关于图像特征提取
图像特征提取方法详解(Ⅲ)
图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，它是对图像中的信息进行分析和提取，以便进行后续的图像识别、分类和分析。
在图像处理和计算机视觉应用中，图像特征提取是至关重要的一步，因为它直接影响了后续处理的结果。
一、图像特征的概念图像特征是指图像中能够表征其内容和结构的可测量属性。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
这些特征可以帮助我们理解图像的含义，区分不同的物体、场景和结构。
二、图像特征提取的方法1. 颜色特征提取颜色是图像中最直观和重要的特征之一。
常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色矩和颜色空间转换。
直方图统计是通过统计图像中每种颜色出现的频率来提取颜色特征，它可以帮助我们了解图像中的主要颜色分布。
颜色矩是一种用于描述颜色分布和颜色相关性的方法，它可以帮助我们定量地比较不同图像之间的颜色特征。
颜色空间转换则是将图像的RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab等），以便更好地提取颜色特征。
2. 纹理特征提取纹理是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的细节和结构。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理结构的统计方法，它可以帮助我们了解图像中不同区域的纹理分布。
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以帮助我们提取图像中不同尺度和方向的纹理特征。
局部二值模式是一种用于描述图像局部纹理特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的纹理信息。
3. 形状特征提取形状是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的对象和结构。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。
边缘检测是一种用于提取图像中边缘信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象轮廓和结构。
轮廓提取是一种用于提取图像中对象轮廓信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象形状和结构。
形状描述子是一种用于描述图像对象形状特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的形状信息。
图像特征提取流程
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图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
图像处理中的特征提取与分类方法
图像处理中的特征提取与分类方法图像处理技术是指利用计算机和数字图像处理技术来处理不同类型的图像，从而得到有效的信息。
图像处理被广泛应用于医学诊断、数字水印、娱乐、安防领域等方面。
其中一个重要的步骤就是图像的特征提取与分类，下面我将详细介绍这个过程中所用到的方法。
一、特征提取特征提取是图像处理中最关键的步骤之一。
图像中的特征是指具有区别度的、代表性的、不同的属性，不同的特征可以用于不同的分类任务。
在图像处理中，特征可以分为两种类型：结构特征和统计特征。
1. 结构特征结构特征是基于像素本身的一些属性来描述图像的特征，包括如下几种：（1）边缘特征：边缘是图像上两种不同灰度的区域之间的分界线。
边缘特征可以通过边缘检测算法来提取。
（2）角点特征：角点是图像上局部区域的转折点，可以用于跟踪和目标检测。
（3）纹理特征：纹理是图像上一种空间上或颜色上呈现规律的、重复的模式，可以用于纹理识别。
（4）形状特征：形状可以描述物体的几何形状，如圆、椭圆、矩形等。
2. 统计特征统计特征是通过对图像各个像素灰度值的统计分布来描述图像的特征，包括如下几种：（1）直方图：直方图描述了图像每个像素的灰度值出现的次数。
（2）均值和方差：均值表示图像区域内像素灰度值的平均值，方差表示图像区域内像素灰度值的变异程度。
（3）能量和熵：能量表示图像区域内像素良好分布的程度，熵表示图像区域内像素的信息量。
二、分类方法特征提取后，需要将其用于图像分类。
在图像分类上，根据不同任务，可以采用不同的分类方法。
1. 传统分类方法传统分类方法是指基于数学模型来描述图像特征和分类关系的分类方法，主要包括如下几种：（1）KNN算法：KNN算法是指K-近邻算法，是一种基于样本的分类方法。
对于一个测试样本，找出与它最相似的K个训练样本，用它们的分类标签中出现最多的作为预测结果。
（2）SVM算法：SVM算法是指支持向量机算法，是一种二分类模型，可以采用核函数进行非线性分类。
特征提取的方法有哪些
特征提取的方法有哪些特征提取是指从原始数据中提取出对问题解决有用的特征，是数据预处理的重要环节。
在机器学习、模式识别、图像处理等领域，特征提取是非常重要的一步，它直接影响到后续模型的性能和效果。
