图像的特征类别
图像分类知识点总结
图像分类知识点总结一、基本概念1.1 图像分类的定义图像分类是指根据图像的视觉特征将其划分到不同的类别中的任务。
图像分类可以看作是一个监督学习问题，即根据已知的图像样本及其类别标签，建立一个分类器来对新的图像进行分类。
1.2 图像分类的难点图像分类的难点在于图像具有高度的复杂性和多样性。
一张图像可能包含不同大小、形状、颜色和纹理的物体，而且光照、遮挡、角度等因素也会对图像的特征造成影响。
因此，要实现准确的图像分类，需要考虑到这些因素的影响。
1.3 图像分类的评价指标常用的图像分类评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。
其中，准确率指分类器对所有样本进行分类的正确率，精确率指分类器在预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率指分类器在所有正类样本中预测正确的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均。
二、常用方法2.1 传统方法传统的图像分类方法主要基于手工设计的特征提取和传统的机器学习算法。
特征提取阶段通常使用SIFT、HOG、LBP等局部特征描述子，然后通过词袋模型（BoW）进行编码，并使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器进行分类。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像分类任务中取得了巨大的成功。
深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。
其中，CNN是最常用的深度学习模型，其具有对图像特征进行端对端学习的能力，可有效地提取图像特征。
2.3 迁移学习迁移学习是将在一个任务中学到的知识或模型应用到另一个相关的任务中的机器学习方法。
在图像分类任务中，迁移学习可以通过在已有的大规模图像数据集上预训练一个深度学习模型，然后将该模型的部分或全部参数迁移到新的分类任务中进行微调，以节约训练时间和数据集规模。
2.4 多模态图像分类多模态图像分类是指同时使用图像、文本、语音等多种模态的信息进行分类的任务。
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术图像特征提取和图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现图像识别、目标检测等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具箱，能够方便快捷地实现图像特征提取和分类的算法。
一、图像特征提取图像特征提取是将图像从像素级别转换到语义级别的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在Matlab中，有多种方法可以进行图像特征提取。
1.1 颜色特征提取颜色在图像中起着重要的作用，可以通过颜色特征来描述图像的内容。
在Matlab中，可以使用RGB颜色空间、HSV颜色空间等来表示和提取图像的颜色特征。
通过计算图像中每个像素的颜色分量，可以获得图像的颜色直方图、颜色矩等特征。
1.2 纹理特征提取纹理是图像中细微的、规律性的结构特征。
在Matlab中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法来提取图像的纹理特征。
GLCM是描述图像灰度分布的一种统计方法，通过计算图像中像素之间的灰度关系，可以得到纹理特征如对比度、能量、熵等。
1.3 形状特征提取形状是图像中物体的外形特征，常用的形状特征包括边缘、轮廓、几何形状等。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法、轮廓提取算法等来提取图像的形状特征。
通过识别图像中物体的边缘和轮廓，可以得到图像的形状描述符。
二、图像分类技术图像分类是将图像分为不同类别的过程，是计算机视觉中的重要应用之一。
在Matlab中，有多种方法可以实现图像分类。
2.1 传统机器学习方法传统的图像分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
在Matlab中，可以使用机器学习工具箱来实现基于特征向量的图像分类。
通过提取图像的特征向量，并使用机器学习算法进行训练和分类，可以实现准确的图像分类。
