局部像素特征总结
图像分类中的局部二值模式特征提取和分类
图像分类中的局部二值模式特征提取和分类随着计算机应用日益广泛，图像分类已经成为了一个重要的研究领域。
正如现实世界中存在着无数种类的物体一样，在图像分类中也存在着大量的图像以及它们之间的差异。
在这个领域中，特征提取和分类是两个关键的步骤，它们决定了图像分类的准确度和效率。
本篇文章将重点讨论局部二值模式特征提取和分类的原理和应用。
一、局部二值模式局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP），是一种被广泛应用于图像处理与识别的特征描述子。
它的提出源于Morvan等人在2002年的一篇论文《Texture Classification using Nonparametric Multiresolution Analysis of Local Binary Patterns》中，该论文提出了将二值模式应用于纹理分类的方法，即LBP。
LBP的主要思想是用一个局部区域内的像素值与中心点的灰度值进行比较，然后将比较结果编码成二进制数。
通过这种方式，可以提取出图像的纹理、形状等属性信息。
LBP被广泛应用于人脸识别、目标检测、图像检索等领域。
二、局部二值模式特征提取LBP的特征提取过程主要包括以下几个步骤：1.选择邻域大小和领域点数在LBP算法中，首先需要选择一个邻域大小（通常是正方形）和一个领域点数。
领域点数表示该邻域内采用的比较点数量，通常选择8个或16个点进行比较。
选择不同的邻域大小和领域点数会影响到LBP的准确率和计算效率。
2.比较像素值在确定了邻域大小和领域点数后，对于每个像素点，将邻域内所有点的像素值与中心点的像素值进行比较。
若某一像素点的值大于或等于中心点的值，则为1，否则为0。
将比较结果按顺序连接起来，即可得到LBP码。
例如，在一个8邻域内，中心点值为3，周围8个点的值依次为2、5、4、1、3、6、7、8，那么LBP码为01110000（注意顺序）。
3.计算直方图LBP特征提取的最后一步是统计LBP码的出现次数，得到LBP直方图。
lbp算法原理
LBP算法原理一、介绍局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）算法是一种用于图像处理和模式识别的特征描述算法。
它在图像的局部区域中提取特征，广泛应用于人脸识别、纹理分析、行人检测等领域。
LBP算法具有计算简单、鲁棒性强等优点，在实际应用中取得了较好的效果。
二、LBP算法原理LBP算法是一种基于纹理特征的描述算法，其原理可以概括为以下几个步骤：1. 定义局部区域LBP算法首先将图像划分为若干个局部区域，每个局部区域包含若干个像素点。
这样做是为了在局部区域中提取纹理特征，因为图像的纹理在不同的局部区域中可能有所不同。
2. 计算中心像素点的LBP值对于每个局部区域，LBP算法以中心像素点为参考点，将其周围的像素点与中心像素点进行比较。
比较的方法是将周围像素点的灰度值与中心像素点的灰度值进行比较，若周围像素点的灰度值大于等于中心像素点的灰度值，则将该像素点的位置标记为1，否则标记为0。
将周围像素点的标记按顺时针方向排列，形成一个二进制数，即为中心像素点的LBP值。
3. 计算LBP直方图对于每个局部区域，计算得到的中心像素点的LBP值可以表示为一个二进制数。
LBP直方图是对所有局部区域的LBP值进行统计，得到每个二进制数出现的次数。
LBP直方图可以反映图像的纹理特征，不同的纹理在LBP直方图中有不同的分布。
4. 特征向量提取将LBP直方图中的每个二进制数出现的次数作为特征向量的一个分量，将所有分量组合在一起，即可得到图像的LBP特征向量。
LBP特征向量可以用于图像分类、检索等任务。
三、LBP算法的应用LBP算法具有广泛的应用场景，以下是几个常见的应用领域：1. 人脸识别LBP算法可以用于人脸识别任务中的特征提取。
通过提取人脸图像的LBP特征向量，可以将其与已知的人脸特征进行比较，从而实现人脸的识别和验证。
2. 纹理分析LBP算法在纹理分析中也有广泛的应用。
通过提取图像的LBP特征向量，可以对图像的纹理进行描述和分析，从而实现纹理分类、纹理合成等任务。
图像处理中常用的特征抽取算法介绍
图像处理中常用的特征抽取算法介绍图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，而特征抽取是图像处理中的关键步骤之一。
特征抽取算法能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析和识别任务提供有价值的信息。
本文将介绍几种常用的特征抽取算法。
一、颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，常用的颜色特征提取算法有颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图统计了图像中不同颜色的像素数量分布，通过对颜色直方图的分析，可以得到图像的颜色分布特征。
