颜色、形状、纹理特征提取算法及应用WTT
颜色、形状、纹理特征提取算法及应用wtt
颜⾊、形状、纹理特征提取算法及应⽤wtt 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 XH =60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A XV = M A X2 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)= k n 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, k n 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。
人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用
人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用概述：随着人工智能技术的快速发展，图像特征提取和识别的应用日益普及。
人工智能算法在这一领域的应用带来了巨大的进步，使得计算机能够更加准确地分析和理解图像。
本文将探讨人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、图像特征提取算法的应用图像特征提取是图像处理的关键环节，它能够从图像中提取出有用的信息，以帮助计算机进行进一步的分析和识别。
以下是几种常见的图像特征提取算法：1. 边缘检测算法边缘检测算法能够识别图像中颜色、灰度等方面的不连续性，如Sobel算子、Canny算子等。
它们利用图像中像素之间灰度的变化程度，标记出图像中明暗交界的边缘，提供宝贵的线索用于图像识别和分析。
2. 关键点检测和描述符算法关键点检测算法能够在图像中找到具有显著特征的点，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。
而描述符算法则将关键点附近的像素信息组织成有用的描述符，如ORB（旋转不变性二值描述符）、BRIEF（二进制鲁棒独特描述符）等。
这些算法可以用于图像匹配、目标识别等任务中。
3. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法能够分析图像中的纹理信息，如LBP（局部二值模式）、GLCM（灰度共生矩阵）等。
通过对纹理进行分析，计算机可以更好地理解图像中的纹理结构，从而更准确地进行图像识别和分析。
4. 深度学习算法深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像特征提取中取得了巨大的成功。
CNN通过层级化的处理方式，能够自动从图像中学习并提取出具有代表性的特征。
这些特征能够更准确地反映图像中的语义信息，从而使得图像识别和分析的性能得到显著提升。
二、图像识别算法的应用图像识别是人工智能算法在图像处理领域的重要应用之一。
它可以通过分析图像的内容，将图像分为不同的类别或识别出其中的物体。
以下是几种常见的图像识别算法应用：1. 目标检测目标检测是指在图像中定位和识别特定目标的过程。
纹理特征提取方法
纹理xx 方法发展1973年，Haralick在利用陆地卫星图像研究美国加利福尼亚海岸带的土地利用问题时，开创性地提出著名的GLCM它在纹理分析中是一个很好的方法，广泛用于将灰度值转化为纹理信息。
此外，这个阶段出现的方法主要还有灰度行程长度法、灰度差分统计法，自回归模型法等，这些方法在纹理分类中有一定效果，但是这些方法的后继研究很少，在实际应用中也较少采用从20世纪80年代以来，MRF理论在纹理分析中掀起一阵热潮..，为纹理特征提取找到了一个新的方向，尔后相继出现了MRF模型、Gibbs模型、高斯马尔可夫随机场（GMRF模型、同步自回归模型（SAR）隐马尔可夫随机场模型（HMRF）广义MRF模型和多分辨率MRF等等。
同时，分形理论也为提取纹理特征注入了新的活力。
1984年，Pentland等人在这方面做了开创性的工作，指出分形模型非常适用于描述纹理图像。
后来更多学者将分形用于纹理分类，以分数维来描述图像区域的纹理特征。
其中引人瞩目的是Chaudhuri和Sarker提出了差分计盒算法，这是一种简单、快速、精度高的分形维数计算方法。
也是目前用得较多的一种方法。
随后，Kapan等提出了非常吸引人的扩展分形特征。
90 年代以后随着小波理论的发展，小波在纹理特征提取中的应用也不断发展。
近年来，较引人瞩目的是ojala等于2002年提出的局部二进制模式（LBP，该方法分析纹理的吸引人的地方在于其计算复杂度小，具有多尺度特性和旋转不变特性，在纹理检索领域得到应用。
纹理是图像分析中常用的概念，指的是图像像素的灰度或者颜色的某种变化。