2.2 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种图像分类技术，利用深度神经网络来学习图像的特征表示。
图像的特征类别
2.7.2特征提取与特征空间
1.特征提取
获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、 图像 理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取，可以 获得特征 构成的图像（称作特征图像）和特征参数。
或者
把提取的特征 进一步抽象化 /
特征提取特征提取图像 > ---特征量
（特征参数）
A描述
①加性噪声，与图像光强大小无关
g(x, y)= f(x, y)+ n(x，y)
化而变噪声,与图像光强大小相关,随亮度大小变
g(x, y)=f(x，y)[i+ n(x, y)] 4.图像系统常见的噪声
① 光电管噪声 ② 摄像管噪声 ③ 前置放大器噪声 ④ 光学噪声
值、彩色图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)成分的值。
② 局部特征 方向小邻度盘计有的性质值、如灣驛的强度、 ③ 区域特征
在图像内的对象物(一般是指与该区域夕外部有区别
的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布、 或者统计量、以及区域的几何特征(面积、形状)等。
④整体特征 整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构 特
2. 噪声特征 对灰度图像f（x, y）来说，可看做二维亮度分布，则噪声可看做对 亮 度的干扰，用n（x，y）表示。常用统计特征来描述噪声，如均值、 方
差（交流功率）、总功率等。
3.噪声的模型
声噪型对影类的読可分为麴 声，噪 声 模 型 和 乘 性 噪
实际输出图像为g(x, y)o
图像，n(x, y)为噪
图像的特征与噪声
2.7.1图像的特征类别 2.7.2特征提取与特征空间 2.7.3图像噪声
图像的特征类别
1. 自然特征
① 光谱特征 ② 几何特征 ③ 时相特征
常用的特征描绘子
常用的特征描绘子特征描绘子是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于描述和表示图像的特征。
这些特征可以用来比较、分类和检索图像。
下面是常用的特征描绘子：1.颜色特征：颜色是图像中最基本的特征之一、通过提取图像中的颜色分布，可以获得颜色直方图、颜色矩等特征。
常用的颜色特征描绘子有RGB颜色直方图、HSV颜色直方图等。
2.纹理特征：纹理是图像中反映物体表面特征的一种性质。
通过提取图像中的纹理信息，可以得到纹理特征。
常用的纹理特征描绘子有灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
3. 形状特征：形状是物体在二维平面上的轮廓。
通过提取图像中物体的形状信息，可以得到形状特征。
常用的形状特征描绘子有边界描述子、Hough变换等。
4. 边缘特征：边缘是图像中灰度变化剧烈的地方。
通过提取图像中的边缘信息，可以得到边缘特征。
常用的边缘特征描绘子有Canny边缘检测、Sobel算子等。
5.尺度不变特征变换(SIFT)：SIFT是一种基于尺度空间和局部特征的描绘子。
它通过在图像中检测关键点，并计算关键点周围的局部特征，得到具有尺度不变性的特征描绘子。
6.方向梯度直方图(HOG)：HOG是一种用于目标检测和行人识别的特征描绘子。
它通过计算图像中像素的梯度方向，得到具有方向特征的直方图。
7.深度学习特征：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以从原始图像中学习到高级的特征表示。
常用的深度学习特征描绘子有卷积神经网络(CNN)的卷积层输出、预训练模型中的特征等。
这些特征描绘子都具有不同的特点和适用范围，可以根据具体的应用场景选择合适的特征描绘子进行图像处理和分析。
特征描绘子在图像检索、目标识别、行人跟踪等领域都有广泛的应用。
随着计算机视觉和深度学习的发展，特征描绘子的研究和应用将会得到进一步的扩展和深化。
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。
图像的几何特征