而颜色矩则通过对图像中像素的颜色值进行统计，得到图像的颜色矩阵，从而描述图像的颜色分布和色彩信息。
二、纹理特征提取算法纹理是图像中的一种重要特征，可以描述图像中物体的表面细节和结构。
常用的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵和小波变换。
灰度共生矩阵通过统计图像中像素灰度级别之间的关系，得到图像的纹理特征。
而小波变换则通过将图像分解成不同尺度和方向的子图像，提取出图像的纹理信息。
三、形状特征提取算法形状是图像中物体的外部轮廓和内部结构，常用的形状特征提取算法有边缘检测和轮廓描述。
边缘检测算法通过检测图像中像素灰度级别的变化，找到物体的轮廓。
而轮廓描述算法则通过对图像中物体轮廓的几何形状进行描述，提取出物体的形状特征。
四、局部特征提取算法局部特征是图像中局部区域的特征，常用的局部特征提取算法有SIFT和SURF。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并提取关键点周围的局部特征描述子，从而得到图像的局部特征。
而SURF算法则通过对图像中的兴趣点进行检测，并提取兴趣点周围的局部特征，用于图像匹配和识别任务。
五、深度学习特征提取算法深度学习是近年来图像处理领域的热门技术，深度学习特征提取算法通过使用深度神经网络模型，自动学习图像中的特征表示。
常用的深度学习特征提取算法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，提取图像的局部特征和全局特征。
而RNN则适用于序列数据的特征提取，可以用于处理图像序列和视频数据。
医学图像处理中的图像配准方法探析
医学图像处理中的图像配准方法探析近年来，随着医学技术的不断发展，图像配准作为重要的医学图像处理方法之一，在医疗领域中得到了广泛应用。
图像配准可以将多个不同时间、不同成像设备获得的医学图像进行对齐，以便医生能够更准确地分析和诊断疾病，提高医疗效果。
本文将对医学图像处理中的图像配准方法进行探析。
一、基于特征的配准方法基于特征的配准方法是一种常用且有效的图像配准方法。
该方法通过寻找图像中显著的特征点，比如角点、边缘等，并计算这些特征点的相互关系来进行配准。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
这些算法能够提取出图像中的稳定且能够描述图像内容的特征点，从而实现图像的配准。
二、基于像素的配准方法基于像素的配准方法是另一种常用的图像配准方法。
该方法通过计算图像之间像素值的相似性，从而实现图像的对齐。
基于像素的配准方法通常包括灰度相关性、互信息和归一化互相关等算法。
这些算法能够计算不同图像之间的相似性度量，从而实现图像的配准。
三、多模态图像配准方法在医学图像处理中，由于成像设备和成像模式的不同，常常会出现多模态的医学图像。
多模态图像配准是一种将不同成像模式下的图像进行对齐的方法。
常用的多模态图像配准方法包括基于特征的方法和基于像素的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的特征点，并计算这些特征点在不同模态图像中的相互关系来实现配准。
而基于像素的方法则通过计算图像之间的相似度来实现多模态图像的配准。
四、局部图像配准方法局部图像配准方法是一种针对图像局部区域进行配准的方法。
在医学图像处理中，由于图像可能存在变形、畸变等问题，全局的图像配准方法可能会出现不准确的情况。
因此，局部图像配准方法可以有效解决这些问题。
局部图像配准方法通常包括局部特征匹配、局部变形模型和局部优化等算法。
这些算法能够针对特定区域进行配准，提高医学图像处理的准确性。
总结起来，医学图像处理中的图像配准方法有基于特征的方法、基于像素的方法、多模态图像配准方法和局部图像配准方法等。
基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法
ｔａ ｅ ｖ ｓ ｈ ‘ ａｔ＆ ｐ ｐ ｅ ’ｎ ｉｅ Ｆ ｒｔ ． ｌ ｔ ｅ ｐ ｘ ｌ ｒ ｅ ａ ａｅ ｎ ｏ ｓｇ ａ ｉｅ ｓ ａ ｏ ｓ ｉｅ ｓ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｉ ｈ ｔｒ ｍｏ ｅ ｔｅ ｓ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｓ ． ｉｓｌ ａｌ ｈ ｉｅ ｓ ｅ ｓ ｐ ｒ ｔｄ ｉ ｔ ｉｎ ｌ ｐ ｘ ｌ ｎ ｎ ｉｅ ｐ ｘ ｌ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ａ ｄ ｃ — ｙ ａ
维普资讯
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｉｅｒ ｇ ａ ｄＡ ｐｉａｏ ｓ ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｎ ｃｉ
