点特征提取(DOC)
图二原始灰度影像
图三Moravec算子程序运行结果
基于MATLAB的点特征提取
基于MATLAB点特征提取实习报告 一、实习内容与目的 理解影像中每个像素灰度值的概念；理解点特征在灰度方面的特点；掌握常用的点特征提取算子及其对应的点特征提取方法，例如Harris算子。 利用MATLAB软件分析任意一种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,研究它的提取方法以及实现提取特征点。 二、实习原理 基本思想：从图像局部的小窗口观察图像特征。 角点定义：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。
Harris角点检测：数学描述 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E[u,v] 由： 得到： 于是对于局部微小的移动量[u,v]，可以近似得到下面的表达： 其中，M是2*2矩阵，可由图像的导数求得： 窗口移动导致的图像变化：实对称矩阵的特征值分析 其中，的特征值M的特征值λmax、λmin。
定义角点响应函数：R 其中 Harris角点检测结果如下图所示： 三、实习步骤及相关代码 filename='yuantu2.jpg'; X=imread(filename);%读取图像 %imshow(X); Info=imfinfo(filename);%获取图像相关信息 if(Info.BitDepth>8)
f=rgb2gray(X); end %《基于特征点的图像配准与拼接技术研究》 %计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度----------------------------------------------- %fx=[50-5;80-8;50-5];%高斯函数一阶微分，x方向(用于改进的Harris角点提取算法) ori_im=double(f)/255;%unit8转化为64为双精度double64 fx=[-2-1012];%x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Ix=filter2(fx,ori_im);%x方向滤波 %fy=[585;000;-5-8-5];%高斯函数一阶微分，y方向(用于改进的Harris角点提取算法) fy=[-2;-1;0;1;2];%y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Iy=filter2(fy,ori_im);%y方向滤波 %构造自相关矩阵--------------------------------------------------------------- Ix2=Ix.^2; Iy2=Iy.^2; Ixy=Ix.*Iy; clearIx; clearIy; h=fspecial('gaussian',[77],2);%产生7*7的高斯窗函数，sigma=2 Ix2=filter2(h,Ix2); Iy2=filter2(h,Iy2); Ixy=filter2(h,Ixy); %提取特征点--------------------------------------------------------------- height=size(ori_im,1); width=size(ori_im,2); result=zeros(height,width);%纪录角点位置，角点处值为1 R=zeros(height,width); Rmax=0;%图像中最大的R值 k=0.06;%k为常系数，经验取值范围为0.04~0.06 fori=1:height forj=1:width M=[Ix2(i,j)Ixy(i,j);Ixy(i,j)Iy2(i,j)];%autocorrelationmatrix R(i,j)=det(M)-k*(trace(M))^2;%计算R ifR(i,j)>Rmax Rmax=R(i,j); end;
图像中角点(特征点)提取与匹配算法
角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)
关于图像特征提取
关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 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
特征提取方法
4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法
实验一 点特征提取
实验一点特征提取 一、实验目的 1、理解点特征提取的基本概念； 2、熟悉进行点特征提取的基本方法； 3、掌握用MATLAB语言进行点特征提取的方法。 二、实验原理 特征主要指明显点，如角点、圆点等。提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子，即运用某种算法从影像中提取我们所感兴趣的，即有利于某种目的的点。本次试验使用Moravex算子进行点特征提取。 Moravex算子于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子，其特点是在四个主要方向上选择具有最大---最小灰度方差的点作为特征点。其基本步骤为： 1、计算各像元的兴趣值IV（interest value)。在以像素(c ,r)为中心的w×w的影像窗口中，计算四个方向相邻像素灰度差的平方和； 2、给定一定的阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点。阈值的选择应以候选点中包括所需要的特征点，而又不包括过多的非特征点为原则； 3、选取候选点中的极值点作为特征点。在一定大小窗口内，将
候选点中不是最大者均去掉，留下一个兴趣值最大者，该像素即为一个特征点。 三、实验要求 1、读取MATLAB图像处理工具箱中提供的p13.jpg这幅图像， 并显示。 2、用Moravex算子对图像进行点特征提取 四、运行结果 原图：
提取点特征之后的图像： 五、源程序代码 % clear all % close all % clc tic I=imread('p13.jpg'); originalmap=I; %calculate every pixel's IV(Interest value) %divide image I by w*w w=5; %divide to m*n m=floor(size(I,1)/w); %rows，round n=floor(size(I,2)/w); %columns
SIFT 特征提取算法详解
SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff
D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff
关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中， 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到（如2） ， 尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找
在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度 变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像， 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.
