基于形状特征的图像检索系统的设计与实现

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。（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

形状特征提取

形状特征提取（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 descriptors)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。

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 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（m ean）、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

CCD图像的轮廓特征点提取算法

第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004 CCD图像的轮廓特征点提取算法侯学智，杨平，赵云松 (电子科技大学机械电子工程学院成都 610054) 采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑ 点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点中图分类号TP391 文献标识码 A Contour Feature Point Detection Algorithm of CCD Image Hou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong (School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054) Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately. Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。传统的刀具测量方式采用人眼瞄准，容易带来主观误差，使对刀精度降低。在基于图像处理的刀具测量系统中，CCD数码相机将对刀状态的图像摄入，通过USB接口输入计算机。首先提取出刀具轮廓的特征点，再对轮廓曲线进行分段，从而测量刀具的长度﹑半径﹑角度等参数。通常利用曲率信息来提取轮廓特征点，三点曲率法对噪声较敏感，十一点曲率法能较好地估算出轮廓的曲率，并能简单提取出轮廓的角点与切点区域[1, 2]。本文提出利用最小二乘法拟合角点和切点区域的曲线，根据计算的斜率和曲率的特点能有效确定角点和切点。 1 图像预处理被测刀具的图像如图1所示。CCD相机采集到刀具的彩色图像，将其转化为256色的灰度图像，如图1a 所示，采用最大方差阈值法将图像二值化。由于刀具表面存在油污，光线散射等原因，图像二值化后，在刀具部分有颗粒状噪声，而刀具以外有细小孔洞存在，所以在提取轮廓前，采用形态学算子滤波。在图像形态学中，最基本的运算是腐蚀和膨胀运算，通过腐蚀和膨胀可以构成开运算与闭运算。开闭运算都能够平滑边缘，其中开运算能够消除细小物体，闭运算能够填充物体孔洞。本文采用方形结构元素，对图像先闭运算后开运算，有效地滤除了图像的细小孔洞和噪声，而刀具的结构和面积基本保持不变。图1b所示为收稿日期：2003 ? 07 ? 24 作者简介：侯学智(1980 ? )，男，硕士生，主要从事工业测控技术方面的研究.

轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法

９０２００８，４４（５）Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用一种基于轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法曾接贤，毕东格ＺＥＮＧＪｉｅ－ｘｉａｎ，ＢＩＤｏｎｇ－ｇｅ南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，南昌３３００６３ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＮｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅＴｅｓｔ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｚｅｎｇｊｘ５８＠１６３．ｃｏｍＺＥＮＧＪｉｅ－ｘｉａｎ，ＢＩＤｏｎｇ－ｇｅ．Ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｏｕｒｃｈａｒａｃｔｅｒａｎｄｓｐａｔｉａｌｔｏｐｏｌｏｇｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉ－ｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８。４４（５）：９０－９２．Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒＣＢＩＲｂａｓｅｄｏｎｓｈａｐｅＦｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅ，ｔｈｅｎｃａｒｒｙｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｏｐｏｌｏｇｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ａｎｄｔｈｅｎｕｓｅｃｏｎｔｏｕｒｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｗｈｉｃｈｌａｔｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｄｂｙＦｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｕｓｉｎｇＦＦＴ，ａｔｌａｓｔ，ｕｓｉｎｇｂｌｏｃｋｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｉｃｔｕｒｅａｎｄｔａｒｇｅｔｐｉｃｔｕｒｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｗｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄｕｎｄｅｒＭＡＴＬＡＢａｎｄＶＣ＋＋ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂｙｓｅｖｅｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄａｌｓｏｂｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｅｃｏｎｃｌｕｄｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｒａｔｉｏｎａｌｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈａｐｅｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ；Ｆｏｕｒｉｅｒｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ；ｓｐａｔｉａｌｔｏｐｏｌｏｇｙ；ｃｏｍｐａｒａｂｉｌｉｔｙ摘要：提出了一种利用轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法。首先对图像进行预处理，然后根据空间拓扑关系进行区域分割，再对各个区域进行轮廓跟踪，并用傅立叶描述子对所提取区域的轮廓进行描述，最后用街区距离进行相似度的判定。为了验证该算法的有效性，在ＭＡＴＬ＾．Ｂ和ＶＣ＋＋环境下进行了实验，通过实验结果和算法分析，证明了该方法的合理性和有效性。关键词：形状描述；傅立叶描述子；空间拓扑关系；相似度文章编号：１００２—８３３１（２００８）０５—００９０—０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９１．３１引言在计算机视觉中，形状特征属于图像的中间层特征。形状特征作为刻画图像中物体和区域特点的重要特征，是描述高层视觉特征（如目标、对象等）的重要手段，而目标、对象对获取图像语义尤为重要。利用形状特征进行检索可提高检索的准确性和效率ｆｌ】。但是基于形状特征的图像检索，主要存在有四个问题：一是图像分割算法还不能做到自适应；二是形状描述子难于提取［２１。三是特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性也有差别，四是由于视点的变化可能会产生各种失真。所以，基于形状的图像检索还缺乏比较完善的数学模型，目标变形时检索结果也不可靠；另外，要全面描述形状对计算和存储都有较高的要求。基于空间关系的查询，其主要优点是能比较完整地表达图像各部分的信息，并能比较方便地无示例或用自然语言查询。空间位置关系的特征还可加强对图像内容的描述区分能力ｔ３］。空间关系是图像内部目标的重要特征１３１，但是如果单独用空间关系描述物体的特征就显得模糊，常常很难用一个确定的表达式描述清楚，它们常由一组互相联系又有矛盾的条件所限定，每个条件在具体情况下得到不同程度的满足。常用的空间关系一般包括朝向关系和拓扑关系，它们都可以通过自然语言来描述。由于空间关系的模糊性，根据空间关系来确定检索对象的相似性是一个复杂的工作。物体的形状及其空间关系既是图像中的核心内容，也是人们识别图像、分类图像的重要依据。但是目前基于形状和空间关系的图像检索还仅处于研究二值商标图像。在文献【１］提出了．利用小波分解技术的形状和空间关系的图像检索方法，但是小波分解的多分辨率和小波分解的方向性，使得该描述子不具有旋转和尺度变换的不变性。如果检索的图像内容包括运动的物体，则不能得到好的检索结果。鉴于此，提出了一种基于轮廓特征和拓扑关系的图像检索方法。首先利用空间拓扑关系进行图像分割；然后提取区域轮廓特征，并用傅立叶描述子进行描述；最后再把该描述子应用于基于形状的图像检索中。通过实验验证了该算法的有效性和合理性。基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌ‘ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．６０６７５０２２）；江西省自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．０３１１０１９）；江西省教育厅资助科研课题（ｔｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＰｍｊｅｃｔｏｆＤｅ一 ● ｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ）。作者简介：曾接贤（１９５８一），男，教授，主要从事工程图学、计算机图形学和计算机视觉等方面的研究；毕东格（１９８１一），女，硕士研究生，主要研究方向为计算机视觉与图像处理。收稿日期：２００７－０６—２７修回１３期：２００７—０９—０７

图像特征提取总结

图像常见xx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xx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

基于matlab的图像形状与分类的方法比较

基于matlab的图像形状与分类的方法比较分类就是根据被识别对象的若干特征将其归入某一类别。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 descriptors)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,用形状不变矩描述的特征具有几何变换的不变性。（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 Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）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

图像特征提取总结

图像常见xx 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xx 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

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。（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。