物体从图像中分割出来以后，将形状特征与几何 特征结合起来，在机器视觉系统中起着十分重要的作 用，它可以作为区分不同物体的依据之一。
1. 矩形度
物体的矩形度指物体的面积与其最小外接矩形的面积之比值。如图 所示，矩形度反映了一个物体对其外接矩形的充满程度。
矩形度的定义：
2. 宽长比
宽长比是指物体的最小外接矩形的宽与 长之比值。宽长比r为
xi
i0 j0
y
1 NM
N 1 M 1
yi
i0 j0
2. 方向
如果物体是细长的，则可以将较长方向 的轴定义物体的方向。如图所示，通常，将最 小二阶矩轴定义为较长物体的方向。也就是说， 要找出一条直线，使物体具有最小惯量，即：
E r2 f (x, y)dxdy
长轴和短轴
若区域或物体的边界已知，则可以采用区域 的最小外接矩形（MER，Mini-mum Enclosing Rectangle）的尺寸来描述该区域的基本形状， 如图所示，a为长轴，b为短轴。
周长
图像内某一物体或区域的周长是指该物 体或区域的边界长度。一个形状简单的物体用 相对较短的周长来包围它所占有面积内的像素， 即周长是围绕所有这些像素的外边界的长度。
计算周长常用的3种方法
(1) 若将图像中的像素视为单位面积小方块时， 则图像中的区域和背景均由小方块组成。区域 的周长即为区域和背景缝隙的长度之和，此时 边界用隙码表示，计算出隙码的长度就是物体 的周长。如图所示图形，边界用隙码表示时， 周长为24。
拓扑学（Topology）是研究图形性质的理论。图形的拓扑性质 具有稳定性，即只要图形没有发生破坏性变形，则其拓扑性质不会 因为物理变形而改变。因此，区域的拓扑性质可用于对区域的全局 描述，这些性质既不依赖于距离，也不依赖于距离测度的其他特性等。
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。
图形图像信息的类型及其特征1 (1)模板
提示：1B=8位， 1KB=1024B，
Image
问
题
1024*768*24/8 =2359296B
解
2359296B/1024=2304KB
答
2304KB/1024=2.25MB
512/2.25=227(张)
Image
知
识 我们所说的32位真彩色能表示多少种颜色？
开
232 =4294967296
图形图像信息的类型及其特征
1、主体：一枚“中国 印”，印章中是一个 变形的“京”字。表 明了奥运的主题、文 化特色。
2、表明了奥运的时间 、地点。
3、下面是一个人人都 知道的奥林匹克标志
生活中的图像
洗手间图示
交通图志 运动项目图标
禁止吸烟图标
图形图像独特的魅力
1、信息丰富 形象直观
2、跨越语言障碍 增进交流
A、320×320×3×16bit
B、320×240×3×16bit
C、240×240×3×16bit
D、320×240×16bit
3、(选修)有一张RGB彩色静态图片，分辨率为 640×480、每一种颜色用4bit表示，则该图片 的数据量=640×480×3×4。根据数据量的计 算方法可知，这张图片是( A )。
素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何 属性组成。从处理技术上来看，图形是 由线条组成，如工程图、等高线地图、 曲面的线框图等。
由指令来描述的。
Image
• 位图图像:由像素组 成，构成位图的点称 为像素（Pixel）,类 似“十字绣”。每个 像素都被分配一个特 定位置和颜色值。
Image
（位置）分辨率：水平方
A、位图 B、矢量图 C、动画 D、视频
数据处理中的图像和音频数据处理方法(四)
数据处理中的图像和音频数据处理方法在当今信息时代，数据处理成为了各行各业都难以回避的任务。
而图像和音频数据作为常见的非结构化数据，也需要采用特定的方法进行处理。
本文将探讨图像和音频数据处理的方法，其应用范围和技术难点。
一、图像数据处理方法1. 图像预处理图像预处理是指在进行其他图像处理操作之前，先对图像进行一定的预处理，以消除噪声、增强图像质量和准确性。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像平滑等。
图像去噪可以通过滤波算法实现，如中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
图像增强可以通过直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等方法实现。
图像平滑则是通过滤波器对图像进行模糊处理，以减少噪声和细节。
