图像颜色特征提取基本知识
计算机视觉的基础知识
计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。
它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。
常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。
图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。
二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。
特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。
目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。
在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。
四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。
深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。
五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。
特征提取的基本原理(八)
特征提取是计算机视觉和模式识别领域中的重要技术，它主要是指从数据中提取出有用的特征信息，用于后续的数据分析、模式识别和分类任务。
特征提取的基本原理涉及到信号处理、数学建模和计算机编程等多个领域的知识，下面将从特征提取的基本原理、常用方法和应用领域等方面进行探讨。
特征提取的基本原理可以总结为以下几点：首先，特征提取的目标是从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征信息。
在计算机视觉中，原始数据可以是图像或视频，而在自然语言处理中，原始数据可以是文本或语音。
特征提取的核心是将高维度的原始数据转化为低维度的特征向量，以便于计算机进行进一步的处理和分析。
其次，特征提取的基本原理涉及到信号处理和数学建模的相关理论。
在信号处理中，常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和离散余弦变换等，这些方法可以将原始信号转化为频域或时域的特征表示。
在数学建模中，常用的特征提取方法包括主成分分析、独立成分分析和流形学习等，这些方法可以从数学角度对数据进行建模和分解，提取出具有代表性的特征信息。
另外，特征提取的基本原理还涉及到计算机编程和机器学习的相关技术。
在计算机编程中，特征提取可以通过编写程序实现，例如使用OpenCV库对图像进行边缘检测和特征描述，或者使用Librosa库对音频进行频谱分析和特征提取。
在机器学习中，特征提取是模型训练的前置步骤，通过对原始数据进行特征提取和选择，可以提高模型的泛化能力和预测性能。
在实际应用中，特征提取的方法和技术非常丰富多样，下面将介绍一些常用的特征提取方法和应用领域。
首先，图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究课题。
常用的图像特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等，这些特征可以用于图像分类、目标识别和图像检索等任务。
例如，可以使用颜色直方图对图像的色彩分布进行统计，用于实现图像的自动分类和检索。
其次，语音特征提取是自然语言处理领域的重要研究内容。
常用的语音特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和短时能量等，这些特征可以用于语音识别、说话人识别和语音合成等任务。
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。
图像处理 知识点总结
图像处理知识点总结图像处理是一门涉及到数字图像和计算机图像的处理与分析技术的学科，它在工程、科学、医学、艺术和其他领域中都有着广泛的应用。
图像处理技术在计算机视觉、模式识别、图像合成、图像压缩、图像分割、图像识别等领域起着至关重要的作用。
本文将从基础概念、图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等方面对图像处理的相关知识点进行总结。
一、基础概念1.1 图像的定义图像是一种用于表示事物或场景的视觉信息，通常以数字形式存在，是由大量的像素点组成的。
每个像素点记录了图像中某个点的亮度和颜色信息。
1.2 图像的表示图像可以使用灰度图或彩色图来表示。
灰度图是由单一颜色通道来表示图像的，通常用于黑白图像或需要简化处理的图像。
而彩色图需要使用多个颜色通道来表示图像的色彩信息。
1.3 像素像素是图像的最小单元，每个像素点都有自己的坐标和像素值。
在灰度图中，像素值代表了该点的亮度，而在彩色图中，像素值则包含了红、绿、蓝三个通道的信息。
