图像特征讲解
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。
图像特征介绍经典特征
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图像纹理的主要特性及描述与提取 方法
图像纹理特征描述与提取方法
模型分析法
模型分析方法根据每个像素和其邻域像素存在的某种相互关系及平均 亮度为图像中各个像素点建立模型，然后由不同的模型提取不同的特征 量，也即进行参数估计。 典型的模型分析法有自回归方法、马尔可夫随机场方法和分形方法等。 本方法的研究目前进展比较缓慢。
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图像纹理的主要特性及描述与提取 方法
图像纹理特征描述与提取方法
结构分析法
结构分析方法认为纹理基元几乎具有规范的关系，因而假设纹理图像 的基元可以分离出来, 并以基元的特征和排列规则进行纹理分割。 该方法根据图像纹理小区域内的特点和它们之间的空间排列关系，以 及偏心度、面积、方向、矩、延伸度、欧拉数、幅度周长等特征分析图像 的纹理基元的形状和排列分布特点，目的是获取结构特征和描述排列的规 则。结构分析法主要应用于已知基元的情况，对纤维、砖墙这种结构要素 和规则都比较明确的图像分析比较有效。
24
基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法
1、灰度共生矩阵的概念和定义
设纹理图像的大小为 M N ，图像的灰度级为 L 。若 记
G {0,1, , L 1} ， Lx {0,1 , ,M 1 }， Ly {0,1, , N 1} ，
L y 到G 的一个映射，也即
则可把该图像 f 理解为从 L x
Lx Ly 中的每一个像素点对应一个属于该图像 f 的灰度值：
f : Lx Ly G 。
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基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法
1、灰度共生矩阵的概念和定义
若设纹理图像的像素灰度值矩阵中任意两不同像素的灰度 值分别为i 和j ，则该图像的灰度共生矩阵定义为：沿 方向、 像素间隔距离为 d 的所有像素对中，其灰度值分别为i 和j 的 像素对出现的次数，记为[ P(i, j, d, )]。P(i, j, d, ) 显然是像素间 隔距离为 生成方向
第5章-图像特征提取与分析幻灯片课件
像 特
矩来描述颜色的分布。
征 颜色矩通常直接在RGB空间计算。
提 取
颜色分布的前三阶矩表示为：
与 分 析
i
1 N
N
Pij
j 1
i
(1 N
N
(Pij i)2)12
j1
si
( 1 N
N
(Pij
j1
i)3)13
第
4 章
4.2.3
颜色矩
图 特点
像
特 图像的颜色矩有九个分量（3个颜色分量，每个分
征 提
V
H
析 其中两个delta值分别是通过图像卷积下列两个操作
符所得到的水平和垂直方向上的变化量定义的：
1 0 1
111
1 0 1
000
1 0 1
1 1 1
第
4 4.3.2 Tamura 纹理特征
提 取
选取的特征应具有如下特点：
与
可区别性
分 析
可靠性
独立性好
数量少
第
4 章
4.1.1
基本概念
图 特征选择和提取的基本任务
像 特 如何从众多特征中找出最有效的特征。
征 提
图像特征提取的方法
取 与
低层次：形状、纹理、颜色、轮廓等图像某一方面
分 的特征。
析 中层次：
高层次：在图像中层次特征基础上的再一次抽象，
征 提
从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征
取 （如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、
与 分
形状、对象表面等）两类。
析
视觉特征分类：颜色(color)、形状(shape)、
纹理(texture)等
图像特征提取方法详解(七)
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。
它是将图像中的信息转换成一组能够用来描述和区分对象的特征向量。
这些特征向量可以用于图像分类、目标检测、图像匹配等各种应用。
在本文中，我们将详细介绍图像特征提取的一些常见方法。
一、灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种用来描述图像纹理特征的方法。
它通过统计图像中像素点灰度值和它们的空间关系来描述纹理特征。
通过计算灰度共生矩阵，可以得到一些统计特征如对比度、能量、熵等。