因此，特征提取的方法也是非常多样化和丰富的。
下面我们将介绍一些常用的特征提取方法。
1. 直方图特征提取。
直方图特征提取是一种常见的方法，它将数据按照一定的区间进行划分，并统计每个区间中数据的频数。
对于图像处理来说，可以将图像的像素值按照灰度级别划分成若干区间，然后统计每个区间中像素的个数，从而得到一个灰度直方图。
通过直方图特征提取，可以很好地描述图像的灰度分布特征。
2. 边缘检测特征提取。
边缘检测是图像处理中常用的一种特征提取方法，它通过检测图像中像素值的变化来找到图像中的边缘。
常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等，它们可以有效地提取出图像中的边缘信息，为后续的图像分割和物体识别提供重要的特征。
3. 尺度不变特征变换(SIFT)。
SIFT是一种基于局部特征的图像特征提取方法，它具有尺度不变性和旋转不变性的特点。
SIFT算法通过寻找图像中的关键点，并提取这些关键点周围的局部特征描述子，来描述图像的特征。
SIFT特征提取方法在图像匹配、目标识别等领域有着广泛的应用。
4. 主成分分析(PCA)。
主成分分析是一种常用的特征提取和降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。
通过PCA方法可以将高维数据降维到低维空间，同时保留了大部分原始数据的信息，对于高维数据的特征提取和数据可视化具有重要意义。
5. 小波变换特征提取。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度和频率的小波系数。
小波变换特征提取方法可以有效地捕捉信号的时频特征，对于信号处理和图像处理中的特征提取具有重要的应用价值。
总结。
特征提取是数据预处理的重要环节，不同的领域和问题需要采用不同的特征提取方法。
图像处理中的特征提取与分类算法
图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
数字图像处理中的特征提取技术
数字图像处理中的特征提取技术数字图像处理是一种涉及数字计算机与图像处理的技术。
它能够对图像进行一系列的处理，包括图像增强、特征提取、图像分割等。
其中，特征提取是数字图像处理中非常重要的一环，通过对图像中的关键特征进行提取和分析，可以实现图像分类、目标识别和图像检索等多种应用。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取技术。
一、特征提取的概述特征提取是数字图像处理中的一项重要技术，其主要目的是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以被用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
通常情况下，特征提取可以分为两种方式：1.直接提取图像的原始特征。
这种方式可以直接从图像中提取出像素点的信息，包括图像的颜色、灰度值等。
这些原始特征经过一些处理后可以发挥很大的作用。
2.间接提取图像的特征。
这种方法则需要将原始图像进行一些复杂的变换和处理，例如提取图像的边缘、纹理、形状等特征，再通过算法分析得出更加有价值的特征信息。
二、特征提取的算法1.边缘检测算法边缘检测是图像处理中的一项基本操作，其目的是提取出图像中的边缘信息。
实际上，边缘检测是一种间接的特征提取方法，通过提取出图像中的边缘信息，可以实现图像目标的检测和二值化操作。
常见的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
2.纹理特征提取算法纹理是图像中最基本、最重要的特征之一，其包含了图像中的细节信息，并能够有效地描述图像的表面纹理。
因此，通过提取纹理特征可以有效地用于图像分类和目标检测等应用中。
常见的纹理特征提取算法包括LBP算法、GLCM算法、Gabor算法等。
3.形状特征提取算法形状是图像中最基本、最重要的特征之一，其能够有效地描述图像中物体的大小和形态。
因此，通过提取形状特征可以用于目标检测和图像匹配等应用中。
常见的形状特征提取算法包括Hu不变矩算法、Zernike矩算法、Fourier描述子算法等。
三、特征提取的应用数字图像处理中的特征提取技术可以应用于多种应用领域中，例如：1.图像识别通过提取图像中的特征信息，可以建立有效的图像识别模型，实现对图像的分类和识别。
图像特征深度挖掘提取
图像特征深度挖掘提取图像特征深度挖掘提取随着人工智能技术的发展，图像处理和分析已经成为了一个重要的研究领域。
图像特征的深度挖掘提取在图像识别、图像检索和图像分析等任务中起着关键的作用。
本文将介绍图像特征深度挖掘提取的一些方法和应用。
首先，我们来了解一下什么是图像特征。
图像特征是指在图像中所提取出的能够代表图像内容的一些可视化的描述符或属性。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
传统的图像特征提取方法主要依赖于人工设计的算法，如SIFT、HOG和LBP等。
然而，这些方法在某些情况下表现不稳定，且对于复杂的图像内容往往难以提取有效的特征。
为了克服传统方法的局限性，近年来出现了一些基于深度学习的图像特征提取方法。
深度学习是一种模拟人脑神经网络工作原理的机器学习方法，其通过多层次的神经网络实现对图像特征的学习和表达。