2. 图像特征提取与分类图像特征提取是指从图像数据中提取出有用的特征信息，用于后续的分类和识别任务。
常见的图像特征包括颜色、形状、纹理和边缘等。
颜色特征可以通过颜色直方图或颜色矩来表示。
形状特征可以使用边界描述符或Hu不变矩来表示。
纹理特征可以通过统计参数或小波变换等方法来提取。
边缘特征则通过Canny算子或Sobel算子等进行提取。
提取好的特征可以应用于图像分类、目标检测和图像检索等领域。
3. 图像分割与目标检测图像分割是将图像中的不同区域划分为若干个互不重叠的子区域，常用于图像分析和理解。
图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域增长和基于聚类的分割等。
阈值分割将图像中的像素值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘分割则是通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
区域增长是一种从种子点开始，通过判断周围像素与种子点的相似度来不断生长的方法。
基于聚类的分割则是将图像中的像素按照相似度进行聚类，并将不同类别的像素分为不同的区域。
图像分割可以为后续的目标检测提供更准确的目标区域。
二、音频数据处理方法1. 音频信号预处理音频信号预处理是指对音频信号进行预处理，以消除噪声、增强信号质量和准确性。
常见的音频信号预处理方法包括降噪、音频增益和音频平滑等。
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。
知识点归纳 计算机视觉中的特征提取与目标跟踪
知识点归纳计算机视觉中的特征提取与目标跟踪计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机具备类似人类视觉的能力，从图像或者视频中提取并理解有用的信息。
在计算机视觉中，特征提取和目标跟踪是两个核心的知识点，本文将对它们进行归纳和总结。
一、特征提取特征提取是计算机视觉中的基础工作，它是从原始图像数据中提取出具有代表性和可区分性的特征的过程。
这些特征能够反映图像的结构、纹理、形状等信息，为后续的图像处理和分析提供基础。
1. 图像特征的种类在计算机视觉中，常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和边缘特征等。
颜色特征可以通过提取图像中的颜色直方图或者颜色矩来表示；纹理特征可通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来获取；形状特征则主要通过边缘检测和边缘提取得到；边缘特征通常可以通过Canny算子等方法获得。
2. 特征提取的方法为了获取图像的特征，计算机视觉领域提出了多种特征提取的方法。
其中，常用的方法有滤波器方法、兴趣点检测和描述子方法等。
滤波器方法基于图像上的像素点进行滤波操作，常用的滤波器包括高斯滤波器和边缘检测滤波器；兴趣点检测和描述子方法则通过检测图像上的关键点，并提取这些关键点的描述子来表示图像的特征。
二、目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在视频序列中追踪一个或多个感兴趣的目标。
目标跟踪在实际应用中有着广泛的应用，如视频监控、人脸识别等领域。
1. 目标跟踪的挑战目标跟踪面临着许多挑战，如目标的外观变化、遮挡、相似目标的干扰等。
为了应对这些挑战，计算机视觉领域提出了多种目标跟踪算法。
常用的算法有基于模板匹配的方法、基于关联滤波器的方法、基于学习的方法等。
2. 目标跟踪的算法模板匹配是一种简单却常用的目标跟踪算法，它通过将目标物体的模板与图像序列逐帧进行匹配，从而实现跟踪的目的。
关联滤波器是另一种常见的目标跟踪算法，它通过训练一个滤波器来表示目标物体的外观模型，然后在后续的帧中实时地进行目标跟踪。
图形图像信息的类型及其特征1 (1)
• 4、(选修)标志图形如Logo、徽标等，通常都是 由各种形状和文字组成，并且在缩放到不同大小 时不影响细节和清晰度、不会降低图形的品质。 所以这些标志图形最适合使用（ A ）来表现！ A、矢量图形 B、位图图像 C、BMP图像 D、GIF图像 • 5、(选修)如果要采集位图图像，可以使用的方 法有( D )。 ①使用数码相机拍得的照片 ②使用Office中剪贴画（wmf）文件 ③使用扫描仪扫描杂志上的照片 ④使用画图软件制作的图片 A、①②③B、①②④C、②③④ D、①③④