纹理特征，这里指得是利用计算机技术从数字图像中计算出来的可以定量描述人对纹理的定性的感知的某些参数，它对区域内部灰度变化或者色彩变化的某种规律进行量化，这些纹理特征能够尽可能地缩小纹理的类内差距，同时尽可能增大纹理的类间差距方法分类1.统计家族（基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性）（1）GLCM（灰度共生矩阵）：该方法是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上（2）半方差：该方法是一种基于变差函数的方法，由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性。
如何使用图像处理技术进行图像特征提取
如何使用图像处理技术进行图像特征提取图像特征提取是计算机视觉领域中的重要研究方向，它可以帮助我们从图像中获取并描述有意义的信息。
在实际应用中，图像特征提取广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域。
图像处理技术是实现图像特征提取的基础，本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像特征提取。
图像预处理是图像特征提取的关键步骤之一。
在进行图像预处理时，我们需要对图像进行去噪、平滑、增强等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
去噪技术可以通过滤波器（如平均滤波器、中值滤波器）来消除图像中的噪声干扰；平滑技术可以使图像的特征更加明显，常用的平滑算法有高斯平滑、均值平滑等；增强技术可以通过直方图均衡化、灰度拉伸等方法来提高图像的对比度和细节。
特征提取是图像处理的核心任务之一。
特征可以简单理解为图像中的显著信息，如边缘、纹理、颜色等。
常用的特征提取方法包括形态学操作、边缘检测、纹理特征提取、颜色特征提取等。
形态学操作是一种基于图像形状的特征提取方法，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，可用于提取图像中的形状或结构信息。
边缘检测是一种检测图像中物体边界的方法，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
纹理特征提取是通过分析图像纹理的统计特性来描述图像的纹理信息，常用的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵、小波变换等。
颜色特征提取是通过分析图像的颜色分布和颜色统计信息来描述图像的颜色特征，常用的颜色特征提取算法有颜色直方图、颜色矩等。
特征选择和降维是图像特征提取的重要环节。
在进行特征选择时，我们需要从提取得到的特征中选取对预测任务有用的特征，常用的特征选择方法包括互信息、相关系数、方差分析等。
特征降维是将高维的特征空间映射到低维的空间以减少计算复杂度和存储需求，常用的特征降维方法有主成分分析、线性判别分析等。
综上所述，图像特征提取是通过图像处理技术从图像中提取有用信息的过程。
图像预处理可以提高图像的质量和特征的准确性；特征提取可以从图像中提取显著信息，如边缘、纹理、颜色等；特征选择和降维可以优化特征的选择和使用。
颜色特征提取算法
颜色特征提取算法颜色特征提取算法是一种用于从图像中提取颜色信息的技术。
颜色是一种重要的视觉特征，广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。
颜色特征提取算法可以帮助我们对图像进行分类、检索、分割等操作，提高图像处理的效率和准确性。
一、颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
在颜色特征提取算法中，选择合适的颜色空间对图像进行表示是非常重要的。
RGB颜色空间是由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色组成的，它是最常用的颜色空间之一。
RGB颜色空间适合用于显示器显示，但对于颜色特征提取来说，它的表达能力相对较弱。
HSV颜色空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Value)三个分量组成的。
HSV颜色空间可以更好地表示颜色的感知属性，因此在颜色特征提取算法中被广泛应用。
二、颜色直方图颜色直方图是一种常用的颜色特征提取算法。
它通过统计图像中各个颜色的像素数量来描述图像的颜色分布情况。
颜色直方图可以分为灰度直方图和彩色直方图两种。
灰度直方图是指将图像转换为灰度图后，统计各个灰度级别的像素数量。
灰度直方图可以用于描述图像的亮度分布情况，但无法准确表示颜色信息。
彩色直方图是指将图像在某个颜色空间下，统计各个颜色分量的像素数量。
彩色直方图能够更准确地描述图像的颜色分布情况，因此在颜色特征提取中更为常用。
三、颜色矩颜色矩是一种基于颜色矩阵的颜色特征提取算法。
颜色矩可以描述图像的颜色分布、对比度、偏斜度等属性。
其中，一阶颜色矩描述图像的平均颜色分布情况；二阶颜色矩描述图像的对比度和相关性；三阶颜色矩描述图像的偏斜度和峰值。
通过计算图像的颜色矩，可以得到一个综合的颜色特征向量，用于图像分类、检索等任务。
四、颜色滤波器颜色滤波器是一种基于颜色滤波的颜色特征提取算法。