1.4 图像尺寸图像的尺寸是指图像的长和宽，通常用像素来表示。
图像的尺寸决定了图像的清晰度和细节。
1.5 图像的坐标系图像的坐标系通常以左上角为原点，x轴向右递增，y轴向下递增。
在一些图像处理库中，图像的坐标系以左下角为原点，x轴向右递增，y轴向上递增。
1.6 数字图像数字图像是指使用数字方式表示的图像，它可以使用0和1的二进制来表示黑白图像，或者使用多个颜色通道的数值来表示彩色图像。
数字图像可以在计算机上进行处理和存储。
二、图像获取2.1 图像采集图像的获取通常是通过摄像机、扫描仪、卫星遥感等设备进行采集。
在图像采集过程中，需要注意光照、环境等因素对图像质量的影响。
2.2 数字化数字化是将模拟信号转换成数字信号的过程，通常将模拟图像通过采样、量化和编码等步骤转换成数字图像。
2.3 图像格式图像格式是指存储图像数据的方式。
常见的图像格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等。
不同的格式对图像数据的存储方式、压缩方式、颜色深度等均有不同。
特征提取原理
特征提取原理特征提取是机器学习和计算机视觉等领域中重要的预处理步骤之一，其目的是从原始数据中提取有用的、可表示的、可区分的特征。
特征提取通常是非常关键的，因为它能够将数据转换为高质量的表示形式，从而能够更准确地进行分类、识别、聚类等任务，提高处理效率和精度。
本文将介绍特征提取原理的相关内容。
一、特征提取定义特征提取的主要原理是从原始数据中提取具有判别性的特征，通常结合领域知识、特征选择方法、维度降低技术等多种方法实现。
其主要步骤如下：1. 特征提取：根据任务需求和实际情况选择特征，例如图像处理中的边缘检测、纹理特征计算等。
2. 特征选择：对提取到的特征进行评价和选择，通常根据评价指标、数据情况和目标任务等因素进行选择，例如方差分析、相关性分析、卡方检验等。
3. 维度降低：针对高维数据，根据任务需求和实际情况进行维度降低，例如主成分分析、线性判别分析等。
4. 特征表示：将提取到的特征进行表示形式转换，例如将灰度图像的像素值转换成局部二进制模式特征。
5. 特征归一化：对特征进行归一化处理，使其具有统一的尺度，例如z-score标准化、min-max标准化等。
6. 特征组合：将不同类型的特征进行组合，以得到更完整和有用的信息，例如将颜色、纹理、形状特征组合在一起进行分类。
三、特征提取的应用特征提取是机器学习和计算机视觉等领域中的重要预处理步骤，广泛应用于各种数据分析、分类、聚类等任务中。
具体应用如下：1. 图像处理：在计算机视觉领域中，特征提取是图像处理的关键步骤，例如在人脸识别、目标检测、图像分类、图像分割等任务中，利用局部二进制模式、HoG特征、SIFT特征等进行特征提取。
2. 文本处理：在文本分类、情感分析、语言翻译等任务中，利用TF-IDF、word2vec等进行文本特征提取。
3. 信号处理：在信号分析、语音识别等领域中，例如在语音信号中提取基频、谐波等特征。
4. 生物医学：在医学图像处理、生物信息学等领域中，例如在脑成像、遗传分析等任务中，进行特征提取和分类。
图像特征提取方法的综述图像特征提取方法的综述
２ 图 像 特 征 提 取 方 法 分 类
２ １颜 色 特 征 提 取 ．
颜色特征是通过 图像或 图像 区域 的颜 色特征来描述 ， 它具有整体性． 颜色特 征提取方 法有颜色直方 图、 色集 、 色矩 颜 颜
现 如 今 ， 像 特 征 提 取 技 术 已经 运 用 到 了我 们 生 活 的各 个 领 域 ， 古 建 筑 重 建 和 保 护 、 感 图 像 分 析 、 市 规 划 及 医 学 诊 断 图 如 遥 城 等 ． 像 特 征 提 取 技 术 不 仅 创 造 了新 的科 学技 术 成 果 ， 且 大 大 提 高 了数 字 化 的 准 确 度 和 准 确 率 ＿ ． 者 基 于 图 像 处 理 技 图 而 １笔 ］
文章 编号 ：０ ７ ９ ５ ２ １ ） ５ ０ ３ ５ １ ０ —２ ８ （ ０ １ ０ —０ ４ —０
图像 特 征 提取 方 法 的 综述
王志瑞 ， 闫彩 良
（ 安建筑科技大学 ， 西 西安 西 陕 摘 ７０５） １０ ５
要： 图像 特 征 提 取 从 计 算 机 视 觉和 图像 处 理 中分 离 出来 ， 用计 算机 来 分析 和 处 理 图像 信 息 ， 后 确 定 图像 中的 不 运 然
名 的 ＧＬ Ｍ （ ｒｙＬ ｖ ｌ ｏｏｃ ｒｅｃ ｔ ｘ ［ 方 法 ， 的 经典 方 法 对 纹 理 的 分 析 理 解 以及 特 征 提 取 提 供 了 很 好 的 理论 基 Ｃ Ｇ ａ ｅ ｅ Ｃ —ｃｕｒｎ ．Ｏ年 代 以后 ， 们 发 现 传 统 的 图像 特 征 提 取 方 法存 在 不 足 之 处 ， ９ 人 即不 能 有 效 描 述 图像 特 征 ， 波 理 论 的 出 现 小
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。
图像分析知识点总结
图像分析知识点总结一、图像处理基础知识1. 图像的表示和存储：图像可以表示为数字矩阵，每个元素表示像素的灰度值或者颜色值。