BMP：Windows系统下的标准位图格式，未经过压缩， 这种图像文件比较大。平时我们用画图程序画出的图形 的格式就是这一种。 JPEG（JPG）：应用最广泛的图片格式之一，这种图片 是经过压缩而来的，文件较小，便于在网络上传输，网页 上大部分图片就是这种格式。 GIF：分为静态GIF和动画GIF两种，“体型”娇小，网 上很多小动画都是GIF格式。GIF其实是将多幅图像保存 为一个图像文件，从而形成的动画。 PSD：图像处理软件Photoshop的专用图像格式，图像文 件较大。 PNG：与JPG格式类似，网页中很多图片都是这种格式， 支持图像透明。
两 个 推 论
Image
图像大小（B）=分辨率×量化位数÷8
分辨率＝Ｘ方向的像素数＊Ｙ方向的像素数 1Byte=8bite
文 件 大 小 计 算
Image
长和宽为1024像素和768像素 的24位色彩深度的图像，需 要多少字节（约?MB）空间存 储文件? 一个512M的SD卡能存储多少 张这样的照片？ 提示：1B=8位，1KB=1024B， 1MB=1024KB
• 2、(选修)一张分辨率为320×240，每种颜色用 16bit表示的RGB彩色图像，该图像的数据量计 算正确的是（ B ）。 A、320×320×3×16bit B、320×240×3×16bit C、240×240×3×16bit D、320×240×16bit 3、(选修)有一张RGB彩色静态图片，分辨率为 640×480、每一种颜色用4bit表示，则该图片 的数据量=640×480×3×4。根据数据量的计 算方法可知，这张图片是( A )。 A、位图 B、矢量图 C、动画 D、视频
基于机器学习的图像特征提取与分类算法
基于机器学习的图像特征提取与分类算法图像特征提取与分类算法是现代计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
随着大数据和机器学习的快速发展，利用机器学习方法自动地从图像中提取有用的特征并进行分类已经成为可能。
本文将介绍基于机器学习的图像特征提取与分类算法的基本概念和常用方法。
一、图像特征提取的基本概念图像特征提取是指从图像中提取出能够用来描述图像特性的低维特征。
传统的图像特征包括颜色、纹理和形状等，而现在基于机器学习的图像特征提取方法还包括基于深度学习的特征提取。
对于每个图像，可以通过计算一系列特征来表示它的特征向量，从而实现对图像内容的描述。
二、常用的图像特征提取算法1. 颜色特征提取算法：颜色是图像中最直观和重要的特征之一。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩和颜色熵等。
颜色直方图表示图像中各个颜色在整个图像中的分布情况，颜色矩则用来描述颜色的均值和方差，而颜色熵则能反映出图像中颜色的分散程度。
2. 纹理特征提取算法：纹理是图像中重要的视觉特征之一，它可以用于区分不同的物体和图像结构。
常用的纹理特征提取算法包括局部二进制模式（Local Binary Patterns，LBP）、灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）和Gabor 滤波器等。
这些算法可以通过计算图像中像素之间的灰度差异和方向来提取纹理特征。
3. 形状特征提取算法：形状是图像中表示物体和目标的结构特征。
常用的形状特征提取算法包括边缘检测、边界距离变换（Distance Transform）和Zernike矩等。
对于每个图像，可以通过计算一系列形状特征来描述其边界和形状。
三、基于机器学习的图像分类算法图像分类是指将具有相似特征的图像归到同一类别的任务。
基于机器学习的图像分类算法主要包括监督学习和无监督学习方法。
1. 监督学习算法：监督学习算法需要提供标记好的训练数据集，其中每个图像都有对应的标签。
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。
遥感图像的分类与特征提取方法
遥感图像的分类与特征提取方法遥感图像处理是一项重要的技术，可以帮助我们更好地理解和利用地球表面的信息。
其中，遥感图像的分类与特征提取方法是关键的研究方向。
本文将探讨这一主题，介绍常见的分类和特征提取方法，并讨论各种方法的优劣以及适用场景。
一、常见的遥感图像分类方法遥感图像的分类是将图像像素按照其代表的地物类别进行划分和识别。
常见的分类方法包括像素级分类、对象级分类和混合分类。
1. 像素级分类：像素级分类是将图像中的每个像素点都进行分类。