它通过选择特定的颜色滤波器，对图像进行滤波操作，提取出感兴趣的颜色信息。
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。
颜色特征提取方法
颜色特征提取方法
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。
在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。
而颜色特征无需进行大量计算。
只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。
因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
在图像处理中，我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析，并提取出其颜色特征分量。
比如通过手工标记区域提取一个特定区域（region）的颜色特征，用该区域在一个颜色空间三个分量各自的平均值表示，或者可以建立三个颜色直方图等方法。
下面我们介绍一下颜色直方图和颜色矩的概念。
颜色直方图：
颜色直方图用以反映图像颜色的组成分布，即各种颜色出现的概率。
Swain和Ballard最先提出了应用颜色直方图进行图像特征提取的方法[40]，首先利用颜色空间三个分量的剥离得到颜色直方图，之后通过观察实验数据发现将图像进行旋转变换、缩放变换、模糊变换后图像的颜色直方图改变不大，即图像直方图对图像的物理变换是不敏感的。
因此常提取颜色特征并用颜色直方图应用于衡量和比较两幅图像的全局差。
另外，如果图像可以分为。
计算机视觉中基于图像特征提取的技术对比与选择指南
计算机视觉中基于图像特征提取的技术对比与选择指南概述：计算机视觉是研究如何使计算机“看到”和理解图像的一门学科。
在计算机视觉的研究中，图像特征提取是一项关键技术，它可以提取图像中的关键信息，用于识别、分类、检测等任务。
在本文中，我们将对计算机视觉中基于图像特征提取的几种常见技术进行对比与选择指南，帮助读者了解各种技术的优缺点，并根据应用需求进行选择。
一、颜色特征提取颜色特征是最直观的图像特征之一，它可以用来描述图像中物体的颜色分布情况。
常见的颜色特征提取方法有RGB颜色直方图、HSV颜色直方图和颜色矩等。
RGB颜色直方图将图像分割成若干小区域，统计每个区域内各个颜色分量的像素数量，得到颜色直方图。
HSV颜色直方图将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，然后统计各个颜色分量的像素数量，得到颜色直方图。
颜色矩是描述颜色分布情况的一种统计特征。
优点：颜色特征提取简单直观，计算速度快。
缺点：颜色特征对于光照和阴影的变化敏感，对于物体纹理信息提取能力有限。
适用场景：颜色特征提取适用于需要快速识别物体颜色的场景，例如交通信号灯识别、图像检索等。
二、纹理特征提取纹理特征是描述图像中物体纹理信息的一种特征，它可以用来识别物体的表面纹理。
常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和高斯滤波器等。
GLCM通过统计图像中像素灰度值间的关系，得到纹理特征。
LBP通过对图像中每个像素点与其周围像素点的灰度值进行比较，得到二进制编码，再统计不同二进制编码出现的频次，得到纹理特征。
高斯滤波器通过对图像进行多尺度滤波，得到不同尺度的纹理特征。
优点：纹理特征提取可以捕捉物体纹理信息，对于物体表面的质地描述比较准确。
缺点：纹理特征对于光照和视角的变化敏感，对于图像中物体的形状信息提取能力有限。
适用场景：纹理特征提取适用于需要识别物体表面纹理的场景，例如纹理分类、医学图像分析等。
三、形状特征提取形状特征是描述物体形状的一种特征，它可以用来识别物体的形状。
图像特征提取方法详解(五)
图像特征提取方法详解图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各行各业。
在图像处理和计算机视觉领域，图像特征提取是一个非常重要的步骤。
它可以帮助计算机理解图像中的信息，进行图像识别、分类、目标检测等任务。
本文将详细介绍几种常用的图像特征提取方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取和颜色特征提取。
边缘检测边缘是图像中灰度变化最明显的地方，因此边缘检测是图像处理中的基本操作。
边缘检测的目的是找出图像中的边缘像素，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子和Prewitt算子是基于梯度的边缘检测方法，它们通过对图像进行卷积操作，找出图像中的垂直和水平边缘。
而Canny边缘检测算法则是一种多阶段的边缘检测方法，包括高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和边缘连接四个步骤。
这些方法可以有效地提取图像中的边缘特征，为后续的图像识别和分析提供重要的信息。