If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？
直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑，减少突变的影响。
图像颜色特征提取基本知识
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 X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法
SIFT特征点提取与匹配算法
SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
模式识别特征选择与提取
模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级：信科11-1班，学号：08113545，姓名：褚钰博 联系方法（QQ或手机）：390345438，e-mail:390345438@https://www.360docs.net/doc/b44262533.html, 日期：2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简，如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等，而特征提取是对特征空间进行变换，将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词：特征选择，特征提取，主成分分析，线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征，并将样本划分为相应的模式类别，获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计，都是在d（变量统一用斜体）维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要，但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要，甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内，这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之，如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的：主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时，获得的主成分是去了新的物理意义，难以理解，并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合，设计多种相似性度量准则，通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征，将主成分又重新映射到原始空间，来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合，分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序，来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析，冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验，验证其性能。
SIFT特征点提取与匹配算法
二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
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
图像局部特征点检测算法综述
图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：
基于全局视角的点云特征提取方法与设计方案
本技术公开了一种基于全局视角的点云特征提取方法，该方法先获取点云模型中原始三维点云坐标点，并结合主成分分析法，获得三个特征向量；将每个原始三维点云坐标点投影到三个特征向量，获得三个投影值，并结合刚体变换方法，获得每个原始三维点云坐标点对应的投影坐标；将全部投影坐标划分成三个二维平面，并将每个二维平面划分成N个网格区域；根据每个网格区域内的深度因子、面积因子、坐标面积因子，获得每个网格区域的特征数值，并结合N个网格区域，获得每个二维平面的特征数值；根据每个二维平面的特征数值，提取点云模型的总特征。采用本技术技术方案不用时刻受到不同扫描视角的影响而导致点云特征提取的精确度低，同时降低了时间复杂度。 权利要求书
1.一种基于全局视角的点云特征提取方法，其特征在于，包括： 获取点云模型中原始三维点云数据，其中，所述原始三维点云数据包括D个原始三维点云坐标点，D为大于1的整数； 根据所述D个原始三维点云坐标点，结合主成分分析法，获得三个特征向量，其中，所述三个特征向量相互正交； 将每个所述原始三维点云坐标点分别一一投影到所述三个特征向量，获得三个投影值，并结合预设的刚体变换方法对所述三个投影值进行处理，依次获得每个所述原始三维点云坐标点对应的投影坐标； 将全部所述投影坐标划分成三个二维平面，并分别将每个所述二维平面划分成N*N个网格区域，其中，N为大于1的整数； 根据每个网格区域内的深度因子、面积因子、坐标面积因子，获得每个网格区域的特征数值，并结合所述N*N个网格区域，获得每个二维平面的特征数值； 根据所述每个二维平面的特征数值，提取所述点云模型的总特征。 2.如权利要求1所述的基于全局视角的点云特征提取方法，其特征在于，所述根据所述D个原始三维点云坐标点，结合主成分分析法，获得三个特征向量，具体为： 将所述D个原始三维点云坐标点的每个维度取均值，获得D*3矩阵数据； 计算所述矩阵数据的的协方差矩阵，获得D*D协方差矩阵； 根据主成分分析方法，将所述协方差矩阵的特征值按大小排序，并同时计算出与所述协方差矩阵的特征值对应的特征向量，获得第一主成分特征向量、第二主成分特征向量和第三主成分特征向量。
opencv特征提取解析
