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图像特征提取方法概述

图像特征提取方法概述
图像特征提取方法概述

课程设计报告

设计题目: 图像特征提取方法概述 __ 学 院: 电子工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 学 号: 姓 名: __ 电子邮件: 日 期: 2012 年 9 月 _

成 绩:

指导教师:

西 安 电 子 科 技 大 学 ……

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电子工程学院

课程设计(报告)任务书

学生姓名王宇指导教师白静职称副教授学生学号02099013专业电子信息工程

题目图像特征提取方法概述

任务与要求

查找阅读文献学习图像特征的提取方法,了解图像特征、提取方法的概念和分类,以及对具体提取方法的介绍和比较,并对相关内容做总结和分析,在此基础上撰写一份不少于3000字的科技文献综述报告。

开始日期2012年8月27日完成日期2012年9月7日

课程设计所在单位电子工程学院2012 年9 月

图像特征提取方法概述

摘要

随着科技发展和图像信息的大量产生和交流,目标图像的自动识别和分类应用越来越广泛,同时实际应用问题对目标识别技术的要求也越来越高,特征提取的方法显得尤为重要。本文通过对图像特征原理的介绍,对几种典型的图像特征方法进行了分析和比较,并对其前景进行了展望。

1、引言

随着信息化社会的到来,人们获取的信息已经不是局限在数字、符号、文本等信息,而是越来越多的处理图像信息。然而这些信息大多数或是具有很高的维数,或是获得的图像数量巨大。在大多数情况下,不能直接在这些测量空间中进行分类和识别。这一方面是因为测量空间的维数很高,不适宜分类器和识别方法的设计:更重要的是这样一种描述并不能直接反映测量对象的本质,并且它随摄像机位置、照度、运动等因素的变化而变化。为了进行分类器和识别方法的设计,需要把图像从测量空间变换到维数大大减少的特征空间,被研究的图像在这个特征空间中就由一个或几个特征向量来表示。综上所述,特征提取技术成为目标分类和识别中的关键技术。

2、图像特征提取的原理及分类

(1)图像特征提取的原理

在目标分类和识别过程中原始特征的数量可能很大,或者说样本处于一个高维空间中,这会给分类器带来沉重的计算负担。因此,我们希望选择或提取的特征应具有以下特点:

简约性:在用很少的特征标识目标的条件下,保持信息(或信息去失可以控制);

可分性:来自同一类的不同模式的特征非常接近,而不同类的模式的特征相距甚远。

可靠性:提取具有鲁棒性(robust)的特征,即对噪声或其它干扰不敏感。

获取特征的方法有两种:特征选择和特征提取。它们的根本任务就是如何从许多特征中找出最有效的特征,这里的有效指的是能够区分不同的类别。从一组特征中挑选出一些最有效的特征,以达到降低特征空间维数的目的,

这个过程叫做特征选择。通过映射(或变换)的方法可以用低维空间来表示图像,映射后的特征称为二次特征,它们是原始特征的某种变换(通常是线性变换或是非线性变换),得出数目比原来少的综合性特征,对原始特征进行变换得到的这些有利于分类、更本质、更少的新特征的过程称为特征提取。

(2)图像特征提取的分类

一般来说,图像特征的分类有很多种,如按提取的区域大小可以分为图像的局部特征以及全局特征;按特征在图像上的表现形式分为点特征、线特征和面特征(区域特征);将用于目标图像识别的特征归纳为如下四种:

图像的视觉特征:例如,图像的边缘、轮廓、形状、纹理和区域等。它们的物理意义明确,提取比较容易。

图像的统计特征:例如,灰度直方图特征、矩特征,其中矩特征包括均值、方差、峰度及墒特征等,目前,墒特征作为图像的特征得到了广泛的应用。 变换系数特征:对图像进行各种数学变换,如傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换等,可以将变换后的系数作为图像的一种特征。

代数特征:代数特征反映的是图像的某种属性。

而从映射角度考虑,将能够通过线性映射得到的特征称为线形特征,经过非线性映射得到的特征称为非线性特征。对应的映射称为线性特征提取方法和非线性特征提取方法。

3.图像特征提取的方法及比较

(1)线性特征提取方法

传统的线性特征提取方法有主分量分析(Principle Component Analysis,PCA)、Fisher 线性鉴别(FLD ),投影寻踪(Projection Pursuit, PP)等。下面将重点对PCA 算法及Fisher 算法进行介绍:

