python 计算图像结构张量（Structure_tensor） 最新推荐文章于 2025-08-14 11:02:59 发布 原创 最新推荐文章于 2025-08-14 11:02:59 发布 · 3.2k 阅读 · 6 · 15 · CC 4.0 BY-SA版权 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 文章标签： #python #计算机视觉 #图像处理 本文介绍了图像结构张量的概念，如何利用梯度和高斯滤波计算，以及在Python中使用skimage库进行结构张量计算和特征值分析的过程。通过结构张量，可以识别出图像中的边缘、角点和不同区域。实例展示了结构张量在边缘检测中的应用。 什么是图像结构张量？ 初始的结构张量利用的是梯度算子，来计算符合人类视觉特性的空间结构特征。 结构张量表达方法很好的避免了梯度计算时的正负抵消效应，又具有半正定性，再经线性高斯滤波后即使在有噪声的情况下也可以具有稳定的特性。 利用平滑后的矩阵场的特征值和特征向量等信息，可以快速的提取 图像中的结构信息，如图像内目标边缘，目标形状角点特征等 结构张量技术可以很好的将结构信息突出的部分和结构信息弱的部分区分开，例如区分开图像中的边缘轮廓等细节与平坦光滑的部分。 怎么利用python进行计算？ 二维图像的结构矩阵构成如下： T=[Rx2RxRyRxRyRy2]=[TxxTxyTxyTyy]=[ArrArcArcAcc]T=\begin{bmatrix} Rx^{2} & RxRy\\ RxRy&Ry^{2} \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} T_{xx} & T_{xy} \\ T_{xy} &T_{yy} \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} A_{rr} & A_{rc} \\ A_{rc} &A_{cc} \end{bmatrix}T=[Rx2RxRyRxRyRy2]=[TxxTxyT