２０ ，４ ６ ０８４ （）
４ ５
基于局部空 间像 素特征 的 自适应加权滤波算 法
常瑞 娜 ， 晓敏 ， 守义 ， 穆 杨 齐 林
ｅ ａ ｄ ｅ ｉ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｅ ｄ ｅ ｅａｌ ｔ ｔ ｅ ｓ ｍｅ ｉ ． ｐ ｃａ ｌ ，ｈ ｍａ ｅ ｉ ｉ ｈ ｃ ｎ ｓ ｎ ｒｍａｎ ｈ ｉ ｇ ｅ ｇ ｄ ｔ ｉ ｈ ａ ｔ ａ ｍｅＥｓ ｅ ｉｌ ｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ｇ ｌ ｃ ｒ ｔ ｄ ｉ ａ ｐ ｏ ｉ ｅ ｙ ｈ ｕ ｒ ｉｎ ｆ ａ ｔ ｉ
边缘 细 节 ， 其在 噪 声 密度 较 大 时 ， 果 明显 优 于传 统 的 中值 滤 波 算 法 。 尤 效
SIFT特征关键点检测 毕设论文
摘要摘要本文介绍的是一种从图像中获得关键点并用关键点去提供可靠的图像匹配的方法——SIFT算法。
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，它能在尺度空间提取关键点。
关键点的信息包括位置，尺度，方向。
相对于全局特征，SIFT特征描述子独特性好，信息量丰富，对旋转、尺度缩放、视角变化、噪声等大多数变换或干扰具有很强的不变性，是一种非常优秀的局部特征描述。
本文对SIFT算法中的关键点检测技术进行了详细的阐述，并用程序将关键点检测过程实现。
实现过程包括高斯金字塔的建立，DOG金字塔的建立，尺度空间生成，关键点提取以及描述子的生成等。
最后进行了实验，对在检测中起到关键作用的参数进行了验证性实验，得到了满意的结果。
关键词：关键点尺度空间描述子AbstractAbstractThis paper presents a method for extracting distinctive invariant features from images that can be used to perform reliable matching between different views of an object or scene，which called ——SIFT. SIFT is algorithm that can detect local descriptors, extrema in scale-space. This method can extract location, scale, and rotation. Sift feature is highly distinctive and show extraordinary robustness against most disturbances such as scaling,rotation, occlusion, perspective and illumination changes，and is a kind of excellent local descriptors.The key point detection technology in SIFT algorithm is described in details in this paper. The detection process is realized. The process includes building the Gaussian pyramid and DOG pyramid, setting up scale-space,the key descriptor extraction and descriptors’ generation and so on. Finally，we make experiment testing the parameters which play an important role in key points detection. We get satisfied results. Keyword: keypoints scale-space descriptors目录 i目录第一章绪论 ......................................................................................... 错误！未定义书签。
多源遥感图像的全局和局部特征提取方法研究
多源遥感图像的全局和局部特征提取方法研究遥感图像是通过卫星或飞机等远距离获取地球表面信息的一种技术。
由于不同传感器所获得的遥感图像具有不同的分辨率、光谱范围和波段组合等特点，因此如何有效地提取出其中的有用信息成为了研究的热点问题。
在遥感图像中，全局特征和局部特征的提取是非常重要的。
全局特征指的是整个图像的统计特性，如平均亮度、对比度等。
这些特征可以帮助我们了解整个图像的整体情况。