深度学习方法的优势在于它能够自动从大量的数据中学习到更加丰富和有效的特征表示。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和自编码器（AutoEncoder）等。
在图像特征深度挖掘提取的方法中，卷积神经网络是最常见和最成功的模型之一。
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要通过卷积层、池化层和全连接层来实现对图像特征的提取和分类。
通过多层次的卷积和池化操作，网络能够逐渐提取出不同抽象级别的特征。
最后，全连接层将提取的特征进行分类或回归任务。
除了卷积神经网络，自编码器也是一种常用的图像特征提取模型。
自编码器是一种无监督学习方法，其通过将输入数据进行编码和解码来实现对特征的学习。
自编码器的编码过程可以看作是对输入数据进行了一种特征压缩，而解码过程则是对特征进行了一种特征重构。
通过训练自编码器，网络可以学习到输入数据的一种高维表示，这种高维表示即为图像的特征。
图像特征深度挖掘提取在许多实际应用中都发挥着重要的作用。
例如，在图像分类中，提取出的图像特征可以用于训练一个分类器，来实现对图像的自动分类。
图像处理技术中的特征提取方法
图像处理技术中的特征提取方法特征提取是图像处理技术中的重要步骤，它能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析与处理提供基础。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像处理技术中的特征提取方法。
1. 梯度特征提取法梯度特征提取法是一种基于图像边缘信息的特征提取方法。
通过计算图像中像素值的梯度来获取图像边缘信息。
其中，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。
这些算法可以有效地提取出图像的边缘特征，用于物体检测、目标跟踪等应用。
2. 纹理特征提取法纹理特征提取法是一种基于图像纹理信息的特征提取方法。
通过分析图像中的纹理分布和纹理特征，可以揭示图像中的纹理结构和纹理性质。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些方法可以用于图像分类、纹理识别等领域。
3. 颜色特征提取法颜色特征提取法是一种基于图像颜色信息的特征提取方法。
通过提取图像中的颜色分布和颜色特征，可以区分不同物体以及不同场景。
常用的颜色特征提取方法包括颜色矩、颜色直方图等。
这些方法可以用于图像检索、目标识别等应用。
4. 形状特征提取法形状特征提取法是一种基于图像形状信息的特征提取方法。
通过分析图像中的几何形状和边界形状，可以用于目标检测和图像分割等任务。
常用的形状特征提取方法包括边缘描述子如链码、轮廓拟合等。
这些方法可以用于目标检测、目标跟踪等应用。
5. 光流特征提取法光流特征提取法是一种基于图像运动信息的特征提取方法。
通过分析图像序列中像素的位移信息，可以获取图像中的运动信息。
常用的光流特征提取方法包括Lucas-Kanade光流法、Horn-Schunck光流法等。
这些方法可以用于目标跟踪、行为识别等应用。
在实际应用中，通常需要结合多种特征提取方法来提取更加丰富和具有区分度的特征。
例如，可以将梯度特征、纹理特征和颜色特征进行融合，以提取更加综合的特征表示。
还可以利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络等对提取的特征进行分类和识别。
图像特征提取方法详解(十)
图像特征提取方法详解一、引言图像特征提取是图像处理和计算机视觉中的一个重要环节。
通过提取图像中的特征信息，可以实现对图像的分析、识别和分类。
在实际应用中，图像特征提取方法的选择对图像处理的效果和性能有着重要影响。
本文将详细介绍几种常用的图像特征提取方法，并对它们的原理和特点进行分析。
二、颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，因此颜色特征提取在图像处理中具有重要意义。
常用的颜色特征提取方法包括直方图法、颜色矩法和颜色空间转换法。
直方图法通过统计图像中各个颜色通道的像素分布来表示颜色特征，颜色矩法则利用颜色矩来描述颜色空间的特征。
颜色空间转换法则是将图像从RGB颜色空间转换到HSV或Lab颜色空间，以获取更加直观和有效的颜色特征。
三、纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它可以描述图像中的细节和表面特征。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵法、局部二值模式法和小波变换法。
灰度共生矩阵法通过统计图像中像素灰度级别之间的关系来描述纹理特征，局部二值模式法则是通过计算像素点与其邻域像素的灰度差异来描述纹理信息。
小波变换法可以将图像分解成多个频率成分，从而获取不同尺度和方向上的纹理特征。
四、形状特征提取形状是图像中的另一个重要特征，它可以描述物体的外形和结构。
常用的形状特征提取方法包括边缘检测法、轮廓描述子法和形状上下文法。
边缘检测法通过检测图像中的边缘信息来描述物体的形状，轮廓描述子法则是通过对物体轮廓的特征点进行描述来获取形状特征。
形状上下文法则是将物体的轮廓信息转换为一种描述子，从而描述物体的形状特征。
