图像处理：区域骨架与边界表示技术

在《数字图像处理——描述与表示》的第十章中，章节的核心内容围绕目标的表示与描述展开，特别是针对图像中的区域特性进行深入探讨。章节首先介绍了图像分割的基本概念，它将图像划分为具有不同灰度、组织和结构特征的区域，这些区域的分离对于后续分析至关重要。目标的表示和描述是对这些感兴趣的区域进行几何性质的定性或定量表达，可以从数据结构和区域特性两方面进行。 10.1节重点阐述了边界表示，其中提到封闭的轮廓被视为目标区域的边界，边界内的像素点归属于该目标。章节引入了链码这一概念，这是一种用于编码图像中曲线边界的方法。链码的基本思想是通过矩形网格采样图像，用一对数字来描述曲线边界的信息，包括起点的斜率和沿该斜率方向移动的坐标长度。例如，方向链码（如图10.14所示）是一种具体形式，它使用4个方向（通常为上、下、左、右）来编码边界的方向变化，每个方向对应一个二进制值，如8方向链码则增加了更多的方向选项。 链码的优势在于它简化了表示，将复杂的曲线边界转化为一系列易于处理的数字序列，这对于后续的形状分析、特征提取和匹配等任务非常有用。通过链码，可以有效地描述边界的位置和走向，从而实现边界和区域之间关系的精确描述。 此外，章节还可能涉及区域表示和区域描述，这涉及到对目标内部像素分布、纹理、颜色等属性的量化和描述。区域描述可能包括统计特征（如平均灰度、纹理复杂度）、形状描述符（如霍夫关键点、SIFT特征）或更高级的语义描述（如物体类别或对象的部分识别）。通过这样的表示和描述，图像处理技术能够更好地理解和表达图像内容，为计算机视觉、图像检索和机器学习算法提供基础支持。 第十章内容深入到数字图像处理的细节层面，通过边界和区域的表示与描述，帮助读者掌握如何有效地从复杂图像中提取和理解关键信息，为图像分析和智能应用奠定了坚实的基础。