角点检测角点是图像中突出的、明显的特征点，对于目标识别和跟踪非常重要。
角点检测的目的是找出图像中的角点像素，常用的方法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。
Harris角点检测是一种基于局部灰度变化的角点检测方法，通过计算图像中各个像素点的角点响应函数，找出图像中的角点。
Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测的改进，它使用了更稳定的角点响应函数，对角点的检测结果更加准确。
这些方法可以帮助计算机找出图像中的关键特征点，为目标识别和跟踪提供重要的依据。
纹理特征提取图像的纹理特征是图像中的局部结构特征，对于图像分类和分割非常重要。
常用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描述像素间灰度关系的统计方法，通过统计图像中灰度级别相邻像素对的出现频率，来描述图像的纹理特征。
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将图像分解成不同尺度的小波系数，提取图像的纹理特征。
局部二值模式是一种描述像素点与其邻域像素点灰度关系的方法，通过对局部像素点进行二值化处理，来描述图像的纹理特征。
图像特征提取总结
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。 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。 （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 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
图像处理中的图像特征提取算法综述
图像处理中的图像特征提取算法综述图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而图像特征提取算法则是图像处理的核心之一。
图像特征提取是从图像中提取出有用信息的过程，可以用于图像分类、目标检测、图像检索等各种任务。
本文将综述图像处理中的图像特征提取算法，并对各种算法的优缺点进行评述。
一、传统图像特征提取算法1. 颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，许多图像处理任务中都需要考虑颜色特征。
常见的颜色特征提取算法有色彩直方图、颜色矩和颜色熵等。
色彩直方图统计图像中每种颜色的像素个数，可以用于颜色分布的分析；颜色矩则通过计算像素值的均值和方差来描述颜色的分布特征；颜色熵用于衡量图像中颜色的复杂程度，可以区分不同图像的颜色分布情况。
2. 纹理特征提取算法纹理是图像中的重要特征，可以用于图像分类、图像检索等任务。
传统的纹理特征提取算法主要有灰度共生矩阵(Gabor 滤波器和局部二值模式(LBP)等。
灰度共生矩阵基于像素灰度值的概率分布来计算纹理特征，常用的特征包括对比度、能量、熵和相关性等；Gabor滤波器是一种基于频率和方向特征的纹理特征提取方法，可以提取出图像中的边缘和纹理信息；LBP是一种用于描述图像局部纹理的方法，可以通过比较像素值大小来得到二值编码表示。
3. 形状特征提取算法形状是图像中的高级特征，可以表示物体的几何结构。
常见的形状特征提取算法有边缘检测、轮廓匹配和形状上下文等。
边缘检测算法通常利用图像的梯度信息来提取物体的边缘，包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等；轮廓匹配算法是通过对比图像边缘的形状特征来进行物体匹配，可以用于目标检测和物体识别；形状上下文是一种基于统计的形状特征提取方法，通过计算物体边缘点之间的关系来描述物体的形状。
二、深度学习在图像特征提取中的应用传统的图像特征提取算法需要手动设计特征提取算子，存在人为主观因素，且很难处理复杂的图像语义信息。
而深度学习通过神经网络自动学习图像的特征表示，正在逐渐改变图像特征提取的方式。
纹理特征提取算法研究与应用
摘要纹理是视觉感知最重要的途径，也是人类区分不同物体的一个主要方式，近年来越来越成为图像处理领域的研究热点。
基于纹理的图像检索是图像处理领域的一个重要方向，在检索过程中，一个高效的纹理特征提取算法，对用户体验和检索效果的提高意义非凡。
为验证纹理特征提取算法的高效性，设计并实现基于纹理的图像检索系统，并从纹理特征提取算法方面进行改进。
首先，针对传统边缘直方图描述符（EHD）算子在划分图像时丢失部分信息的缺点，对其作出改进，选择在划分之前就对原始图像进行边缘裁减，这种做法下丢失的通常是外层无用信息；其次，局部二值模式（LBP）算法能够提取图像细节，Gabor小波能够多方向多尺度提取纹理信息，将二者进行结合，在Gabor小波的基础上，再对图像进行旋转不变LBP处理，提取纹理细节；最后，将改进EHD算法与Gabor-LBP算法以线性方式结合，应用于图像检索，从而既提取图像边缘纹理，又提取图像纹理细节。
