数字图像处理：目标表示与描述——链码方法

"本文主要探讨了数字图像处理中关于图像目标的表示与描述，特别是针对目标区域的四叉树表示方法。在图像分割后，对感兴趣的目标进行定性或定量的几何性质描述是后续分析的关键。文章介绍了目标表示的两个方面，即数据结构的表示和区域特性的描述，并详细讲解了边界表示中的链码方法。" 在数字图像处理领域，图像分割是将图像中具有不同特征的区域分离出来的重要步骤。然而，这仅仅是分析的第一步，接下来的分析通常涉及对这些感兴趣目标的几何特性进行定性或定量的表示和描述。目标表示关注的是如何用数据结构有效地存储和操作这些区域，而目标描述则关注区域的特性，如形状、纹理和与其他区域的关系。 本章重点讨论了目标的边界表示，其中链码是一种常用的方法。链码通过编码图像中曲线的每个点与其相邻点的方向关系，来表示曲线的路径。这种表示方式可以简化为使用角度表示斜率，比如4方向链码和8方向链码。4方向链码考虑了四个主要方向（上、下、左、右），而8方向链码增加了对角线方向，提供了更精确的描述。每一段曲线可以用一对数字表示，一个是起始点的斜率信息，另一个是沿该斜率方向延伸的坐标长度。 此外，还提到了目标区域的四叉树表示，这是一种数据结构，用于有效地组织和检索图像中的区域。四叉树每个节点代表图像的一个小块，子节点对应于该块的四分之一。这种方法在处理图像分层、缩放和查询时非常有用，特别是在需要快速访问特定区域或查找特定特征时。 数字图像处理中的目标表示与描述是复杂且关键的环节，它们结合了数学、计算机科学和视觉感知原理，为后续的图像分析和理解提供了坚实的基础。链码和四叉树等表示方法是这一领域的核心工具，它们有助于我们更深入地理解和操作图像中的信息。