<1>主成分分析方法(PCA)

主成分分析的目的是将分散在一组变量上的信息集中到某几个综合变量(又称为成分)上,这些新变量是原始变量的线性组合而且互不相关。由于对变量的综合,将可能克服多重相关性造成的信息重叠。几何上主成分分析可以认为是坐标轴的旋转,将原始坐标系的坐标轴旋转成一组新的正交坐标轴,并按他们占原始数据变差的数量排列这些新的坐标轴。

主成分分析的对象是一幅图像矩阵q p X *)(,它的工作目标是对X 总的信息重新

调整组合,从中提取m 个综合变量v1,...,vm(m

设X=[1X ,...q X ],经过标准化,标准化的目的是使样本点集合重心与坐标原点重合。现求v1,...vm(m

111)var(Va a v T = (1)

记V 是X 的协方差矩阵,即求优化

111||a 1max Va a T

= (2) 1a 称为第一主轴,1v =X 1a 称为第一主成分。第一主成分带有的变异信息

1111)var(λ==Va a v T (3)

类似以上步骤依次有).(,...,2,1,q m m k Xa v k k ≤==.这m 个主成分带有的信息总和为

k m k k m k v λ11

)var(==∑=∑ (4) 成分个数m 的选择:通用的方法是方差的百分比方法,即保留占方差近90%的特征值。另一种方法是保留那些特征值大于平均值的特征值。

主分量分析反映了目标类别主要特征信息,在最小均方误差意义下是一种最佳变换。但它却没有利用类别属性及类别差异信息,因而从分类识别的角度看并不是一种最优变换。

<2>Fisher 线性鉴别分析方法(FLD )

Fisher 线性判别分析(FLD)的基本思想是寻找一个投影方向,使训练样本投影到该方向时尽可能具有最大类间距离和最小类内距离。后来,人们又将两类问题的FLD 方法推广到多类情况,其基本原理是通过寻找一个投影矩阵使得训练样本经投影变换后尽可能具有最大类间散射和最小类内散射。它是在使用PCA 方法进行降维的基础上,考虑到训练样本的类间信息。如果说主分量分析获得的特征是原始样本的最佳表示特征集,那么,线性判别分析获得的特征是原始样本的最佳判别特征集,该特征集更利于提取高可分性的特征。

设模式类别有c 个:w1,w2,...wc ,每类有训练样本i n 个,X 为n 个训练样本1X ,…n X 的集合。每一类的均值从及总体样本的均值μ分别为

k x i i X n i k ∑∈=ωμ1 (5)

k n

k X n ∑==1

1μ (6)

样本类内离散度矩阵w S 为:

i c

i w S S ∑==1 (7)

其中i S 为第i 类样本的离散度矩阵:

T i k i k x i X X S i k ))((μμω--=

∑∈ (8)

样本的类间离散度矩阵Sb 为:

T i i c

i b S ))((1μμμμ--=∑= (9)

Fisher 鉴别函数定义为:

w

S w w S w w J w T b T F =)( (10) 其中w 表示从原始样本空间到Fisher 空间变换向量。

<3>线性特征提取方法的比较

PCA 方法是一种最小均方意义上的最优变换,它的目标是去除输入随机向量之间的相关性,以突出原始数据中的隐含特性。其优势在于数据压缩以及对多维数据进行降维。但PCA 方法在对数据的处理过程中是根据观测数据的协方差矩阵进行计算的,只涉及到信号数据协方差矩阵,即二阶统计特性,并未考虑到信号数据的高阶统计特性,所以变换后的数据间仍有可能存在高阶冗余信息,实际上数据的高阶统计特性往往包含更重要的特征信息。

Fisher 线性鉴别是基于样本类别进行整体特征提取的有效方法。它是在使用PCA 方法进行降维的基础上,考虑样本的类间信息。PCA 的一个主要的不足之处在于样本类间离散度增大的同时,会导致样本类内离散度增大,而FLD 在最大化类间距离的同时最小化类内距离。FLD 的基本原理就是找到一个最

合适的投影轴,使各类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类内的样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果达到最佳,它是进行图像整体特征提取的有效方法,有着广泛的应用。

