4-連通性來確定目標和背景 (c) 使用8-連通性來確定目標和背景 (d) 使用4-連通性來確定孔，8-連通性來確定目標,可編輯ppt,10.3 4-連通和8-連通,3.連通組元的分離 一個4-連通的輪廓能分開三個4-連通的組元 一個8-連通的輪廓分不開兩個8-連通的組元 解決方法：使用對偶的連通性,可編輯ppt,10.3 4-連通和8-連通,4.開集和閉集目標 區(qū)域閉集（包括邊界點）

5、，區(qū)域開集（不包括邊界點） (a) 黑點代表8-連通的目標點，白點代表4-連通的背景點 (b) 將目標考慮成閉集，p在B中有三個8-鄰域點 (c) 將目標考慮成開集，q在B中有三個4-鄰域點,可編輯ppt,10.4 影響測量誤差的因素,10.4.1誤差來源 10.4.2光學鏡頭分辨率 10.4.3采樣密度 10.4.4分割算法 10.4.5特征量計算公式 10.4.6綜合影響,可編輯ppt,10.4.1 誤差來源,數(shù)字）測量 從數(shù)字化的數(shù)據(jù)出發(fā)，精確地估計產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的原始模擬量的性質(zhì) 導致測量產(chǎn)生誤差的因素 (1) 客觀物體本身參數(shù)或特征的自然變化 不同物體（可能隨時間進程）有不同的顏色、尺

6、寸、形狀、表面特性、. (2) 圖象采集過程 光學鏡頭分辨率 從連續(xù)到離散：空間采樣和灰度量化,可編輯ppt,10.4.1 誤差來源,3) 不同的圖象處理和分析手段 例如編碼，分割等，丟失信息，改變形態(tài)等 (4) 不同的測量方法和計算公式 (5) 圖象加工過程中噪聲等干擾的影響 設(shè)備、傳輸、算法,可編輯ppt,10.4.2 光學鏡頭分辨率,一個有限散射的光學鏡頭，其點擴散函數(shù)在成像平面的第1個零點對應(yīng)半徑為 l 是光的波長（對自然光常取l = 0.55 mm） di 是鏡頭到成像平面距離，D 是鏡頭直徑 瑞利分辨率準則： 可以區(qū)分開兩個距離為 r 的點源圖象,可編輯ppt,10.4.2 光學鏡

7、頭分辨率,1)普通照相機 一般拍照時有 do di f 設(shè)鏡頭的 f-因數(shù)為 nf = f / D (2)望遠鏡 望遠鏡點擴散函數(shù)的尺寸決定了分辨率,可編輯ppt,10.4.2 光學鏡頭分辨率,3)顯微鏡 放大倍數(shù)大于10倍時，有di do = f 數(shù)值孔徑 與光的波長成正比，與鏡頭的光圈數(shù)成反比 現(xiàn)代顯微鏡視場的直徑是22 mm (0.9 in.) 先前的顯微鏡視場的直徑是20 mm (0.8 in.,可編輯ppt,10.4.2 光學鏡頭分辨率,13 mm (0.5 in.)CCD，圖象640 480象素 每個象素的尺度為15.875 mm，1024 1024攝象機,可編輯ppt,10.4.

8、3 采樣密度,不能只從采樣定理出發(fā)來選取采樣率 1.采樣定理的適用性 如果信號f (x)中的最高頻率分量為wo，要從采樣完全恢復信號，則采樣頻率必須滿足ws 2wo 采樣過程,ws = 2/xs,可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,1.采樣定理的適用性 采樣集合： fn= f (nxs)|n= , , 1, 0, 1, , + 為完全表示帶限信號f (x)，需要無窮個采樣 如果把信號限制在有限的區(qū)間，信號不是帶限的 對任一個信號f (x)和與其對應(yīng)的頻譜F(w)，或者是 f (x)在空域有限，或者是F(w)在頻域有限，但不能同時有限（采樣定理不能用,可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,圖象

9、采集中信號帶寬的變化 (1)進入光學鏡頭的連續(xù)信號是沒有帶限的 (2)由光學鏡頭出來的信號是有帶限的，光學傳輸函數(shù)限制了輸出圖象的頻譜 (3)圖象采集時將帶限信號在有限面積上成象，由攝象機出來的信號不再是帶限的了 (4)采樣并把結(jié)果存入儲存器。因為只用了有限個數(shù)字來表示圖象，即使光電感受面面積無窮，用來表示圖象的數(shù)據(jù)量仍是有限的（混迭效應(yīng)不可避免,可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,2.采樣對目標特征測量的影響 對給定尺寸的目標，采樣密度增加，屬于目標的象素增加。一般來說，一個目標中的象素越多，測量目標特征時應(yīng)該越準確 采樣密度不夠,可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,2.采樣對目標特征測

10、量的影響 利用采樣定理來指導對采樣率的選擇并不可靠 不可能寫出在有限步驟（或有限時間）內(nèi)能從采樣數(shù)據(jù)中獲得準確測量值的算法 準確測量的公式：需要用到無窮個采樣 需要計算無窮個sinc函數(shù),可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,3. 采樣密度的選擇 圖象分辨率與采樣密度的關(guān)系（實驗） (1) 4 6 pixel/m 確定目標位置 (2) 15 30 pixel/m 觀察結(jié)構(gòu)細節(jié) (3) 30 40 pixel/m 內(nèi)容基本不變,可編輯ppt,10.4.3 采樣密度,3. 采樣密度的選擇 采樣密度與要測量目標尺寸的關(guān)系 對圓形物體求面積,進行高準確度的測量常需要相當大的過采樣,可編輯ppt,10.

11、4.4 分割算法,圖象分割對測量精度的影響（圖象信噪比,面積測量的誤差曲線隨信噪比SNR的減少而左移，所以有可能從不同信噪比的圖象得到相近的面積測量精度,可編輯ppt,10.4.4 分割算法,圖象分割對測量精度的影響（目標的尺寸,彎曲能測量的誤差隨目標尺寸d的增加而增加。所以對大目標的彎曲能測量結(jié)果不如對小目標的可靠,可編輯ppt,10.4.4 分割算法,圖象分割對測量精度的影響（目標的形狀,歸一化絕對平均曲率測量的精度受目標形狀E的影響不太明顯，但測量誤差總處于較高水平。換句話說，對不同形狀的目標這個特征的測量都不易準確,可編輯ppt,1.基于鏈碼的距離測量 鏈碼長度的計算通式 Ne：偶數(shù)鏈

12、碼的個數(shù) No：奇數(shù)鏈碼的個數(shù) Nc：角點（即鏈碼方向 發(fā)生變化的點）個數(shù),10.4.5 特征量計算公式,可編輯ppt,1.基于鏈碼的距離測量 鏈碼長度的不同計算公式,10.4.5 特征量計算公式,可編輯ppt,1.基于鏈碼的距離測量 不同長度計算公式的比較,10.4.5 特征量計算公式,可編輯ppt,2.基于局部模板的距離測量 一條長直線的長度可以逐步（局部地）計算 局部距離圖 a：沿水平或垂直方向的局部距離 b：沿對角方向的局部距離 通路長度：D = ama + bmb 最優(yōu)值：a = 0.95509，b = 1.36930 最大誤差： 0.04491 M，M = max|x1 x2|, |y1 y2,10.4.5 特征量計算公式,可編輯ppt,2.基于局部模板的距離測量 3-D圖象，計算局部距離的模板,