这些特征能够很好地描述图像的纹理特征，对于纹理分类和检测非常有用。
二、方向梯度直方图（HOG）HOG特征是一种用来描述图像形状和轮廓的方法。
它通过计算图像中像素点的梯度方向和大小来描述图像的边缘特征。
HOG特征在目标检测和行人识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到目标的形状和轮廓信息。
三、尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种用来描述图像局部特征的方法。
它通过寻找图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征来描述图像。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，对于图像匹配和目标识别有着很好的效果。
四、颜色直方图颜色直方图是一种用来描述图像颜色特征的方法。
它通过统计图像中像素点的颜色分布来描述图像的颜色特征。
颜色直方图在图像检索和图像分类中有着广泛的应用，它能够很好地表征图像的颜色信息。
五、局部二值模式（LBP）LBP特征是一种用来描述图像纹理特征的方法。
它通过比较像素点和它周围邻域像素的灰度值来描述图像的纹理特征。
LBP特征在纹理分类和人脸识别等领域有着广泛的应用，它能够很好地捕捉到图像的纹理信息。
六、特征选择和降维在实际应用中，图像特征往往具有高维性和冗余性，为了提高分类和检测的效果，需要进行特征选择和降维。
特征选择是指从原始特征中选择出最具有代表性和区分性的特征，而降维则是通过一些数学方法将高维特征映射到低维空间。
常用的特征选择和降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
图像的数字特征
2. 纹理特征
图象纹理是象素灰度分布宏观上呈现周期性 的结构特征，它是图象中某些结构单元按某种 规则排列而成的规则图案，反映图象纹理基元 灰度周期性重复变化的规律。因此，纹理基元 的大小（或重复变化的周期长短）和重复构成 的方向是基本特征。常用的纹理特征描述方法 有共生矩阵、等灰度行程长度、区域纹理基元 参数、傅立叶频谱、随机场模型、相关长度等。
图象灰度的梯度反映图象内物体边缘处灰 度变化的情况，它描述了图象灰度分布的总 体特征。例如，用图象象素灰度的一阶差分 （梯度）的总和表示图象的对比度等。
5. 图象中物体形状特征
物体的形状特征是人或机器识别的重要特 征之一，在图象中可以采取图象分割的方法， 将感兴趣的物体、区域或基元与背景区分开 来，然后对它们的外形进行描述，常用的形状 特征有面积、周长、圆度、长宽比、矩、边心 距、傅立叶描绘子、偏心率和凹度等。
常用的图象特征类型包括：
1、 象素灰度分布和直方图
图象信号数字化得到一个数值矩阵，其中每 一个元素称之为象素，象素的灰（亮）度值（也 包括色彩）是最基本、最原始的测量值和特征， 由 它 可 以 组 成 更 大 基 元 的 特 征 。单 幅 图 象 的 所 有 象 素 或 不 同 区 域 象 素 的 灰 度 分 布 ，代 表 了 图 象 总 体 或 局 部 的 能 量 强 度 分 布 。表 征 灰 度 分 布 的 特 征 描述有总体或局部的均值、方差等。
5.2 图象特征类型
上述图象形态并不一定很完全，但就以上所涉 及的图象模型或特点，再加上对某个图象加工处 理的目的不同，各种类型传感器接受客观世界的 能量和状态的不同，所采用的处理方法不同，使 得对图象的度量，描述是一件非常复杂的工作， 从不同的角度看一幅图象会有不同的结果，要根 据实际工作需要，进行研究选择。
航空摄影测绘图像的特征解读与应用技巧
航空摄影测绘图像的特征解读与应用技巧航空摄影测绘是一种将摄影测量技术与航空技术相结合的综合性测绘方法。
通过航空摄影测绘，可以获取大范围、高分辨率的地理信息图像，为城市规划、资源调查、环境监测等领域提供了重要的数据支撑。
本文将探讨航空摄影测绘图像的特征解读与应用技巧。
一、图像特征解读航空摄影测绘图像的特征解读是理解图片含义和有效利用数据的基础。
图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等。
首先，颜色是图像特征的基础。
通过颜色可以判断图像中目标物体的类别。
例如，绿色可以表示植被，蓝色可以表示水体，灰色可以表示建筑物等。
此外，各类目标物体的颜色具有一定的区分度，可以通过颜色信息对目标进行分类和识别。
其次，纹理是图像特征的另一个重要方面。
纹理包括物体表面的细节、纹路和纹理规律等。
通过纹理特征，可以判断图像中不同材质的物体。
例如，建筑物的纹理与植被的纹理存在明显差异，可以通过纹理特征将二者区分开来。