局部特征则是指图像中的局部区域所具有的特征，如纹理、形状等。
这些特征能够提供更细致的信息，帮助我们更好地理解图像中的细节。
针对多源遥感图像的全局和局部特征提取问题，研究者们提出了一系列方法。
其中，基于传统的统计方法的全局特征提取方法是最常见的。
这些方法通过计算图像的像素平均值、方差等统计量来描述图像的全局特征。
然而，由于不同传感器所获得的图像具有不同的亮度和对比度特性，单纯使用统计量提取的全局特征可能存在不准确的问题。
为了克服传统方法的局限性，近年来，深度学习方法在多源遥感图像的特征提取中得到了广泛应用。
深度学习方法可以通过构建深层神经网络来学习图像的特征表示，从而提取出更加准确的全局和局部特征。
例如，卷积神经网络（CNN）可以通过卷积和池化等操作提取图像的纹理和形状等特征。
此外，注意力机制等方法也可以帮助网络更加关注图像中的重要局部区域。
总结起来，多源遥感图像的全局和局部特征提取方法是遥感图像研究中的重要问题。
传统的统计方法可以提取全局特征，但在不同传感器的图像上可能存在准确性问题。
而深度学习方法则可以通过构建深层神经网络来学习图像的特征表示，提取出更加准确的全局和局部特征。
未来的研究可以进一步探索更加有效的特征提取方法，以提高遥感图像的分析和应用能力。
像素的两个基本特征_概述及解释说明
像素的两个基本特征概述及解释说明引言1.1 概述本文将探讨像素的两个基本特征，即亮度特征和色彩特征。
在数字图像处理和计算机视觉领域中，像素是构成数字图像的最小单位，它们储存了图像的各种信息。
1.2 文章结构本文按照以下结构进行介绍：2. 像素的两个基本特征：- 2.1 定义像素：解释什么是像素以及其在数字图像中的作用。
- 2.2 像素的亮度特征：讨论亮度与光强关系、亮度值的表示方式以及影响像素亮度的因素。
- 2.3 像素的色彩特征：介绍色彩空间与颜色表示方式、色彩分量和通道数目说明以及颜色深度和位深度解释说明。
3. 第一个基本特征：像素的亮度特征解释说明：- 3.1 亮度与光强关系：阐述亮度如何与光强相关联，以及它们之间存在怎样的关系。
- 3.2 亮度值的表示方式：介绍不同表示方式下获取像素亮度值的方法，并探讨其优缺点。
- 3.3 影响像素亮度的因素：探讨影响像素亮度的各种因素，如光照条件、摄影设备以及后期处理等。
4. 第二个基本特征：像素的色彩特征解释说明：- 4.1 色彩空间与颜色表示方式：解释不同色彩空间的概念和应用，并介绍常见的颜色表示方式。
- 4.2 色彩分量和通道数目说明：阐述像素中色彩信息通过分量和通道进行储存和传输的原理。
- 4.3 颜色深度和位深度解释说明：解析颜色深度和位深度之间的关系，以及它们对图像质量和精确度的影响。
5. 结论与总结在文章的最后部分，将对前文所述内容进行总结，并就像素的两个基本特征进行简要回顾。
同时也可以提及未来可能涉及到这些特征在图像处理领域中的应用发展方向。
以上是本文引言部分内容的详细介绍，请参考。
2. 像素的两个基本特征：2.1 定义像素：像素是图像的最小单位，它是由数字或光学传感器捕获的光信号转化而成的数字值。
每个像素都存储了关于图像中某个位置的色彩和亮度信息。
2.2 像素的亮度特征：像素的亮度特征指的是像素所代表的亮度值。
亮度表示了一个像素在图像中的明暗程度，可以理解为该点所反射或发射出来的光线强弱。
dyn_threshold算子的原理
dyn_threshold算子的原理动态阈值化的目的是将图像分成两个部分：背景和前景。
背景是图像的背景信息，而前景是需要突出显示的对象。
动态阈值算法通过计算灰度图像的局部统计特征（如均值、标准差等）来获得一个合适的阈值来二值化图像。
其基本原理如下：1.图像预处理：首先需要将原始图像进行预处理，通常是将彩色图像转换为灰度图像。
灰度图像只包含一个灰度通道，从而简化了后续处理的复杂性。
2.划分图像区域：将图像划分为多个不同的局部区域，通常使用固定大小的窗口在图像上进行滑动。
每个窗口都是一个图像块，通过滑动窗口可以遍历整个图像。
3.计算局部特征：对每个窗口中的像素进行统计分析，计算均值、方差等特征值。
这些特征值表示了每个窗口中像素值的分布情况。
4.确定阈值：根据计算得到的局部特征值，确定一个合适的阈值来对窗口内的图像块进行二值化。
常用的方法是使用均值加权或者方差加权的方式来确定阈值。
5.进行二值化处理：使用确定的阈值来对图像块进行二值化处理。
大于阈值的像素点被设置为前景，小于等于阈值的像素点被设置为背景。
6.合并结果：对所有的窗口进行处理后，将二值化处理后的图像块进行合并，得到最终的二值化结果。
动态阈值化的核心思想是根据图像的局部特征来自适应地调整阈值，从而可以更好地适应不同区域的灰度变化。
相比于全局阈值化方法，动态阈值化算法能够更好地处理不均匀光照条件下的图像，并且可以有效地提取图像中的目标对象。
总结来说，dyn_threshold算子的原理是通过计算图像局部特征来确定合适的阈值，然后根据阈值将图像进行二值化处理，从而达到图像分割的目的。
这种自适应的方法能够更好地适应不同区域的灰度变化，提高了图像处理的准确性和鲁棒性。
Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结
Atitit图像识别的常⽤特征⼤总结attilax⼤总结Atitit图像识别的常⽤特征⼤总结attilax⼤总结1.1. 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。
1.2. 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1.2.1.1. 2、HOG特征提取算法的实现过程：1.2.1.2. 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。
4）将图像划分成⼩cells（例如6*6像素/cell）；5）统计每个cell的梯度直⽅图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；6）将每⼏个cell组成⼀个block（例如3*3个cell/block），⼀个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的⽬标）的HOG特征descriptor了。
这个就是最终的可供分类使⽤的特征向量了。
1.3. （⼆）LBP特征 LBP（Local Binary Pattern，局部⼆值模式）是⼀种⽤来描述图像局部纹理特征的算⼦1.4. ；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
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。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
异常检测中的图像处理与分析技术
异常检测中的图像处理与分析技术导言：在现代社会中，图像处理与分析技术已经被广泛应用于各个领域，包括安全监控、医学影像、自动驾驶等。
其中，异常检测是图像处理与分析技术中的一个重要研究方向。
通过对图像进行处理与分析，可以有效地识别和定位异常事件，为人们的生活和工作提供了极大的便利。
本文将详细介绍异常检测中的图像处理与分析技术，包括基本概念、方法原理、应用案例等内容，旨在为读者提供全面的了解。
第一章：异常检测的基本概念1.1 异常检测的定义与分类异常检测是通过对数据进行分析与处理，识别出与正常模式不符的事件或对象。
根据异常检测的输入数据类型，可以将其分为基于图像的异常检测和基于视频的异常检测。
本章主要介绍基于图像的异常检测。
1.2 基本原理与方法基于图像的异常检测方法主要分为基于特征的方法和基于像素的方法两大类。
前者通过提取图像的局部或全局特征进行异常检测，后者则直接对图像像素进行统计分析。
第二章：基于特征的异常检测技术2.1 局部特征提取与描述局部特征提取是基于特征的异常检测方法中的核心环节。
该方法旨在寻找图像中的不规则特征点或线条，并对其进行描述，以便后续的异常检测工作。
2.2 特征匹配与配准特征匹配与配准是基于特征的异常检测方法中的关键步骤。
通过将待检测图像与已有数据库中的正常图像进行匹配和配准，可以找出异常区域并定位异常事件。
第三章：基于像素的异常检测技术3.1 像素分布统计分析基于像素的异常检测方法主要是通过对图像中的像素值进行统计分析，找出异常像素。
这种方法一般适用于背景相对固定的场景。
3.2 像素差分与阈值检测基于像素的差分与阈值检测方法主要是通过将当前图像与历史图像进行差分，并根据设定的阈值判断差异像素是否异常。
第四章：异常检测的应用案例4.1 安防监控领域在安防监控领域中，异常检测技术可以帮助监控人员实时发现异常事件，如入侵行为、人员聚集等，并及时采取相应措施。
4.2 医学影像领域异常检测技术在医学影像领域的应用十分广泛。
LBP特征提取算法
LBP特征提取算法LBP（Local Binary Patterns）特征提取算法是一种用于图像纹理分类和检测的非参数统计算法。
它在局部像素值之间计算灰度差异，并将其编码为二进制模式，作为对局部纹理的描述。
LBP算法的主要思想是定义每个像素周围的区域作为一个局部区域，然后将这个区域内的像素与中心像素值进行比较，得到一个二进制编码。
这个二进制编码可以表示该像素区域的纹理特征。
具体步骤如下：1.对图像中的每个像素，选择一个固定大小的正方形邻域（一般选择3x3邻域）。
2.将中心像素的灰度值与邻域内的所有像素进行比较，如果邻域像素的灰度值大于等于中心像素的灰度值，则将比较结果设置为1；否则，设置为0。
3.对该二进制编码进行顺时针旋转，得到一个二进制数。
4.将二进制编码转换为十进制数，作为该像素的LBP特征值。
5.对图像的所有像素都进行上述计算，得到整个图像的LBP特征向量。
LBP特征向量可以用于图像分类和检测。
在分类任务中，可以使用一种分类器（如支持向量机）来训练和分类图像。