该方法适用于较小的地物或者需要保留细节信息的需求场景。
常见的像素级分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类和随机森林分类等。
2. 对象级分类：对象级分类是将图像中的连续区域作为分类单元，对整个区域进行分类。
这种方法可以更好地利用图像中的上下文信息，提高分类精度。
常见的对象级分类方法有基于区域的卷积神经网络（RCNN）、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和卷积神经网络（CNN）等。
3. 混合分类：混合分类方法是将像素级分类和对象级分类相结合，综合利用两者的优点。
例如，可以先进行像素级分类得到初步分类结果，再通过对象级分类对初步结果进行修正和细化。
这种方法可以在保留细节信息的同时，提高分类的准确性和鲁棒性。
二、常见的遥感图像特征提取方法特征提取是遥感图像分类的关键环节，通过提取图像中的特征信息，可以更好地描述和区分不同地物类别。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
1. 光谱特征提取：光谱特征是指通过对图像中每个像素点的光谱反射率进行分析和处理，提取出的表示不同地物的特征。
常见的光谱特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和维度约简等。
2. 纹理特征提取：纹理特征是指图像中不同地物的纹理差异。
通过对图像的纹理进行分析和提取，可以更好地区分不同地物。
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）和方向梯度直方图（HOG）等。
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图像特征是指在图像中具有一定意义的局部区域，这些区域通常具有独特的纹理、形状或颜色信息。
通过提取并描述这些图像特征，可以实现图像的匹配、分类、检索和跟踪等应用。
本文将介绍图像特征的特点，并介绍常用的特征提取与匹配方法。
图像特征的特点有以下几个方面：1.独立性：图像特征具有一定的独立性，即可以通过特征描述子来唯一表示一个图像区域，这样就可以实现特征的匹配和跟踪。
2.不变性：图像特征应具有一定的不变性，即对于图像的旋转、平移、缩放、噪声等变换具有一定的鲁棒性。
这样可以保证在不同条件下对同一对象进行特征提取和匹配时能够得到相似的结果。
3.丰富性：图像特征应具有丰富的信息，即能够有效地描述图像区域的纹理、形状或颜色等特征。
常用的图像特征提取方法有以下几种：1. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）：SIFT特征是一种基于局部图像梯度的特征提取方法，它对图像的旋转、平移、缩放具有较好的不变性。
2. 快速特征检测（Features from Accelerated Segment Test，FAST）：FAST特征是一种快速的角点检测算法，它通过比较像素点与其邻域像素点的亮度差异，从而检测到角点。
3. 霍夫变换（Hough Transform）：霍夫变换是一种基于几何形状的特征提取方法，它通过在参数空间中进行投票，来检测图像中的直线、圆或其他形状。
常用的图像特征匹配方法有以下几种：1. 暴力匹配（Brute-Force Matching）：暴力匹配是最简单的一种匹配方法，它将待匹配的特征描述子与数据库中的所有特征描述子逐一比较，找到相似度最高的匹配。
2. 最近邻匹配（Nearest Neighbor Matching）：最近邻匹配是一种常用的特征匹配方法，它通过计算两个特征描述子之间的欧式距离，来找到相似度最高的匹配。
常用的图像特征
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。
如何进行遥感图像的特征提取与分类
如何进行遥感图像的特征提取与分类遥感图像是通过航空或卫星等远距离感知装置获取的地表信息图像。
利用遥感技术可以获取大范围的地理信息，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
而遥感图像的特征提取与分类则是处理遥感图像的重要环节，它能够帮助我们更好地理解和利用遥感图像。
一、遥感图像的特征提取特征提取是将原始遥感图像转化为能够描述地物类别的数学特征的过程。
在遥感图像中，不同地物或者地物类别往往具有不同的光谱、纹理、形状等特征。