再次，形状是图像特征的重要指标。
通过形状可以判断图像中不同物体的轮廓和结构。
例如，圆形可以表示圆形建筑物，长方形可以表示长方形的建筑物等。
形状特征在目标识别和三维建模等方面具有重要作用。
最后，空间关系是图像特征解读的关键要素。
空间关系包括物体在图像中的相对位置和相互关系。
通过空间关系可以确定不同物体之间的距离和相对方位。
例如，通过判断建筑物与道路之间的空间关系，可以推测道路的宽度和建筑物的大小。
二、应用技巧航空摄影测绘图像的应用技巧主要包括目标识别、地形分析和三维建模三个方面。
目标识别是航空摄影测绘图像中重要的应用之一。
通过图像特征解读，可以对目标物体进行分类和识别。
例如，在城市规划中，可以利用航空摄影测绘图像识别建筑物、道路、绿化等目标，为城市规划提供基础数据。
地形分析是航空摄影测绘图像的另一个重要应用。
通过解读图像特征，可以分析地形特征，包括山脉、河流、湖泊等地形要素。
地形分析在地质勘探、土地利用规划等领域具有重要作用。
图像特征及图像特征提取
图像特征及图像特征提取图像特征是图像中的显著和重要的信息，用于描述和区分不同的图像。
图像特征提取是从图像中提取这些特征的过程。
图像特征可以分为两类：全局特征和局部特征。
全局特征是整个图像的统计性质，例如颜色直方图、颜色矩和纹理特征等。
局部特征则是在图像的局部区域中提取的特征，例如SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和SURF（加速稳健特征）等。
图像特征提取的过程可以分为以下几步：1.预处理：对图像进行去噪、图像增强、颜色空间转换等处理，以提高图像的质量和可分辨性。
2.特征选择：根据具体应用需求和图像特征的表达能力，选择适合的特征。
例如，对于目标识别任务，可以选择具有良好局部不变性和可区分性的局部特征。
3.特征提取：根据选择的特征，从图像中提取特征。
对于全局特征，可以使用颜色直方图、颜色矩、纹理特征等方法；对于局部特征，可以使用SIFT、HOG、SURF等方法。
4.特征表示：将提取的特征表示为向量或矩阵形式，以便后续的分类、检索或识别任务。
5.特征匹配：对于图像检索、图像匹配等任务，需要将查询图像的特征与数据库中的图像特征进行比较和匹配，找到最相似的图像。
图像特征提取的方法和算法有很多，以下是一些常用的方法：1.颜色特征：颜色是图像的重要特征之一、颜色直方图描述了图像中每个颜色的分布情况，颜色矩描述了图像中颜色的平均值和方差等统计性质。
2.纹理特征：纹理是图像中的重要结构信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图、小波变换等。
3.形状特征：形状是物体的基本属性之一、形状特征提取方法有边缘检测、形状描述子等。
4.尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。
5.方向梯度直方图（HOG）：HOG是一种局部特征提取方法，通过计算图像中每个像素的梯度方向和强度，获得图像的局部特征。
6.加速稳健特征（SURF）：SURF是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。
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。
图像的三大特征（转）
图像的三⼤特征（转）原⽂（⼀）HOG特征1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。
Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。
需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal 在2005的CVPR上提出的，⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
（1）主要思想：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。
（本质：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅）。
（2）具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。
最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。