常见的图像格式有BMP、JPEG、PNG等。
2. 图像的预处理：图像预处理包括去噪、平滑、锐化、增强等操作，目的是对图像进行初步处理，为后续的分析和识别提供更好的条件。
3. 图像的分割：图像分割是将图像分割成若干个区域或者物体的过程，通常采用阈值分割、边缘检测、区域生长等方法。
4. 图像的特征提取：图像特征通常包括颜色、纹理、形状等，提取这些特征可以为后续的模式识别和分类提供依据。
二、图像分析模式识别1. 特征抽取与选择：特征抽取是指从原始图像中提取有意义的特征，选择是指从提取的特征中选取对分类和识别有用的特征。
2. 图像分类方法：图像分类方法包括传统的统计学习方法和深度学习方法，常用的有支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
3. 监督学习与无监督学习：监督学习是指在已标注样本的基础上进行学习和分类，无监督学习是指在无标注样本的基础上进行聚类和分类。
三、图像分析应用案例1. 医学影像诊断：医学影像诊断是图像分析的重要应用领域，包括CT、MRI、X光等影像的分析和诊断。
2. 工业生产质检：在工业生产中，图像分析可以用于产品表面缺陷检测、尺寸测量和外观质检。
3. 智能交通监控：图像分析可以应用于交通监控系统中，进行车辆识别、交通流量统计和违章监测。
4. 安防监控系统：安防监控系统中，图像分析可以用于人脸识别、行为分析和异常检测。
四、图像分析的挑战与发展趋势1. 多模态和大数据：随着传感器和数据采集技术的发展，图像分析面临着多模态数据和大规模数据的处理挑战。
2. 深度学习与自动特征学习：深度学习技术的发展为图像分析提供了新的方法和思路，自动特征学习可以有效克服手工提取特征的困难。
3. 图像分析与自然语言处理的结合：图像分析和自然语言处理的结合将为图像理解和推理提供新的机会和挑战。
在实际应用中，图像分析是一项综合性技术，在各个领域都有着重要的应用价值。
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、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；1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2颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法 ，它反映的是图像中颜色的组成分布，即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。
其函数表达式如下： 模型中R 、G 、B 三分量的最大和最小值S =(M A X - M IN)/M A XH = 60*(G- B)/(M A X - M IN)120+ 60*(B - R)/(M A X - M IN) 240+ 60*(R -G)/(M A X - M IN),RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为 R = M A X G= M A XB = M A XH(k)= n k/N (k=0,1,…丄-1) (1)其中,k代表图像的特征取值丄是特征可取值的个数，n k是图像中具有特征值为k的象素的个数,N是图像象素的总数。
由上式可见，颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，无法描述图像中的对象或物体但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的，而且对于图像质量的变化也不甚敏感，所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
由于计算机本身固有的量化缺陷，这种直方图法忽略了颜色的相似性，人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。
2.2全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标，纵坐标为颜色累加出现的频数，因此图像的累加直方空间H定义为：疗二R 丹q］詡q |,…用Q ⑵其中，心叮表示Ci到C'k种颜色的像素的累加频数m表示量化得到的颜色数。
在全局累加直方图中，相邻颜色在频数上是相关的。
相比一般直方图，它的存储量和计算量有很小的增加，但是它消除了一般直方图中常见的零值以及一般直方图量化过细过粗检索效果都会下降的缺陷。
2.3局部累加直方图法把色度沿分布轴分成若干个局部区间的方法称为局部累加直方图法。
它的基本原理是：色度轴上各种颜色的分布是连续过渡的，各颜色区之间不存在截然不同的界限。
先采用60。
为区间的长度，将H轴分成6个不重叠的局部区间［60k,60(k+1)］,k=0,1, , ,5,计算出每个局部区间的累加直方图,再改变区间划分为 [30+60k,(30+60(k+1))mod 360],k=0,1,这时每个局部区间的累加直方图，最后将这两次计算的累加直方图逐项相加取平均，作为最终的特征直方图用于检索。