五、特征提取方法的应用图像特征提取方法在实际应用中有着广泛的应用，例如图像检索、目标识别和图像分类等。
在图像检索中，通过提取图像的颜色、纹理和形状特征，可以实现对图像的检索和相似度比较。
在目标识别中，通过提取目标图像的特征信息，可以实现对目标的快速识别和定位。
在图像分类中，通过提取图像的特征信息，可以实现对图像的分类和识别。
图像特征提取
图像特征提取方法特征提取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，其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。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。
图1.图像特征分类及其方法一、颜色特征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。
（1）颜来表示。
、二阶矩(Variance)一阶矩：二阶矩：三阶矩：（2）颜即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。
累加直方图：当图像中的特征并不能取遍所有可取值时，统计直方图中会出现一些零值。
这些零值的出现会对相似性度量的计算带来影响，从而使得相似性度量并不能正确反映图像之间的颜色差别。
所以，在全局直方图的基础上，使用累加颜色直方图。
在累加直方图中，相邻颜色在频数上是相关的。
虽然累加直方图的存储量和计算量有很小的增加，但是累加直方图消除了一般直方图中常见的零值，也克服了一般直方图量化过细过粗检索效果都会下降的缺陷。
主色调直方图：因一幅图像中，往往少数几种颜色就涵盖了图像的大多数像素，而且不同颜色在图像中的出现概率是不同的，可以通过统计图像中各种颜色出现的概率，选出最频繁出现的几种做为主色。
使用主色并不会降低颜色匹配的效果，因为颜色直方图中出现频率很低的哪些颜色往往不是图像的主要内容，从某种程度上讲，是对图像内容表示的一种噪声。
（3）颜色集颜色集是对颜色直方图的一种近似，首先将RGB颜色空间转换成视觉均衡的颜色空间（HSV），并将颜色空间量化成若干个bin，然后运用颜色自动分割技术将图像分为若干个区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达成一个二进制的颜色索引表。
图像特征提取方法详解
图像特征提取方法详解图像特征提取是计算机视觉领域中的重要一环，它是对图像中的信息进行抽象和描述的过程。
特征提取的目的是将图像中的信息转化成易于处理和分析的形式，以便进行后续的图像识别、分类、检索等任务。
在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的方法和技术。
色彩特征色彩特征是图像特征提取中的重要一部分。
色彩特征可以描述图像中的颜色分布和色彩信息。
常用的色彩特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等。
颜色直方图是一种描述图像中颜色分布的统计特征，可以通过统计图像中每种颜色的像素数量来得到。
颜色直方图可以用于图像检索和分类任务，通常可以通过将颜色空间划分成不同的区域来进行计算。
颜色矩是描述图像颜色分布特征的统计量，可以用来表示图像的颜色分布和色彩信息。
颜色空间变换是将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间的过程，常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。
纹理特征纹理特征是描述图像表面细微细节和纹理信息的一种特征。
纹理特征可以帮助我们分析图像中的纹理结构、纹理方向和纹理密度等信息。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等。
灰度共生矩阵是描述图像纹理结构和纹理方向的统计特征，可以通过分析图像中像素灰度级别的相对位置关系来计算。
局部二值模式是一种描述图像局部纹理特征的方法，可以通过比较像素点周围邻域像素的灰度值来得到图像的纹理特征。
Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器，可以通过对图像进行Gabor变换来获取图像的纹理信息。
形状特征形状特征是描述图像中物体形状和结构的特征。
形状特征可以帮助我们分析图像中的物体轮廓、边界和几何形状等信息。
常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子等。
边缘检测是一种用于提取图像中物体边缘信息的方法，可以通过分析图像中像素点的灰度值梯度来得到物体的边缘信息。
轮廓提取是一种用于提取图像中物体轮廓信息的方法，可以通过对图像进行边缘检测和形态学操作来得到物体的轮廓信息。
图像处理中的特征提取与识别
图像处理中的特征提取与识别图像处理是一项涉及数学、计算机科学等多个学科的综合性技术。
在图像处理的过程中，特征提取和识别是非常重要的步骤。
一、特征提取特征提取是通过数学算法和操作，将原始图像中的信息提取出来，以便于计算机进行分析和识别。
一个好的特征提取算法，应该能够准确地提取出不同类别的图像所具有的特征，并且能够排除其他不相关的信息。
在特征提取中，常用的方法有如下几种：1. 颜色特征提取颜色是图像中最基本的特征之一。