（3）提⾼性能：把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（我们把它叫区间或block）进⾏对⽐度归⼀化（contrast-normalized），所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。
通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
（4）优点：与其他的特征描述⽅法相⽐，HOG有很多优点。
⾸先，由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。
其次，在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。
函数的图像与图像的特征分析
函数的图像与图像的特征分析函数图像是数学中常见的一种表示方法，通过绘制函数的图像，可以直观地了解函数的性质和特征。
本文将探讨函数图像的分析方法，包括图像的形状、对称性、零点、极值点等特征。
一、图像的形状函数的图像形状可以通过观察函数的导数来确定。
导数表示函数的变化率，可以帮助我们判断函数图像的增减性和凹凸性。
1. 当导数大于零时，函数图像上升，表示函数递增；2. 当导数小于零时，函数图像下降，表示函数递减；3. 当导数等于零时，函数图像可能存在极值点或拐点。
通过观察函数图像的升降和凹凸性，可以进一步分析函数的特征。
二、图像的对称性函数图像的对称性可以通过观察函数的表达式得到。
常见的对称性包括：1. 偶函数：当函数满足f(x) = f(-x)时，函数具有关于y轴对称的特点，图像关于y轴对称；2. 奇函数：当函数满足f(x) = -f(-x)时，函数具有关于原点对称的特点，图像关于原点对称。
通过观察函数图像的对称性，可以简化函数分析的过程。
三、图像的零点函数的零点是指使函数取值为零的输入值。
通过观察函数图像与x轴的交点，可以得到函数的零点。
零点对应于函数的根，可以帮助我们求解方程和解决实际问题。
四、图像的极值点函数的极值点是指函数在某一区间内取得最大值或最小值的点。
通过观察函数图像的局部最高点和最低点，可以确定函数的极值点。
1. 极大值点：当函数在某一区间内最高点对应的y值大于相邻点的y值时，该点为函数的极大值点；2. 极小值点：当函数在某一区间内最低点对应的y值小于相邻点的y值时，该点为函数的极小值点。
通过观察函数图像的极值点，可以进一步分析函数的变化趋势和特征。
综上所述，通过对函数图像的形状、对称性、零点和极值点的分析，可以全面了解函数的特征和性质。
函数图像分析是数学中重要的工具和方法，可以应用于各个领域的问题求解和模型建立。
通过深入理解函数图像的特征，我们可以更好地理解函数的行为和变化规律，为数学学习和实际应用提供有力支持。
图像及其特征
第二章图像及其特征图像是通过不同的亮度和颜色来表现原景物的内容和相关信息的。
在现代图像 复制过程中， 图像的表现方式有两种， 即模拟方式和数字方式， 普通的原稿图像 （如 照片、画稿等）为模拟方式，经印前扫描输入后，即转为数字方式，经印前处理和 晒版后又转为模拟方式，最后得到模拟方式的印刷复制品。
一幅图像在一定的光学 条件下一般具有三大质量特征，即层次、色彩和清晰度。
文字和图形也可看成是图 像的特例，它们具有特定的层次和颜色特征。
图像复制的目的就是要将原稿图像的 这些特征再现在复制品上，一幅图像的质量好坏大多数情况下要利用其密度特征进 行评价。
2.1 密度密度是指图像各部分吸收光的性能，即图像黑化的程度，如果图像某部分将投 射到它上面的光吸收得越多，那么这部分图像的密度就越大，反之，该部分吸收的 光线越少，它的密度就越小。
因为密度表现了图像黑化的程度，因此也可以把密度说成黑度。
不过平常所说 的黑度只是一个面积变黑程度的视觉印象，而密度则是用数字来表示这种变黑的程 度。
2.1.1透射率与反射率所谓透射率，是指透光性材料透光度的大小，即透射光通量 φr 与投射光通量 φ 之比（如图 2-1 所示）： T=φr/φ 因此透射率只是一个比例系数，没有单位，可用百分数或小数表示。
由于透射 光通量总是小于投射光通量，所以透射率总是小于 1，即 T＜1，而且图像的黑度越 大，其透射率越小，如图 2-2 所示。
透 明 Φ 介 质 ΦT图2-1 透射与投射光通量图2-2 黑度与透射率的关系7所谓反射率，则是指反射图像反射光的性能，即反射光通量 φR 与投射光通量 φI 之比，实际应用中，通常用在相同照射条件下一个标准白色面（能 100％反射投 射的光通量）反射的光通量 φω表示投射光通量，即： R=φR/φω 与透射率一样，反射率也只是一个比例系数，可用小数或百分数表示，并且总 是小于 1。
只是反射率的比较基础是一个标准白色面的反射光通量，如图 2-3 所示。
图像特征提取与分析
计算点(i,j)和(h,k)间距离常采用的几种方法：