在检测任务中，可以使用滑动窗口技术将LBP特征应用于图像中的每个窗口，并使用分类器来判断窗口中是否存在目标物体。
1.不受光照变化的影响：LBP特征使用像素之间的灰度差异来描述纹理，与绝对像素值无关，因此对光照变化具有较好的鲁棒性。
2.计算简单快速：LBP特征的计算只涉及像素之间的比较和二进制编码转换，计算复杂度相对较低。
3.特征表达能力强：LBP特征可以捕获图像的纹理信息，对于纹理分类和检测任务具有较好的性能。
然而，LBP特征提取算法也存在一些限制：1.尺度和旋转不变性差：LBP特征是基于像素邻域进行计算的，对于尺度和旋转变化较敏感，需要其他方法进行处理。
2.局部特征表示：LBP特征只考虑了局部像素点的纹理信息，对于全局结构信息的表示不够充分。
为了克服这些限制，可以将LBP特征与其他特征描述子（如Gabor、HOG等）进行融合，以提高特征的表达能力和鲁棒性。
融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类
融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类寇旗旗; 程德强; 于文洁; 李化玉【期刊名称】《《光电工程》》【年(卷),期】2019(046)011【总页数】8页(P66-73)【关键词】LBP; CLBP; 纹理分类; 局部几何不变特征【作者】寇旗旗; 程德强; 于文洁; 李化玉【作者单位】中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州 221116; 安徽省皖北煤电集团有限责任公司信息中心安徽宿州 234000【正文语种】中文【中图分类】TP391纹理分析[1]是图像处理和模式识别领域的一个重要的研究内容，由于纹理包含有丰富的图像表面结构信息，所以常常被用来做目标的识别和分类。
目前，纹理分析已经广泛用于材料分类、场景理解、人脸检测和识别、行人检测[2]、场景变换等领域中。
早期的纹理分类方法主要集中在纹理图像的统计分析上，代表性方法包括共生矩阵法[3]、Gabor滤波[4]、小波变换[5]等，当训练样本和测试样本具有相同的纹理方向和灰度值时，这些方法都能取得良好的分类结果。
但是，真实环境中的纹理图像时常会发生旋转变化和受光照变化的影响，这些变化将严重影响统计方法的性能。
因此，提取图像中对旋转和光照保持不变的特征信息一直是国内外学者的研究热点，针对这种情况，已经有许多纹理分类方法被提出来，经典的方法有自回归模型、多分辨率自回归模型、马尔可夫模型、高斯-马尔可夫随机域和自相关模型等。
Ojala 等人在2002年提出了经典的局部二值模式(local binary patterns，LBP)[6]，它基于像素的局部强度来提取纹理信息，由于具有计算简单、速度快、精度高的特点，LBP已被广泛用于基于内容的图像检索和其它模式识别应用，例如动态纹理识别、医学图像分析、运动检测、掌纹识别、物体跟踪[7]等。
随后为了解决纹理受旋转和光照变化影响的问题，Ojala又提出了统一模式下的旋转不变局部二值模式。
在LBP算法的基础上，先后有许多纹理分类算法被提出来，例如：原始的LBP对噪声比较敏感，为了提高对噪声的鲁棒性，Tan等人提出了将中心像素和相邻像素的像素差值分割成局部三元模式(local ternary pattern，LTP)[8]。
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。
图像分割的阈值法综述
图像分割的阈值法综述引言图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像分割成不同的区域或对象。
阈值法是一种常用的图像分割方法，具有算法简单、运算量小、易于实现等优点，因此在工业、医学、军事等领域得到了广泛的应用。
本文将对图像分割的阈值法进行综述，介绍其概念、优缺点、应用现状和发展趋势。
文献综述阈值法是一种基于像素值的图像分割方法，通过设置一个阈值，将像素值划分为不同的类别。
早在1979年，阈值法就已被提出并应用于图像分割领域。
随着技术的发展，各种阈值法模型不断涌现，包括线性阈值法、非线性阈值法、自适应阈值法等。
线性阈值法是最早的一种阈值法，通过将像素值线性地映射到阈值上，将图像分割成两个或多个区域。
常用的线性阈值法包括Otsu’s方法、Mean-Shift方法等。
非线性阈值法则通过非线性映射关系，更加精确地描述像素值的分布情况。
常用的非线性阈值法包括Gamma变换、正态分布模型等。
自适应阈值法则根据图像的局部特征，自适应地设置阈值，以提高图像分割的准确性。
常用的自适应阈值法包括局部阈值法、区域生长法等。
此外，还有基于深度学习的阈值法，如卷积神经网络（CNN）等，通过训练模型学习图像特征，实现更加精确的图像分割。
研究现状目前，阈值法在图像分割中的应用已经非常广泛。
在图像去噪方面，阈值法可以有效地区分噪声和图像信号，从而实现图像的降噪。
在图像降维方面，阈值法可以通过对像素值进行聚类，将图像转换为低维特征表示，从而加速图像处理速度并减少计算复杂度。