通过图像检索系统的响应时间、查准率及查全率来评价纹理特征提取算法的好坏，实验结果表明，改进EHD的检索效果比原始EHD有所提高，Gabor-LBP算法比单一的Gabor滤波效果更好。
在改进EHD与Gabor-LBP以线性方式结合的情况下，当改进EHD所占权重为0.6时，检索效果最好，且准确率明显高于改进EHD与Gabor-LBP本身。
关键词：纹理特征提取，边缘直方图描述符，局部二值模式，Gabor小波AbstractTexture is the most important way of visual perception,and it is also a major way for human beings to distinguish different objects.In recent years,texture has become a hotspot in image processing.Texture-based image retrieval is an important direction in the field of image processing.In the retrieval process,an efficient texture feature extraction algorithm is significant for the improvement of user experience and retrieval effect.In order to verify the high efficiency of the texture feature extraction algorithm,a retrieval system based on texture is designed and implemented,and the texture feature extraction algorithm is improved.First,the traditional Edge Histogram Descriptor(EHD) operator will loss part of information of the image in the division.For the shortcomings,a new idea is proposed,choosing to cut the original image before dividing it,which usually lost the outside useless information.Secondly,the Local Binary Pattern(LBP)algorithm can extract the details of the image,while Gabor wavelet can extract the texture in multi-direction and multi-scale.A new mind named Gabor-LBP is proposed through combining the two algorithm.In the method,on the basis of Gabor wavelet,the image is rotated invariant LBP processing,and the texture details are extracted.Finally,the improved EHD algorithm is combined with the Gabor-LBP algorithm in a linear way,and the combined algorithm is applied to image retrieval to extract both the image edge texture and the image texture detail.The response time,precision and recall of the image retrieval system are used to evaluate the texture feature extraction algorithm.The experimental results show that the improved EHD is better than the original EHD,and the Gabor-LBP algorithm is better than the single Gabor filter.In the case of improving EHD and Gabor-LBP combined in a linear way,when the weight of the improved EHD is0.6,the retrieval effect is the best. And the accuracy of combined algorithm is obviously higher than that of EHD and Gabor-LBP