%两点间的直线距离
(1) 欧氏距离: (2) 4-邻域距离，也称为街区距离: (3)8-邻域距离，也称为棋盘距离:
街区距离和棋盘距离都是欧式距离的一种近似。
下图中表示了以中心像素为原点的各像素的距离。从离开一个像素的等距离线可以看出，在欧氏距离中大致呈圆形，在棋盘距离中呈方形，在街区距离中呈倾斜45度的正方形。街区距离是图像中两点间最短的4－连通的长度，而棋盘距离则是两点间最短的8－连通的长度。
八链码原理图 八链码例子 其中偶数码为水平或垂直方向的链码，码长为1；奇数码为对角线方向的链码，码长为 。八链码例子图为一条封闭曲线，若以s为起始点，按逆时针的方向编码，所构成的链码为556570700122333，若按顺时针方向编码，则得到链码与逆时针方向的编码不同。 边界链码具有行进的方向性，在具体使用时必须加以注意。
用于描述曲线的方向链码法是由Freeman提出的，该方法采用曲线起始点的坐标和斜率(方向)来表示曲线。对于离散的数字图像而言，区域的边界轮廓可理解为相邻边界像素之间的单元连线逐段相连而成。对于图像某像素的8-邻域，把该像素和其8-邻域的各像素连线方向按八链码原理图所示进行编码，用0，1，2，3，4， 5，6，7表示8个方向，这种代码称为方向码。
距离
距离在实际图像处理过程中往往是作为一个特征量出现，因此对其精度的要求并不是很高。所以对于给定图像中三点A,B,C，当函数D(A,B)满足下式的条件时，把D(A,B)叫做A和B的距离，也称为距离函数。
第一个式子表示距离具有非负性，并且当A和B重合时，等号成立；
第二个式子表示距离具有对称性
第三个式子表示距离的三角不等式。
6.1 基本概念
图像特征的名词解释
图像特征的名词解释图像特征是计算机视觉领域中的一个重要概念，指的是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。
这些特征可以帮助我们理解和分析图像内容，从而实现各种图像处理任务，例如对象识别、图像检索和图像分割等。
图像特征可以分为低级特征和高级特征两类。
低级特征主要指的是基本的像素值和颜色信息，例如亮度、纹理和边缘等。
高级特征则是从低级特征中经过计算和抽象得到的更具有抽象性和语义性的特征，例如形状、纹理和运动等。
在低级特征中，亮度特征是最基本和常用的一个。
亮度特征通过计算像素的强度值来描述图像的明暗情况。
在实际应用中，常用的亮度特征包括灰度直方图、亮度均值和亮度标准差等。
通过分析亮度特征，我们可以了解图像的整体明暗分布情况，对于图像的亮度调整和对比度增强等处理非常有用。
除了亮度特征，颜色特征也是一种非常常用的低级特征。
颜色特征可以描述图像中不同区域的颜色分布情况。
常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色向量等。
通过分析颜色特征，我们可以区分不同的物体和场景，例如通过红色特征可以提取出图像中的红色物体。
除了低级特征，高级特征在图像处理中也起着至关重要的作用。
其中，形状特征是一种常用的高级特征之一。
形状特征可以描述物体的几何形状和外部轮廓。
通过提取和匹配形状特征，我们可以实现对象的识别和分类，例如利用圆形特征可以检测和计数图像中的圆形物体。
此外，纹理特征也是一种常用的高级特征。
纹理特征可以描述图像中的纹理信息，即表面的外观和质地。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
通过分析纹理特征，我们可以实现图像的纹理分类和纹理合成等应用。
最后，运动特征也是一种常用的高级特征。
运动特征可以描述图像中物体的运动信息。
常用的运动特征包括光流、运动轨迹和运动边缘等。
通过分析运动特征，我们可以实现行人跟踪和手势识别等任务。
综上所述，图像特征是从图像数据中提取出来的具有描述性的属性。
低级特征主要包括亮度和颜色等基本信息，而高级特征则通过计算和抽象从低级特征中得到。
图像特征
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。
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。
图像的几何特征
4 . 一阶差分链码
采用链码表示物体或区域边界的主要优点是当目标平移时，边界链码不会发生变 化，而不足之处是，当区域旋转时则链码会发生变化。为解决旋转时链码变化的问题， 可以采用链码旋转归一化处理方法，即应用原始链码的一阶差分来重新构造一个表示 原链码各段之间方向变化的新序列。差分可用相邻两个方向数按反方向相减，所谓反 方向即后一个减去前一个求取差分。
区域内的连接部分C的个数是区域的另一拓扑特 性。一个集合的连通部分就是它的最大子集，在这 个子集的任意点都可以用一条完全属于该子集中的 曲线相连接。下图所示图形有三个连接部分。