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。
局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 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
图像特征提取方法
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 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。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
forstner算子提取特征点
Forstner算子提取特征点（原创） ;------------------------------ ;Forstner算子 ;; image:输入原始图像 ; vwsize:窗口宽度 ; ithresh:初选差分阈值 ; qthresh:兴趣值阈值 function Forstner,image,vwsize=vwsize,ithresh=ithresh,Tq=Tq IF N_Elements(vwsize) eq 0 THEN vwsize=5 IF N_Elements(ithresh) eq 0 THEN ithresh=50 IF N_Elements(Tq) eq 0 THEN Tq=0.5 image=float(image) imgSize = Size(image, /Dimensions) xsize=imgSize[0] ysize=imgSize[1] ;灰度的协方差矩阵 result=fltarr(xsize,ysize) ;第一步：利用差分算子提取初选点
for i=1,xsize-2 do begin for j=1,ysize-2 do begin dg1=abs(image[i,j]-image[i+1,j]) dg2=abs(image[i,j]-image[i,j+1]) dg3=abs(image[i,j]-image[i-1,j]) dg4=abs(image[i,j]-image[i,j-1]) dg=[dg1,dg2,dg3,dg4] temp=dg[sort(dg)] if temp[2] gt ithresh then begin result[i,j]=255 endif else begin result[i,j]=0 endelse endfor endfor ;第二步：在以初选点为中心的3*3的窗口中计算协方差矩阵与圆度 ;此处可用where提高循环效率 ;权重矩阵 wMatrix=fltarr(xsize,ysize) for i=1,xsize-2 do begin for j=1,ysize-2 do begin ;是初选点 if result[i,j] eq 255 then begin gu2=0.0 & gv2=0.0 & guv=0.0 for ii=-1,1 do begin for jj=-1,1 do begin gu2=gu2+(image[i+1,j+1]-image[i,j])^2 gv2=gv2+(image[i,j+1]-image[i+1,j])^2 guv=guv+(image[i+1,j+1]-image[i,j])*(image[i,j+1]-image[i+1,j]) endfor endfor DetN=gu2*gv2-guv trN=gu2+gv2 q=4*DetN/(trN*trN) ;第三步：设定阈值Tq,若满足则计算权值 if q gt Tq then wMatrix[i,j]=DetN/trN endif
特征选择与特征提取-Read
第五章 特征选择与特征提取 5.1 问题的提出 前面主要介绍的是各种分类器的设计方法，实际上我们已经完全可以解决模式识别的问题了。然而在实际应用中，在分类器设计之前，往往需要对抽取出的特征进行一下处理，争取尽量减小特征的维数。在实践中我们发现，特征的维数越大，分类器设计的难度也越大，一维特征的识别问题最容易解决，我们只要找到一个阈值t ，大于t 的为一类，小于t 的为一类。同时特征维数越大，要求的训练样本数量越多，例如在一维的情况下，10个训练样本就可以比较好的代表一个类别了，而在10维空间中，10个训练样本则是远远不够的。这一章中我们就来介绍一下减小特征维数的方法。 一般来说模式识别系统的输入是传感器对实物或过程进行测量所得到的一些数据，其中有一些数据直接可以作为特征，有一些数据经过处理之后可以作为特征，这样的一组特征一般称为原始特征。在原始特征中并不一定每个特征都是有用的，比如在识别苹果和橙子的系统中，我们可以抽取出的特征很多，（体积，重量，颜色，高度，宽度，最宽处高度），同样还有可能抽取出其它更多的特征。在这些特征中对分类有用的是（颜色，高度，最宽处高度），其它特征对识别意义不大，应该去除掉。这样的过程称为是特征选择，也可以称为是特征压缩。 特征选择可以描述成这样一个过程，原始特征为N 维特征()12,,,T N x x x =X ，从中 选择出M 个特征构成新的特征矢量( ) 11,, ,M T i i i Y x x x =，M N <。 同时，特征矢量的每一个分量并不一定是独立的，它们之间可能具有一定的相关性，比如说高度和最宽处的高度，高度值越大，最宽处的高度值也越大，它们之间具有相关性，我们可以通过一定的变换消除掉这种相关性，比如取一个比值：最宽处的高度/高度。这样的过程称为特征提取。 特征提取可以描述为这样一个过程，对特征矢量()12,, ,T N x x x =X 施行变换： ()i i y h =X ，1,2,,i M =，M N <，产生出降维的特征矢量()12,, ,T M Y y y y =。 在一个实际系统的设计过程中，特征的选择和提取过程一般都需要进行，首先进行特征选择，去除掉无关特征，这些特征实践上根本就不需要抽取出来，这部分传感器根本不需要安装，这样也可以减小系统的的成本。然后进行特征提取，降低特征的维数。然后利用降维之后的样本特征来设计分类器。 5.2 模式类别的可分性判据 在讨论特征选择和特征压缩之前，我们先要确定一个选择和提取的原则。对一个原始特