itself.Keywords:texture feature extraction,edge histogram descriptor,local binary pattern, Gabor wavelet目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1研究背景和意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文主要工作 (5)1.4论文组织结构 (5)2纹理特征提取相关技术2.1纹理特征 (7)2.2纹理特征提取评价指标 (9)2.3基于纹理的图像检索 (10)2.4本章小结 (14)3图像纹理特征提取3.1改进的边缘直方图描述符(S_EHD) (15)3.2局部二值模式(LBP) (21)3.3Gabor小波变换 (27)3.4Gabor-LBP算法 (31)3.5EGL算法 (33)3.6本章小结 (34)4实验仿真及结果分析4.1系统框架及开发环境 (35)4.2图像数据分类 (36)4.3主要功能界面 (38)4.4算法仿真及结果分析 (40)4.5本章小结 (48)5总结与展望5.1总结 (49)5.2展望 (49)致谢 (51)参考文献 (52)1绪论1.1研究背景和意义互联网时代，信息来源丰富，并且大部分信息都是通过视觉来感知的。
如何使用特征提取算法进行图像处理
如何使用特征提取算法进行图像处理图像处理是计算机视觉的核心领域之一，它有着广泛的应用，包括图像识别、医学影像处理、安全监控、无人驾驶等。
图像处理首要问题是以计算机可处理的方式表达和提取图像信息，而特征提取算法是图像处理中最重要的一步。
本文将介绍什么是特征提取算法及如何使用它进行图像处理。
一、什么是特征提取算法图像是由像素点组成的二维点阵，而特征则是这些像素点的有用信息。
特征提取算法便是将这些有用信息提取出来的一种算法。
其包括特征选择以及特征提取两个部分。
特征选择是指从原始特征集中挑选出最有用的特征，以提高分类器的准确率。
而特征提取则是指将原始的图像数据转换为容易分类的特征向量。
因此，特征提取算法是图像处理中的一项关键技术，其主要思路是将大量冗余信息进行压缩和简化，以便更好地表达并分析数据。
二、常用的特征提取算法1、边缘检测算法边缘检测算法是一种广泛使用的特征提取算法，其通过检测图像中像素值的变化来检测边缘。
常见的边缘检测算法包括 Sobel、Prewitt、Canny 等。
其中，Canny 是最常用的算法之一，它通过滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤来检测图像中的边缘。
2、角点检测算法角点检测算法是指用于寻找图像中角点位置的算法。
角点是图像中的一个显著特征，因为它是图像中的极值点。
目前，最常用的角点检测算法是 Harris 算法和 Shi-Tomasi 算法。
Harris 算法利用一个矩阵来评估图像区域的角点程度，而 Shi-Tomasi 算法则是对 Harris 算法的一种改进，它将矩阵替换成最小特征值，以更好地反应角点的位置和大小。
3、纹理特征提取算法纹理特征是指图像中重复出现的视觉模式。
纹理特征提取算法是指从图像中提取可用于描述这些模式的特征。
常用的纹理特征提取算法包括局部二值模式 (LBP) 和 Gabor 滤波器。
LBP 是一种描述图像局部纹理的方法，它通过比较像素值来生成特征向量。
而 Gabor 滤波器则是一种用于提取图像纹理特征的滤波算法，其基本思路是将一组高斯函数与正弦波相乘，形成一组 Gabor 滤波器，分别对图像进行卷积以提取纹理信息。
图像处理算法在遥感数据处理中的特征提取和分类技术探索
图像处理算法在遥感数据处理中的特征提取和分类技术探索遥感数据处理是利用遥感技术获取的图像数据进行分析和应用的过程。
在遥感数据处理中，图像处理算法的特征提取和分类技术发挥着重要的作用。
本文将探索图像处理算法在遥感数据处理中的特征提取和分类技术。
一、特征提取技术特征提取是图像处理算法在遥感数据处理中的关键步骤之一。
通过将原始遥感图像数据转化为一系列有意义的特征向量，可以帮助进行分类、目标检测、变化检测等任务。
1.1 颜色特征提取颜色是遥感图像中最直观也是最常用的特征之一。
根据遥感图像的特点，可以采用各种颜色特征提取方法，如颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等。
这些方法可以提取图像中不同颜色的分布情况，从而对遥感图像进行分类或目标检测。
1.2 纹理特征提取纹理特征可以描述图像中不同区域的纹理分布情况，是一种常用的特征提取方法。
在遥感图像处理中，可以运用各种纹理特征提取算法，如灰度共生矩阵、局部二值模式等。
通过提取图像中的纹理特征，可以对遥感图像进行不同地物的分类或目标检测任务。
1.3 形状特征提取形状特征是描述图像中目标或地物形状的特征量。
在遥感图像处理中，利用形状特征可以区分不同的地物，如水体、建筑物等。
形状特征提取方法包括边界描述符、轮廓度量等。
二、分类技术分类是遥感图像处理的核心任务之一，通过将遥感图像中的像素分配到不同的类别中，实现对地物或目标的识别和分析。