欧拉数也是区域的重要
拓扑特性之一，欧拉数定义：
3. 边界链码
链码是对区域边界点的一种编码表示方法。该方法主 要是利用一系列具有特定长度和方向的相连的直线段来表 示目标的边界。由于每个线段的长度固定而方向数目有限， 即仅有边界的起点需要采用绝对坐标表示，其余点可只用 接续方向来代表偏移量，并且每一个点只需一个方向数就 可以代替两个坐标值，因此采用链码表示可大大减少边界 表示所需的数据量。
(2) 若将像素视为一个个点时，则周长用链码表示， 求周长也就是计算链码的长度。
当链码值为奇数时，其长度为 2； 当链码值为偶数时，其长度为1;
即周长p可表示为：
p Ne 2No
以前述图为例: 边界以面积表示时，物体的周长为:
(3) 周长用边界所占面积表示时，周长即物体边 界点数之和，其中每个点为占面积为1的一个小方 块。
（3）将这样转换后所对应的链码起点作为该区域边界 的归一化链码的起点。
归一化链码表示方法：
（1）给定一个从任意点开始产生的链码， 先将它视为一个由各方向数组成的自然数；
（2）将这些方向数依一个方向循环，以使 它们所构成的自然数的值最小；
什么是图像特征？如何让计算机理解图像特征？
图像的特征多数人都玩过拼图游戏。
首先拿到完整图像的碎片，然后把这些碎片以正确的排列起来从而重建这幅图像。
如果把拼图游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。
在拼图时，们要寻找一些的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。
们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到。
们的这些能力都天生的。
那这些特征什么呢?们希望这些特征也能被计算机理解。
如果们深入的观察一些图像并搜索不同的区域，以下图为例：在图像的上方给出了六个小图。
找到这些小图在原始图像中的位置。
你能找到多少正确结果呢?A和B平面，而且它们的图像中很多地方都存在。
很难找到这些小图的准确位置。
C和D也很简单。
它们建筑的边缘。
可以找到它们的近似位置，但准确位置还很难找到。
这因为：沿着边缘，所有的地方都一样。
所以边缘比平面更好的特征，但还不够好。
最后E和F建筑的一些角。
它们能很容易的被找到。
因为在角的地方，无论你向哪个方向小图，结果都会有很的不同。
所以可以把它们当成一个好的特征。
为了更好的理解这个概念们再举个更简单的例子。
如上图所示，蓝色框中的区域一个平面很难被找到和跟踪。
无论向哪个方向蓝色框，都一样的。
对于黑色框中的区域，它一个边缘。
如果沿垂直方向，它会改变。
但如果沿水平方向就不会改变。
而红色框中的角，无论你向那个方向，得到的结果都不同，这说明它的。
所以，们说角一个好的图像特征，也就回答了前面的问题。
角图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。
角在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。
在现实世界中，角对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等，那们怎样找到这些角呢?接下来们使用OpenCV中的各种算法来查找图像的特征，并对它们进行描述。
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用链码表示给定区域边界时，如果区域平移， 链码不会发生变化，而如果区域旋转则链码也会 发生变化。为解决这个问题我们可以利用链码的 一阶差分来重新构造一个序列。如下图：
图8－3 链码的旋转归一化 (利用一阶差分)
第二节 图像幅值特征
一、幅值特征
在区域 M N内的平均幅值，为：
1 M N
f
f (x, y)
P(a, b) Pf (i, j) a, f (m, n) b （8－5）
直方图估值的二阶分布为：
P(a, b) n(a, b) n
（8－6）
（二）统计特征
几个常用的统计特征如下：
1. 均值
L1
b bP(b) a0
（8－7）
2. 方差
L1
2 b
(b b )2 P(b)
a0
（8－8）
xy
（8－19）
M 20 x2 f (x, y)
xy
（8―20）
阶矩的大小代表了灰度沿x方向或y方向发布
的情况 。
可用下式来表示一个区域的灰度分布重心 (x, y)：
x y
M 10
M 00 M 01
（8―21）
M 00
(x, y) 表示了一定形状图像区域中灰度分布的中
心，在许多情况下，它往往是位于区域中最明亮
二、幅值统计特征 （一）直方图特征