投影寻踪(projection pursuit, PP) 是用来分析和处理高维观测数据,尤其是处理来自非正态总体的高维数据的一种统计方法。PP的基本思想是把高维数据投影到1-3维子空间上,寻找出能够反映原来高维数据的结构或特征的投影,以达到研究、分析高维数据的目的。PP方法的不足之处体现在计算量大和处理非线性能力弱。

(2)非线性特征提取方法

无论是前面介绍的主成分分析还是Fisher鉴别方法都是线性特征提取方法,它们一般只适用于线性可分的模式。但实际应用中,许多模式并非线性可分,因此,线性特征提取方法并不理想。为了解决非线性模式的有效特征提取问题,一种可行的办法是对一些线性方法进行相应的非线性扩展。近年来,随着统计学习理论,特别是支持向量机SVM方法的问世,通过再生核理论对一些线性算法进行非线性扩展己成为研究非线性特征提取方法的一种非常重要的手段。下面将对核方法的原理进行介绍:

从具体操作过程上看,核方法首先采用非线性映射将原始数据由数据空间映射到特征空间,进而在特征空间进行对应的线性操作。由于运用了非线性映射,且这种非线性映射往往是非常复杂的,从而大大增强了非线性数据处理的能力。

核方法的缺点:各特征的物理意义很不明确,一般的线性方法仅是原有各特征的线性叠加,还可以勉强找出其含义,而核方法是不可能明确其物理意义的;求投影所需的计算相对要难得多;测试样本在F空间向量上的投影太复杂。

第一个不足从目前看是不可克服的,因为这一不足是由非线性变换引起的,而核方法必须经过非线性变换。后两个不足实际上涉及的是同一个问题,即如何减少表达式中所使用的样本数目。由此可见,如何从学习样本集中选择最具代表性的学习样本是核方法的一个研究方向,或许主动学习(active learning) 是解决这两个问题的一条有效途径。

目前,核方法中的核函数主要包括线性核、P阶多项式核和径向基函数

(RBF)核等。不过,在实际应用中,到底选择什么样的核函数才能最好地变换或表达该问题,还是一个尚未解决的问题。

随着支持向量机理论的提出,基于核的学习方法己逐渐受到人们的重视。核学习己经远远超越SVM范畴,形成了一个相对独立的研究方向,并走向更为厂-阔的舞台。核方法的中心思想是,在进行分类等数据处理时,对于线性不可分打本,首先通过一个非线性映射将原空间样本映射到高维特征空间(也称核空间)中,使核空间中的样本变得线性可分,或者近似线性可分,然后在核空间中用线性方法对其进行处理,从而实现相对于原空间进行非线性的处理,其效果相当好。研究者相继提出了核主成份分析(KPCA)以及针对两类的FLD问颗棵出了核Fisher判别分析(KFLD)等等。

4.小结

本文主要讨论了目标识别中的特征提取问题,并着重研究了线性与非线性特征提取的方法。而现在由于图像处理的数据量和数据维数的增大,研究图像特征提取的更加优化的算法显得更加重要。而研究人员也在本文中提到的相关算法上提出了优化的算法,如2DPCA及分块2DPCA算法、分块Fisher

线性鉴别方法等。这些算法的提出使得图像特征的提取能够快速、准确,为其应用于实践中起到了巨大的推进作用。由于楔形波逼近过程是自底向上的过程,不可避免计算时间较长,如何改进呢楔形波的逼近算法,使其计算时间缩短,还有待于做进一步深入研究,虽然基于楔形波变换域的边缘检测的方法效果比较明显,但是对微弱边缘和细小边缘的检测效果仍然是不够理想的,如何更好的对它们检测这都是需要有待于做进一步深入研究。只要这些不足通过研究得到解决那么楔形波在图像处理中体现出来的未来价值是显而易见的。总而言之图像特征的提取是图像处理领域中很重要的内容,也有着广泛的应用前景。

参考文献

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based on color and texture feature[J]. IMAGE AND VISION COMPUTING,2009, 27(6):658-665.

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社,2007:461-479.

[5]Hong Z. Algebraic feature extraction of image for recognition [J]. Pattern

Recognition, 1991(24):211-219.