颜色特征提取可以通过计算每个像素的颜色分量来实现。
在颜色特征提取中，常用的方法有颜色矩和颜色直方图。
2. 纹理特征提取纹理是图像中的一个重要特征，它可以用来描述图像中物体表面的细节特征。
在纹理特征提取中，常用的方法有灰度共生矩阵和小波变换。
3. 形状特征提取形状是描述物体轮廓的一个特征，可以提供物体的基本信息。
在形状特征提取中，常用的方法有边缘检测和轮廓分析。
二、特征识别特征识别是将特征与已知类别的图像进行比较，通过比较结果来确定该图像所属的类别。
这个过程常用的方法包括分类器和神经网络等。
1. 分类器分类器是一种能够将样本分成不同类别的机器学习算法。
在特征识别中，常用的分类器有支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。
2. 神经网络神经网络是模拟人脑结构和工作原理的一种计算模型。
神经网络通过训练和学习，能够实现特征识别和分类。
在图像处理中，常用的神经网络包括卷积神经网络和循环神经网络等。
三、应用特征提取和识别在图像处理中有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 人脸识别人脸识别是一种非常广泛的应用场景，特征提取和识别在其中扮演了重要的角色。
通过提取人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，可以实现人脸的快速识别和匹配。
2. 车牌识别车牌识别是一种将车辆车牌信息自动识别和记录的技术。
通过提取车牌的颜色、字体等特征，可以实现车牌的自动识别。
3. 医学图像分析医学图像分析是一种将医学图像自动分析和诊断的技术。
图像识别中的特征提取方法综述
图像识别中的特征提取方法综述图像识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，它涉及许多应用领域，如人脸识别、目标检测和场景理解等。
在图像识别中，特征提取是至关重要的步骤之一，它通过从图像中提取出具有代表性的特征来帮助计算机理解图像。
本文将综述图像识别中常用的特征提取方法，并对它们的原理和应用进行介绍。
一、基于点特征的提取方法1. SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种局部特征描述算法，它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围区域的局部特征向量。
SIFT具有尺度不变性和旋转不变性，适用于各种尺度和旋转变换的图像匹配任务。
2. SURF（加速稳健特征）：SURF是一种基于SIFT的改进算法，它借鉴了SIFT的思想并进行了优化，提高了特征提取的速度和鲁棒性。
SURF通过计算图像中的快速Hessian矩阵来检测关键点，并通过计算Haar小波响应来描述关键点的局部特征。
二、基于区域特征的提取方法1. HOG（方向梯度直方图）：HOG是一种用于目标检测的特征描述算法，它通过计算图像中的梯度直方图来描述图像的局部特征。
HOG通过将图像划分为小的区域块，并计算每个块内像素的梯度方向直方图来表示图像的特征。
2. LBP（局部二值模式）：LBP是一种用于纹理识别的特征描述算法，它通过将图像中的像素值与其邻域像素值进行比较，并构造局部二值模式来表示图像的纹理特征。
LBP具有旋转不变性和光照不变性，适用于纹理分类和人脸识别等任务。
三、基于深度学习的特征提取方法1. CNN（卷积神经网络）：CNN是一种基于深度学习的特征提取方法，它模拟了生物视觉系统中的神经元连接模式，能够自动学习图像中的特征表示。
CNN通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层来提取图像的特征，并用于图像分类、目标检测和物体分割等任务。
2. GAN（生成对抗网络）：GAN是一种基于生成模型的特征提取方法，它由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来学习图像的特征表示。
图像特征提取方法详解(六)
图像特征提取方法详解一、引言图像特征提取是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。
在图像处理和分析中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于描述图像的内容和结构。
图像特征提取方法的选择和设计对于图像识别、目标检测、图像匹配等应用具有至关重要的意义。
本文将详细介绍几种常见的图像特征提取方法。
二、颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一。
在图像处理中，常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色空间转换等。
直方图统计方法通过统计图像中各个像素的颜色分布情况，得到不同颜色空间的直方图特征。
而颜色空间转换方法则是将图像从RGB颜色空间转换到HSV、Lab等颜色空间，以便更好地描述图像颜色特征。
三、纹理特征提取图像中的纹理特征包含了图像的细节信息和表面特征。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等。
GLCM是一种基于像素灰度级分布的统计方法，通过计算像素灰度级间的相关性来描述图像的纹理特征。