2.1 监督分类监督分类是一种常用的分类技术，其基本思想是根据已知类别的训练样本，通过学习得到一个分类模型，然后将该模型应用到未知图像数据中。
监督分类方法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
这些算法可以通过训练样本对不同类别进行建模，从而对遥感图像进行分类。
2.2 无监督分类无监督分类是一种不依赖于已知类别样本的分类技术。
它通过图像像素间的相似性进行聚类，将像素分成若干个类别。
无监督分类方法包括K-means算法、高斯混合模型等。
无监督分类方法适用于没有先验知识的遥感图像分类任务。
图像处理中的纹理特征提取与识别研究
图像处理中的纹理特征提取与识别研究随着人类社会的不断发展，图像处理技术在许多领域都已经得到应用，如医学图像分析、安全检测、环境监测等等。
其中，纹理特征是图像处理中的一个重要研究方向。
纹理特征是指在图像中重复出现的一些结构或颜色，这些细微的变化实际上可以提供丰富的信息帮助我们做出更精确的判断。
而如何提取并识别这些纹理特征，则是研究者关注的重点。
纹理特征最明显的特点就是不规则性。
与形状特征不同，纹理特征中的元素没有固定的位置或大小，需要通过算法才能将其提取出来。
为此，在图像处理领域中，发展了数种不同的纹理特征提取方法。
下面列出三种常用的方法：1. 统计法。
这个方法计算图像中某些局部区域的灰度直方图或灰度共生矩阵等统计量。
例如，如果在一个区域中出现许多横向的条纹，它们就会在灰度共生矩阵中形成水平方向上的强连通区域。
这个特征可以用来识别一些具有明显方向性的纹理，如木纹或布纹。
2. 滤波法。
这个方法根据图像中像素的局部位置进行滤波，来寻找与周围像素相同的纹理特征。
其中，Gabor 滤波器广泛应用于纹理特征提取，它可以在十分局部化的细节中察觉出纹理信息。
常规的低通和高通滤波器则主要用于去噪和平滑处理。
3. 傅里叶变换法。
这个方法将图像中的纹理信息转化为频域上的特征。
通过对图像进行 2D 傅里叶变换处理，可以将其转换为频域上的振幅和相位，便于对不同频率的纹理信息进行筛选和分类。
例如，当一个图像中出现许多高频成分时，说明它的纹理特征比较细致，可以用来判断高质量皮革或细密沙漠沙粒。
纹理特征提取可以帮助我们在海量图像中定位和识别特定信息。
在实际应用中，我们可以直接使用这些纹理特征进行目标图片的识别和分类。
例如，我们可以提取各车型的车身纹理特征，对交通监控镜头中的车辆进行快速识别和追踪。
此外，在医学图像领域，以组织纹理为基础的肿瘤检测也是一个热门研究方向。
最后，纹理特征的识别技术还有许多可以探索的问题，例如如何对平面图像中的表面纹理与对象的 3D 形状进行耦合分析，如何更好地利用深度学习等方法来提取每个纹理特征的细节等等。
图像特征提取总结
图像特征提取总结第一篇：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。
颜色特征提取
颜色特征提取颜色特征提取是计算机视觉领域中的重要研究内容之一，通过对图像中的颜色信息进行分析和提取，可以实现对图像的内容理解和识别。
在图像处理和计算机视觉应用中，颜色特征提取可以帮助我们实现图像分类、目标检测、图像检索等功能。
颜色是人类视觉感知中的重要因素之一，不同颜色的组合可以传达不同的信息和情感。
在计算机视觉中，颜色特征提取主要通过对图像中像素的颜色值进行统计和分析来实现。
常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩、颜色空间等。
颜色直方图是一种描述图像中颜色分布情况的统计特征，可以反映图像中各种颜色的分布情况和比例。
通过对图像中像素的颜色值进行统计，可以得到图像的颜色直方图，进而用于实现图像分类和检索。
颜色直方图可以分为全局颜色直方图和局部颜色直方图，全局颜色直方图描述整幅图像的颜色分布情况，而局部颜色直方图则描述图像中局部区域的颜色分布情况。
颜色矩是描述图像颜色分布特征的另一种方法，通过计算图像中像素的颜色值的均值、方差、偏度、峰度等统计量，可以得到图像的颜色矩特征。
颜色矩可以用于描述图像的颜色分布形状和偏移程度，是一种比较常用的颜色特征提取方法。
颜色空间是描述颜色的数学模型，在计算机视觉中常用的颜色空间包括RGB、HSV、Lab等。
不同的颜色空间具有不同的特点，可以用于实现不同的颜色特征提取任务。
例如，RGB颜色空间是最常用的颜色空间之一，可以表示图像中的红、绿、蓝三种基本颜色分量的值，适合于描述图像的真实颜色信息；而HSV颜色空间则将颜色的明度、饱和度和色调分开表示，适合于描述颜色的视觉特性。
在实际应用中，颜色特征提取可以应用于图像分类、目标检测、图像检索等任务中。
通过对图像中的颜色信息进行提取和分析，可以实现对图像内容的理解和识别，为计算机视觉系统提供更加丰富和准确的信息。
同时，颜色特征提取也为图像处理和计算机视觉领域的研究和应用提供了重要的技术支持，推动了相关技术的发展和应用。
总的来说，颜色特征提取是计算机视觉领域中的重要研究内容，通过对图像中的颜色信息进行分析和提取，可以实现对图像内容的理解和识别。