关于图像特征提取

关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界(或边缘)的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的,还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征,在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测,然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向(角)。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤,而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构,但是区域也可能仅由一个像素组成,因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小,然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线,此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路,在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0~1 或者在 0~255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0~360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0~1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0~1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像,通过角点检测算法,进而找出这两幅图像的共同点,从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法,该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口,计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化,并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ,y 方向上移动v ,Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式: 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中,,x y E 为窗口内的灰度变化度量;,x y w 为窗口函数,一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=; I 为图像灰度函数,略去无穷小项有: 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ (2) 将,x y E 化为二次型有: ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵: 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到: 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中,R 为旋转因子,对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状,其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时,表明目标点附近区域为“平坦区域”;特征值一大一小时,表明特征点位于“边缘”上;只有当两个特征值均比较大时,沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到: 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成; 2)、检测尺度空间极值点; 3)、精确定位极值点; 4)、为每个关键点指定方向参数; 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中, 将第0层的初始尺度定为1.6,图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到(如2) , 尺度空间的所有取值,s为每组层数,一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度(由于k的取值关系,肯定是上下层)之间进行寻找

在极值比较的过程中,每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的,为了满足尺度 变化的连续性,我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像, 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度(达到亚像素精度)?

直方图中的峰值就是主方向,其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样,并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0~360度,其中每10度一个柱,总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑,减少突变的影响。

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 (4)颜色聚合向量 其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。(5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

SIFT特征点提取与匹配算法

SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能相对高效地计算出关键点的位置,建议使用的是差分高斯函数(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程,是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术,因此,图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容,可以描述图像所表达的意义,因此,研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说,随着具体应用的不同,选用的底层特征也应有所不同,在特定的具体应用中,不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式,对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为,一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求: (1)提取简单,时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强,对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近,反之,对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近,对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近,对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强,鲁棒性好,对图像大小,方向不敏感,具有几何平移,旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法,在此基础上选取合适的特征提取方法,用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来,将依次介绍颜色,纹理,形状等特征的提取和表示方法,最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征,是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性,不同类别的图像,其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言,颜色特征稳定性好,有对大小、方向不敏感等特点。因此,颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型,然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征,需要建立颜色空间模型,通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述,所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系,其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说,对于不同的应用,应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有:RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准,下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误!未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个: (1)观察角度的鲁棒性

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

SIFT特征点提取与匹配算法

二 特征点提取算法 1、基于SIFT (Scale Invariant Feature Transform )方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能计算的相对高效,所真正使用的是差分高斯尺度空间(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是由两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

图像特征提取及识别过程

纹理特征是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。 本文在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述和分类,最后重点研究了基于灰度共生矩阵的图像纹理提取方法,研究如何有效地提取图像纹理特征来对图像进行描述,通过特征值来对图像进行识别。 灰度共生矩阵是一种简单有效的图像纹理特征描述方法,该方法的优势在于:它能利用了图像中像素相对位置的空间信息更加准确地描述图像的纹理,本 文就是利用图像灰度共生矩阵的这一特性,从该矩阵中提取相应的统计参量作为纹理特征来实现对图像的识别。 关键字:灰度共生矩阵,纹理特征提取,图像识别

ABSTRACT Texture is a kind of importa nt visual clues in images , it is widespread but cannot easy to be described . Texture classification and segmentation is a enduring popular research field in image process ing area. Texture feature extract ion has bee n the focus of attention,due to its priority to texture classification and image segmentation. all sorts of texture feature extracti on methods has bee n emerged in en dlessly. On the basis of exte nsive literature inv estigati on, we review the texture feature extract ion methods, an alyze the developme nt of the research status of the texture feature extracti on methods and make a comprehe nsive review of its classificati on . Fin ally ,based on gray symbiotic matrix image problem extracti on methods,we research how to effectively extract image texture feature described by the image characteristic value to image recog niti on. Graylevel co-occurre nee matrix is a simple and effective image texture descripti on method.This method's advantage is: it can use the image pixels relative positions of the spatial in formatio n more to accurately describe the texture image.This paper use the graylevel co-occurre nee matrix of the properties to extract statistics from the matrix corresp onding as texture feature parameters to realize image recog niti on. KEY WORDS : graylevel co-occurrenee matrix, texture feature extraction, image recog niti on