然而，阈值法也存在一些局限性。
首先，阈值法的性能对阈值的选择非常敏感，如果阈值选择不合适，可能会导致图像分割效果不佳。
其次，阈值法只能处理静态的图像，对于动态的图像处理效果较差。
此外，对于复杂背景和遮挡等干扰因素，阈值法也难以实现准确的图像分割。
实验设计与结果分析为了验证阈值法在图像分割中的效果，我们设计了一系列实验。
首先，我们选取了不同类型的图像，包括自然场景、人脸、医学影像等，使用不同的阈值法进行分割实验。
人脸识别技术中的特征提取方法解读
人脸识别技术中的特征提取方法解读人脸识别技术已经成为当前最为热门的研究领域之一，广泛应用于安防、金融、医疗等众多领域。
在实现人脸识别功能中，特征提取是非常关键的一步，它能够将人脸图像中的重要信息转化为可供计算机处理和比对的特征向量。
本文将对人脸识别技术中的特征提取方法进行解读，介绍常用的特征提取方法以及它们的原理和应用。
一、颜色直方图特征提取颜色直方图是最简单直观的特征提取方法之一。
它利用图像中像素的颜色信息，通过统计不同颜色值的像素数量，构造出一个颜色分布直方图。
在人脸识别中，颜色直方图可用于检测不同人脸之间的皮肤色彩差异，提取出具有差异性的特征。
由于颜色直方图对光照和姿态变化较为敏感，因此在实际应用中可能需要结合其他特征提取方法来提高准确性。
二、主成分分析（PCA）特征提取主成分分析是一种常用的线性降维技术，通过找到数据集中最具代表性的主成分来减少特征维度。
在人脸识别中，PCA 技术可将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
其基本原理是通过对输入的数据矩阵进行协方差矩阵分解，找到特征脸（即特征向量）来表示原始图像。
采用PCA进行特征提取能够在保留人脸图像主要特征的同时减小计算量，提高匹配速度。
三、线性判别分析（LDA）特征提取线性判别分析是一种常用的线性降维技术，与PCA不同的是，LDA在降维的同时考虑了类间和类内信息的优化。
在人脸识别中，LDA技术通过最大化类间散度和最小化类内散度的方式来选择最佳的特征投影方向。
相比于PCA，LDA能够更好地提取出不同人脸之间的差异性特征，提高人脸识别的准确性。
四、局部二值模式（LBP）特征提取局部二值模式是一种非常常用的纹理特征提取方法，广泛应用于人脸识别领域。
LBP将图像划分成多个局部区域，将每个像素与其邻域像素进行比较，根据比较结果得到二进制编码。
最终将得到的二进制编码连接起来形成一个特征向量。
LBP特征提取方法具有较好的光照不变性和局部纹理特征刻画能力，适用于不同光照和表情条件下的人脸识别。
机器学习中的图像特征提取技术介绍
机器学习中的图像特征提取技术介绍机器学习中的图像特征提取技术是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
它的目标是从图像中提取出能够表示图像内容的关键信息，从而为机器学习算法提供有效的输入。
图像特征提取的任务是将高维的图像数据转化为低维的特征向量，以便于机器学习算法进行进一步的处理和分析。
本文将介绍几种常用的图像特征提取技术。
1. 像素级特征提取像素级特征提取是指从图像的像素级别提取出有用的信息作为特征。
最简单的方法是提取每个像素的亮度或颜色值作为特征向量的元素。
然而，这种方法忽略了像素之间的空间关系，导致提取的特征不具备位置信息。
为了解决这个问题，可以使用局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）或方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）等方法，将像素的局部纹理和边缘信息作为特征。
2. 基于频域的特征提取基于频域的特征提取方法将图像从空域转换到频域，从而提取图像的频域信息。
常用的方法包括傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换将图像从时域转换到频域，得到图像的频谱信息，可以用于提取图像的频率特征。
小波变换能够同时提取图像的时域和频域信息，因此在一些需要同时考虑时域和频域特征的任务中应用较广泛。
3. 深度学习中的特征提取深度学习在图像特征提取中取得了重要的突破，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。
CNN能够自动从图像中学习到具有代表性的特征，其内部的卷积层可以提取图像的局部特征，而池化层可以减少特征的维度并保留重要的信息。
由于CNN具有强大的表达能力，它已被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。
4. SIFT和SURF尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）和加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）是两种经典的局部特征提取算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2018/11/27