而Gabor 滤波器是一种基于频率和方向的多尺度滤波器，可以有效地提取图像的纹理结构信息。
四、形状特征提取形状特征描述了图像中物体的形状和轮廓信息，对于目标检测和图像分割具有重要意义。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取等。
边缘检测方法通过检测图像中的边缘信息，得到目标物体的形状特征。
而轮廓提取方法则是通过对图像进行二值化处理，提取出目标物体的轮廓信息。
五、局部特征提取局部特征是指图像中一些局部区域的特征描述，对于图像匹配和目标识别具有重要作用。
常见的局部特征提取方法包括SIFT、SURF等。
SIFT是一种基于关键点检测和描述子匹配的局部特征提取方法，可以有效地描述图像中的局部结构信息。
而SURF是SIFT的改进算法，具有更快的计算速度和更好的性能。
六、深度学习特征提取随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像特征提取方法也得到了广泛的应用。
常见的深度学习特征提取方法包括CNN、RNN等。
基于深度学习的图像特征抽取方法介绍
基于深度学习的图像特征抽取方法介绍深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破，其中一个重要的应用就是图像特征抽取。
图像特征抽取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的图像分类、目标检测等任务。
本文将介绍几种基于深度学习的图像特征抽取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最经典的模型之一，它通过多个卷积层和池化层构成，可以有效地提取图像中的局部特征。
在CNN中，卷积层通过卷积操作对图像进行特征提取，而池化层则通过降采样操作减小特征图的尺寸，同时保留主要的特征信息。
通过多层卷积和池化操作，CNN能够逐渐提取出图像的高级语义特征。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，它能够处理序列数据。
在图像处理中，可以将图像的像素点按照一定的顺序输入到RNN中，以便于捕捉图像中的时序信息。
通过RNN的记忆功能，可以有效地提取出图像中的上下文特征，从而提高图像分类和目标检测的准确率。
3. 自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它通过将输入数据经过编码和解码的过程，来学习数据的低维表示。
在图像特征抽取中，可以将自编码器用于无监督的特征学习，即通过自编码器学习出图像的低维表示，然后将学习到的特征用于后续的任务。
自编码器的一个重要应用是降维，通过自编码器可以将高维的图像特征降低到低维空间，从而减少特征的维度，提高后续任务的效率。
4. 对抗生成网络（GAN）对抗生成网络是一种由生成器和判别器组成的网络结构，它们相互竞争、相互博弈，以达到生成逼真图像的目标。
在图像特征抽取中，可以利用GAN生成器生成逼真的图像，然后将生成的图像作为输入，提取出图像的特征。
由于GAN生成器能够生成逼真的图像，所提取的特征能够更好地反映图像的语义信息。
总结起来，基于深度学习的图像特征抽取方法包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和对抗生成网络等。
这些方法能够有效地提取图像中的特征，为后续的图像处理任务提供有力的支持。
图像的特征提取
图像的特征提取⽹上发现⼀篇不错的⽂章，是关于图像特征提取的，给⾃⼰做的项⽬有点类似，发出来供⼤家参考。
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。
图像形状特征提取方法
图像形状特征提取方法图像形状特征提取是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以帮助我们理解、分析和识别不同对象在图像中的形状特征。
在本文中，我将介绍一些常用的图像形状特征提取方法，并探讨它们的优势和局限性。
一、边缘检测边缘是图像中物体间的分界线，因此，边缘检测是最直观和常用的图像形状特征提取方法之一。
边缘检测算法可以通过分析图像中像素间的强度变化来检测边缘。
其中，Sobel、Prewitt和Canny等经典算法被广泛应用于实际图像处理中。
Sobel算法通过计算像素点与其周围像素点的梯度值来检测边缘，可以获取边缘的方向和强度信息。
Prewitt算法与Sobel类似，但采用了不同的模板。
Canny算法结合了高斯滤波、梯度运算和非极大值抑制等步骤，可以提取高质量的边缘信息。
然而，边缘检测算法容易受到图像噪声的干扰，并且在图像边缘存在断裂或连接不完整的情况下效果较差。
二、轮廓提取轮廓是图像中物体的外部边界，轮廓提取可以将物体从背景中分离出来，提供更加准确的形状特征。
常用的轮廓提取算法包括基于阈值的方法、边缘链码和活动轮廓模型等。
基于阈值的方法将图像转换为二值图像，然后通过连接像素点与边缘的方法来提取轮廓。
这种方法简单快速，但对环境光照变化和噪声比较敏感。
边缘链码是一种将轮廓表示为一系列有序像素点的方法，可以准确地描述物体的形状。
然而，边缘链码不适用于含有内部空洞的物体。
活动轮廓模型是一种基于能量最小化的方法，通过定义能量函数来推动轮廓的变化，从而提取出物体的形状轮廓。
然而，活动轮廓模型对图像噪声和初始轮廓的选择比较敏感。