通过测得的图像像素的幅度值，可以设法估 计出图像幅值的概率分布，从而形成图像的直方 图特征。
图像灰度的一阶概率分布定义为：
P(b) Pf (x, y) b 0 b L 1
P(b)是一阶近似直方图 ：
P(b) n(b) n
（8－3） （8－4）
二阶直方图特征是以像素对的联合概率分布 的基础上得出的。 它们的幅度值的联合分布可表示为：
对原边界以较大的网格重新采样，并把与原 边界点最接近的大网格点定位新的边界点。
使用链码时，起点的选择常是很关键的。对 同一个边界，如用不同的边界点作为链码起点， 得到的链码是不同的。为解决这个问题可把链码 归一化 。
给定一个从任意点开始而产生的链码，可把 它看作一个由各方向数构成的自然数。将这些方 向数依一个方向循环以使它们所构成的自然数的 值最小。将这样转换后所对应的链码起点作为这 个边界的归一化链码的起点，参见图8-2。
2 p
2q
（8－28）
图8－5 苹果图像
图8－6 灰度的空间分布
图8－7 某一横截面的灰度分布
2
M 20 M 02
2
（8－25）
主轴在视觉上起到灰度分布得对称轴作用。
（二）投影
投影就是把图像在某一方向上进行投影，图
像在x，y轴上的投影 p x ，p y 分别为：
px f (x, y)
（8－26）
y
py f (x, y)
（8－27）
x
对某一方向灰度的总体明暗变化程度可用该
N [P(b)]2 a0
（8－9）
4. 熵
L1
bE P(b) log[ P(b)] （8－10） a0
以下列出一些度量，用来描述围绕对角线能
量扩散的情况：
（1）自相关
L1 L1
BA
abP(a, b)
a0 b0
（8－11）
L1 L1
（2）协方差
BC
(a a)(b b )P(a, b) （8－12）
第八章 图像特征
图像特征是表征一个图像最基本的属性或特 征，图像特征可以是人类视觉能够识别的自然特 征；也可以是人为定义的某些特征。
第一节 图像链码描述
从图像分割可以得到分割完的区域块，再经 过边缘检测，就可以得到区域的边界。
边界的数学表示则为 :
1 (x, y)边界点 E(x, y) 0 其余像素
在二值图像的基础上，有许多图像边界表示 方法，其中链码是对边界点的一种编码表示方法。
其特点是：利用一系列具有特定长度和方向 的相连的直线段来表示目标的边界。
链码会产生以下问题: （1）由此产生的链码通常是很长的 （2）由于噪声或分割的不完善而引起的扰动都 会引起链码的改变，而这种变化却并不一
定与边界形状有关 一个常用的克服方法是：
四．幅值曲面拟合
在苹果坏损图像检测应用中，如图8－5所示 的正常苹果图像其的灰度分布特性如图8－6所示。 为了检测坏损，需对苹果图像进行图像增强处理， 增强后的某一横截面的灰度分布如8－7示，因此 图像中，无坏损区域的灰度空间分布形式为：
(x a)2 ( y b)2 c f (x, y)
a0 b0
三．幅值分布特征 （一）距
对于一个图像其阶距定义为
M ij
xi y j f (x, y)
xy
（8―17）
这里暂且只考虑黑白灰度图像，因此距 M 00 就 表示总灰度值的积累，其为 ：
M 00
f (x, y)
xy
（8－18）
其它x方向的一阶矩、二阶矩：
M10 xf (x, y)
主轴可用下列方法求得：
设主轴得方向为θ，则惯量为 ：
(x x)sin ( y y) cos 2 f (x, y)
（8－23）
对它作θ的导数并使之为0，则可得方程：
tan 2 M 20 M 02 tan 1 0
M11
（8－24）
解此方程可得θ值，即：
1 tan1 ( 2M11 ) N
M N x1 y1
（8－1）
图像的幅度特征对于目标物体的描述等具有 十分重要的意义。
方差统计特性也可给出整个图像或某 M N 区 域内的幅值的大致发布范围，方差 2定义为：
2 1
MN
f
(N f ( f f )2)
（8－2）
若 大，则图像看上去明暗变化较大，即反
差大；反之， 小，则反差较小。
a0 b0
L1 L1
（3）惯性矩 Bl
(a b)2 P(a, b) （8－13）
a0 b0
（4）绝对值
L1 L1
Bl
| a b | P(a,b)
a0 b0
（5）能量
L1 L1
BX
[P(a, b)]2
a0 b0
（8－14） （8－15）
（6）熵
L1 L1
BE
P(a, b) log[ P(a, b)] （8－16）
的部分，也是人的视觉常常最集中的部分。
把 (x, y) 作为计算矩的起点，所获得的矩称
为中心矩，其为：
ij (x x)i ( y y) j f (x, y)
xy
（8－22）
与中心矩有关的一个概念就是主轴，它类似 与对称轴。它是通过中心的一根直线，主轴的一 个重要特性是，对它作二阶矩可得到最小值。