图像特征提取与分析复习资料

图像分割概念:图像分割就是把图像分成各特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域互相不交叉,每一个区域都满足特定区域的一致性。医学图像的特点:成像设备的局限性、组织的蠕动-----伪影和噪声局部体效应------组织边缘模糊病变组织---------病变边缘不明确不均匀的组织器官-------灰度不均匀模糊、不均匀、个体差异、复杂多样医学图像分割方法的特点1、分割算法一般面向具体的分割任务,没有通用的方法2、重视多种分割算法的有效结合3、需要利用医学中大量领域的知识4、交互式分割方法受到日益重视图像分割算法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法基于数学形态学的分割方法灰度阈值法:灰度值域法是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或分割物体的边界. 令f(x,y)原始图像 阈值的选取:1直方图法(极小值点阈值) 2 最小误差阈值 3 迭代阈值分割 4 最大方差阈值分割边缘检测(Edge Detection):基本思想是先检测图像中的边缘点,再按照某种策略将边缘沿点连接成轮廓,从而构成分割区域。边缘:指图像局部亮度变化显著的部分. 边缘的检测方法:最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。利用相邻区域的像素值不连续的性

质,采用一阶或二阶导数来检测边缘点。一阶导数求极值点,二阶导数求过零点。一阶梯度算子:Roberts交叉算子Sobel算子 Priwitt 算子二阶拉普拉斯算子:在此基础上LoG 算子 Canny算子 :推导了最优边缘检测算子区域生长(region growing) 基本思想:将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体步骤:先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点,然后将种子象素周围邻域中与种子象素具有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程,直到在没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长了。解决的问题:① 如何选择一组能正确代表所需区域的种子象素; ② 如何确定在生长过程中能将相邻象素包括近来的准则;③如何确定生长终止的条件或规则例如:每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。起始第二步第三步558655865586 48974897 4897 228322832283 333333333333 分裂合并(splitting and merging) 基本思想:从整幅图像开始通过不断分裂得到各个区域.具体步骤:先把图像分成任意大小且不重叠的区域,然后再合并或分裂这些区域以满足

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面,后面会增一些具有实际代码的例子,尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达,它只能反正图像上具有的局部特殊性,所以它只适合于对图像进行匹配,检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征,如颜色分布,纹理特征,主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰,光照,旋转,噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言,局部特征点,往往对应着图像中的一些线条交叉,明暗变化的结构中,受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域,如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域,所以它比角点的噪能力要强,稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法(LOG),以及利用像素点Hessian矩阵(二阶微分)及其行列式值的方法(DOH)。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点,所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵:

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念,表征图像的特性。输入是一张图像(二维的数据矩阵),输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别,下面是图像特征的一些特性: 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合,本质上是图像像素的子集,能将区域分开。边缘形状是任意的,实践中定义为大的梯度的像素点的集合,同时为了平滑,还需要一些算法进行处理。角 顾名思义,有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上,分析边缘的走向,如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测,直接计算图像梯度的高度曲率(合情合理)。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构,很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体,例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线,每个脊像素都有脊宽度,从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来,表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征:颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点:颜色特征是全局特征,对区域的方向、大小不敏感,但是不能很好捕捉局部特征。 优点:不受旋转和平移变化的影响,如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点:不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 适用于难以自动分割的图像,最常用的颜色空间:RGB和HSV。 匹配方法:直方图相交法(相交即交集)、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种,我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种:统计直方图,累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像,可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数,即: 上式中k代表图像的特征取值,L是特征可取值个数,是图像中具有特征值为k的像素的个数,N是图像像素的总数,一个示例如下图:其中有8个直方条,对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/e711667014.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述 作者:李秀怡 来源:《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息,是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理 检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提,可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域,也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展,纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上,叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状,并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述,最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理;特征提取;小波;支持向量机 doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2017)23- 0175- 04 1 引言 随着大数据时代的到来,相对于一般数据,图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式,其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一,可以充分反映图像的整体特征,因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是,纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理,然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内,随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新,以及纹理提取的广泛的应用价值,促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性 目前,人们对纹理的精确定义还没有完全统一,当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为,纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常,人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元(texture element)。 尽管关于纹理的定义尚未统一,但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识: (1)纹理基元是纹理存在的基本元素,并一定是按照某种规律排列组合形成纹理;(2)纹理信息具有局部显著性,通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现;(3)纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征,而与人类视觉特征相一致的周期

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1) 颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2) 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3) 颜色矩

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(m ean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。(4)颜色聚合向量 其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。 (5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局

图像特征提取总结

图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点: 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的xx与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于: 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于: 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间: RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:

直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于: 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 (4)颜色聚合向量 其核心思想是: 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。 (5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点: 纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行

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