因此，通过提取这些特征，我们可以对地物进行分类与分析。
1.光谱特征提取光谱特征是指反映地物物理性质的光谱波段数据。
通过选择不同的波段组合，我们可以提取出反映植被、水体、建筑物等地物特性的光谱特征。
常用的方法有主成分分析（PCA）、最大似然分类（MLC）等。
2.纹理特征提取纹理特征描述了图像中像素间的空间关系。
在遥感图像中，纹理特征可以用于区分不同地物的纹理复杂程度。
例如，植被具有较为均匀的纹理，而建筑物则较为具有几何纹理。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法（GLCM）、局部二值模式法（LBP）等。
3.形状特征提取形状特征是指地物在图像中的几何形状信息。
通过提取地物的形状特征，可以识别出地物的边界和形状。
例如，对于建筑物来说，我们可以通过提取其形状特征来判断其是直角形、圆形还是其他形状。
常用的形状特征提取方法有边缘检测算子、Hough变换等。
二、遥感图像的分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同地物类别中的过程。
通过分类，我们可以获取遥感图像中不同地物的分布情况，进而进行地物的监测与分析。
1.监督分类监督分类是指使用人工定义的训练样本对遥感图像进行分类。
首先，我们需要准备一些具有代表性的训练样本，这些样本包含不同地物类别的图像区域。
然后，通过计算遥感图像与这些训练样本之间的差异，可以得到分类决策函数，进而对整幅遥感图像进行分类。
2.非监督分类非监督分类是指根据遥感图像中像素值的统计特征，自动将其划分到不同的类别中。
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② 局部特征 方向小邻度盘计有的性质值、如灣驛的强度、 ③ 区域特征
在图像内的对象物(一般是指与该区域夕外部有区别
的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布、 或者统计量、以及区域的几何特征(面积、形状)等。
④整体特征 整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构 特
2. 噪声特征 对灰度图像f（x, y）来说，可看做二维亮度分布，则噪声可看做对 亮 度的干扰，用n（x，y）表示。常用统计特征来描述噪声，如均值、
声噪型对影类的読可分为麴 声，噪 声 模 型 和 乘 性 噪
实际输出图像为g(x, y)o
图像，n(x, y)为噪
征等。
2.7.2特征提取与特征空间
1.特征提取
获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、 图像 理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取，可以 获得特征 构成的图像（称作特征图像）和特征参数。
或者
把提取的特征 进一步抽象化 /
特征提取特征提取图像 > ---特征量
（特征参数）
A描述
特征空间
分类
模式识别 图像理解
增强处理
2.特征空间
把从图像提取的m个特征量％,、2,…，Vm,用 m维 的向量丫=［无无…所］'表示称为特征向量。另 外，
对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。
图像
P\
七2 R
I ■
尸5
A1
2.7.3图像噪声
1. 噪声种类
① 外部噪声。如天体放电干扰、电磁波从电源线窜入系统等产生 的噪 声。 ② 内部噪声。系统内部产生，主要包括四种：由光和电的基本性 质引 起的、机械运动产生的噪声、元器件噪声、系统内部电路噪 声。
图像的特征与噪声
2.7.1图像的特征类别 2.7.2特征提取与特征空间 2.7.3图像噪声
图像的特征类别
1. 自然特征
① 光谱特征 ② 几何特征 ③ 时相特征
2. 人工特征
① 直方图特征 ② 灰度边缘特征 ③ 线、角点、纹理特征
图像的特征有很多,按提取特征的范围大小又可分 ① 点特征 」仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的 灰度
①加性噪声，与图像光强大小无关
g(x, y)= f(x, y)+ n(x，y)
化而变噪声,与图像光强大小相关,随亮度大小变
g(x, y)=f(x，y)[i+ n(x, y)] 4.图像系统常见的噪声
① 光电管噪声 ② 摄像管噪声 ③ 前置放大器噪声 ④ 光学噪声