2018/11/27
2018/1值的分割方法
阈值分割法一般不考虑空间特征 ， 从而导致对噪声敏感。 边分割法对于边缘复杂，采光不均 匀的图像来说效果不明显，表现在 边缘模糊，弱边缘丢失和边缘不连 续。 模糊聚类分割法类别数难以确定， 算法对初始值敏感，易于陷入局部 极值 区域分割法遇到复杂多变的自然图 像时，分割的结果容易产生虚假的 目标区域，并且捕获的边区域不够 光滑。
06
TSVM像素分类： 根据训练好的 TSVM分类模型 预测余下像素所 属的类，并结合 训练集和测试集 获得最终的分类 结果。
2018/11/27
总结
我们主要介绍一种以孪生向量机（TSVM） 和极坐标负指数变换（PCET）为理论基础，局 部像素特殊分类的图像分割算法。这个算法具有 很好的图像内容适应性，具有突出目标特征和适 应复杂背景的能力，更容易获得最佳分割效果。 运用此算法进行图像分割能更好的符合人类视觉 感受，所以具有较为广阔的应用前景。
基于边的图像分割方法
基于模糊聚类的图像分割方法 基于区域的图像分割方法
2018/11/27
第
Vestor Machine， TSVM）理论。
章
介绍孪生支持向量机（Twin Support
2018/11/27
孪生支持向量机（TSVM）简介 与传统支持向量不同（SVM）， TSVM寻求两个非平行的最优分类面， 使得每个分类面靠近一类样本而远 离另一类样本。TSVM适合于交叉分 类面的数据集的分类，且求解两个 相对更小的二次规划问题，这就使 得TSVM速度明显快于传统标准的支 持向量机。
2018/11/27
第
方法。
章
简单介绍极坐标负指数变换（PCET）
2018/11/27
极坐标负指数变换（PCET）
一种优秀 的正交矩 变换方法
描述能力强， 噪声敏感度 低
系数幅值 旋转不变
核函数形式 简单，数值 计算稳定
2018/11/27
极坐标负指数变换（PCET）
介绍一种稳定的邻域低阶的PHT幅值作为图像像素特征的方法。对于连 续图像f(r,θ)而言，阶度为n，重复度为l，且|n|=|l|=0,1....∞的PCET定义为：
报告人：黄亚玲 学号：2014200573
2018/11/27
1
图像分割基本知识
孪生支持向量机（TSVM）简介 极坐标负指数变换（PCET）简介 基于局部像素特征分类的图像分割方法
目录
2 3
4
2018/11/27
第
简单阐述几种图像分割的方法
章
主要介绍一下图像分割的基本概念，
2018/11/27
图像分割
2018/11/27
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
01
选择空间颜色： 使用CELT*a*b 表示色彩对象， 使用亮度分量L* 提取图像像素特 征。
02
构造局部图像窗 口：理论上说， 可以选择任意形 状的局部图像窗 口
03
像素特征提取： 对局部图像窗口 进行PCET，并 选取部分低阶 PCET系数幅值 作为图像像素级 特征
图像分割是把图像中互不相干， 具有特殊意义的区域区分出来。每个 区域的像素满足一定的一致性，比如 灰度值相近或纹理特征相似。图像分 割是图像分析的关键步骤，是一种低 层次的计算机视觉技术，计算机视觉 中的理解包括目标检测，特征提取和 模式识别等等，这些都依赖于图像分 割的质量。因此，图像分割成为数字 图像处理领域的热门话题，备受青睐。
04
TSVM训练样本 选择：利用二维 指数熵阈值选择 训练样本
2018/11/27
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
以孪生支持向量机为基础，提出了基 于局部像素特征分类的图像割方法。
2018/11/27
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
05
TSVM模型训练： 利用上面的步骤 得到的训练样本， 训练出TSVM分 类模型。
根据正交完整函数系理论，图像可以用无限的正交函数序列重建，使用 有限数目的PCET系数可以近似重建原图像函数f(r,θ)，并且所用项数越多， 其近似程度越高。若已知图像最高阶 nmax ，最大重复度 l max的指数矩，由其 完备性和正交性，可得原始图像的重构公式：
2018/11/27
第
章
以孪生支持向量机为基础，提出了基 于局部像素特征分类的图像割方法。
在G E P S V M 的启发下Jayadeva 于2007 年提出了孪生支持向量 机理论。
2018/11/27
孪生支持向量机（TSVM）简介
TSVM在n维空间使用两个非平行超平面，为了获得超平面参数，我们可 以通过求解以下优化问题：
其中，c1,c2为惩罚因子，e1,e2为列向量，它们的元素全部为1。TSVM1和 TSVM2的目标函数对本类样本与对应超平面的距离使用平方度量，因此在最 小化时可以保证样本与对应超平面距离尽可能近。