三、形状描述符形状描述符是一种用于表示和比较物体形状的数学工具，可以提取出物体的形状特征并进行形状匹配。
常用的形状描述符包括区域不变性矩、傅里叶描述子和轮廓匹配等。
区域不变性矩是一种用于描述物体形状的全局特征，它通过计算像素点的几何矩和中心矩来表示物体的形状。
区域不变矩对缩放、旋转和平移具有一定的不变性，但对形状的扭曲和边界噪声较敏感。
图像处理中的特征提取与描述符
图像处理是一种将数字图像转换为更具有可视化信息的过程，通过一系列的算法和技术，可以改善图像的质量、增强图像的特征，从而提高图像的可视化效果。
其中，特征提取与描述符是图像处理中一项重要的技术，它能够从图像中提取出具有代表性的特征，并将这些特征通过描述符进行描述和表达。
特征提取是图像处理中的一项关键技术，它是指从原始图像数据中提取出一些具有代表性的信息，以描述图像的不同属性。
常见的特征包括边缘、轮廓、颜色、纹理等。
特征提取的目的是将原始图像数据转换为一些可以直接利用和处理的特征，以便于后续的图像处理和分析。
特征提取的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于局部特征的提取。
这种方法通过识别图像中的关键点，然后提取出这些关键点周围的局部特征，从而得到图像的全局特征。
特征描述符是对提取出的特征进行进一步的描述和表达的方法。
描述符通过对特征进行数学建模，将其转换为一组具有可度量性和可比较性的特征向量。
常用的描述符有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度快、性能好）、ORB（旋转不变特征）等。
这些描述符的目的是将图像的特征进行数学描述，以便于图像的匹配、检索、分类等应用。
通过描述符，我们可以利用计算机的优势，对大量的图像进行自动化的处理和分析，极大地提高了图像处理的效率和准确性。
特征提取与描述符在图像处理中有着广泛的应用。
首先，特征提取与描述符可以用于图像检索。
通过对图像的特征进行提取和描述，可以建立起图像之间的关联。
当我们输入一张图像时，系统可以通过比对图像的特征与已有的数据库中的特征，从而快速地找到相似的图像。
其次，特征提取与描述符还可以用于目标跟踪。
通过提取目标的特征，并运用描述符进行描述，可以实现对目标的实时、准确的跟踪和定位。
再者，特征提取与描述符也可以用于图像分类和识别。
通过对图像的特征进行提取和描述，可以建立起图像与类别之间的关系，从而实现对图像的自动分类和识别。
总之，特征提取与描述符是图像处理中一项重要的技术，它能够从图像中提取出具有代表性的特征，并通过描述符进行描述和表达。
图像特征的选择与提取
设P(j,i)为图像的第j个像素的第i个颜色分量值，一阶 矩为：
i
1 N
N
Pji
j 1
即表示待测区域的颜色均值 。
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二阶矩(Variance)
i
(1 N
N
(Pij i )2 )1/ 2
j 1
表示待测区域的颜色方差，即不均匀性。
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三阶矩(Skewness)
si
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• 设f(i,j)是(i,j)处的像素值，(i,j)位置处的边缘强度通常用差分值或其函数来表示。简单的差分算法有： • x方向差分值：△xf(i,j)= f(i,j)- f(i,j-1) • y方向差分值：△yf(i,j)= f(i,j)- f(i-1,j) • 边缘强度 = |△xf(i,j)| + | △yf(i,j)| 或 • = △x2f(i,j) + △y2f(i,j)，
图像特征
常见的目标特征分为灰度（颜色）、纹理和几何形状特征等。其中，灰度和纹理属于内部特征，几何 形状属于外部特征。
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纹理特征 第5页/共31页
几何特征，判断凹凸
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• 选取的特征应具有如下特点： • ❖ 可区别性 • ❖ 可靠性 • ❖ 独立性好 • ❖ 数量少 • ❖ 对尺寸、变换、旋转等变换尽可能不敏感
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点特征提取
• 点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等.用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子
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二值图像的边缘特征提取
• 二值图像边缘特征提取的过程实际上是寻找像素灰度值急剧变 化的位置的过程，并在这些位置上将像素值置为“1”，其余位 置上的像素值置为“0”，从而求出目标的边界线。二值图像的 边特征提取是用数学算子实现的，如Sobel、Prewitt、 Kirsch、拉普拉斯等多种算子。这些算子都是以一个3×3的模 板与图像中3×3的区域相乘，得到的结果作为图像中这个区域 中心位置的边缘强度。在计算出图像中每一个像素的边缘强度 后，将边缘强度大于一定值的点提取出来，并赋以像素值“1”， 其余赋以像素值“0”。
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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，其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物体表面真实的纹理。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
（二）常用的特征提取与匹配方法：纹理特征描述方法分类（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法。
Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。
统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数。
（2）几何法所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。
纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。
在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio棋盘格特征法和结构法。
（3）模型法模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。
典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和Gibbs随机场模型法。
（4）信号处理法纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。
灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。
Tamura纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。
自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive，SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。
三形状特征（一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。
另外，从2-D图像中表现的3-D物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D图像中反映出来的形状常不是3-D物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。
（二）常用的特征提取与匹配方法：Ⅰ几种典型的形状特征描述方法通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。
图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
几种典型的形状特征描述方法：（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。
其中Hough变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。
Hough变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。
（2）傅里叶形状描述符法傅里叶形状描述符（Fourier shape deors）基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。
由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。
（3）几何参数法形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。
在QBIC系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。
需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。
（4）形状不变矩法利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。
（5）其它方法近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method或FEM）、旋转函数（Turning）和小波描述符（Wavelet Deor）等方法。
Ⅱ基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的7个不变矩，再转化为10个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构。
四空间关系特征（一）特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。