2.4颜色参量的统计特征法由于直方图法在颜色的表达中没有考虑到人眼的视觉感受 ，忽略颜色参量含义及其对图像像 素间关系，为弥补直方图法的不足，提取颜色特征，对颜色参量进行分析、统计、处理，在应用中 表现出好的效果。
RGB 和HIS 颜色空间在颜色参量的统计特征中具有重要的作用。
在实际 的图像处理中,RGB 颜色系统的r,g,b 值计算公式如下：r=R /(R+G+B),g=G / (R+G+B),b=B / (R+G+B) (3)从上面的公式 (3)可以推断出 RGB 颜色系统的 r,g,b 只是比值与光照强度变化无关。
由RGB 向HIS 空间进行转换，可以得到HIS 值,转换方法如下：Max=max(R,G,B),Mi n=mi n( R,G,B) l=0.229R+0.587G+0.114B0. if Max =Q(Max-Miti) Max, else其中,R,G,B,S,I € [0,1],H € [0,360]。
从公式(7)可以看出,HIS 颜色空间的优势在于其本身的颜色参量间相关性差 ，尤其参量I 和 参量H 、S 之间，具有对外界环境的惰性特征 ，我们可以只对 S 和H 进行分析来消除光照对采,,5,并计算出 0, ifMax=060(G-B) (Max-Min)H $ 3 60+60(G-B)/(Max-Min)60[2+(B-R)]； (Max-Min)I 60[4+(R-G)] (Max-Miii)if Max-R andG>B ifMax^Rand G<B (7) if Max=G else样图像的影响。
另一方面,HSI颜色空间与人眼的视觉特性比较接近颜色参量较好的表达了人眼视觉的特点。
2.5颜色的一阶矩（mean ）卩和二阶矩（varianee）c(i=123)(9)■J式中N——图像像素数2.6基于小波的分块图像颜色特征提取基于分块的HSI分量低频能量的颜色特征提取方法，即首先根据人眼对图像中心区域关注程度较高的特点对图像进行区域分块，然后对每一块HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取，并通过对不同区域分块颜色特征的加权获得图像的颜色特征2.6.1图像的分块加权策略根据HVS特性，一幅图像的中心区域通常更会引起人眼的注意，这样为了突出图像中心区域特征的重要性，我们首先对图像进行非均匀分块（参见图1），设图像的大小为M X N，其中标注为1的区域大小为（2M /3）X（ 2N⑶，标注为2〜5的区域其大小为（M /6）X（N/6），标注为6、7区域的大小为（M /6）X（ 2N⑶,标注为8、9区域的大小为（2M /3）X（N /6）. 对每一分块图像的颜色特征采用类似标准正态分布函数0 （ x） = e -x A2/2（ x >0）作为权值对其加权处理（参见图2），其中轴表示图像中的象素点距离图像块中心点的距离，原点对应原图像中心点，1对应图像顶点距离中心点的距离，0（ x）为对应点x的特征权值.这样，对图像中不同块的颜色特征采用不同的加权特征处理，对于原图像中心区域块的特征，其权值较大一些，而对图像边缘区域块的权值相对要小一些，突出了图像中心区域颜色特征的作用262基于小波变换的颜色特征在进行图像检索时，为了准确提取表征原始图像的颜色信息 ，所选择的颜色空间应尽可能符 合HVS 对色彩的感知特性，这里采用HSI 作为颜色空间•对于一幅图像，在图像的小波多尺度 表示方法中，图像的主要信息都集中在低频子带中，包括图像的颜色、形状等多种特征；而图像 的细节信息主要集中在中高频部分 •此种颜色特征从低频子带中提取 ，从而大大节省了图像 颜色特征的计算时间•对图像每一分块的 H 、S 、丨分量进行一级小波分解，分别提取其低频 子带的平均能量作为颜色特征，具体计算公式如下= ---- 1— S S I (i j/p k瓦念囂I nI P* Qi —X X — £ >其中，RX0为第k （k 二「2……9）块（参见團1）低频子苦的大小■弭（i.执 仏 仁」）和 耸（i 、j ）分别齿H. S. I 分量第k 块低频子带的系教.这枠 对图像每一分块均可茯得如下的顒色特征向量：263图像颜色特征的提取算法 1 21 36 1 749 5图1图像分块像分块颜色待 Fig. 1 Image partition征加权函数 Fi^ 2 Weight function of color feature 1*4Step 1 .对于图像的第k ( k = 1,2, , , 9)个分块，分别对H、S、丨分量进行一级小波分解，得到第k块的颜色特征向量：F(k)= ( E kH, E ks , E ki) , k = 1,2,…，9Step 2 .综合各分块的特征向量，获得整幅图像的颜色特征向量：F = ( f⑴，f⑵，…,f(9))Step 3 .设图像的中心坐标(即中间1块的中心坐标)为(x0 , y0 ),计算第k块的中心坐标(x k , y k)与图像中心坐标的距离：X, = J(叫一4 (” —升y、( k = 1 ’ 2 ....... 9)Step 4 .确定第k个分块的加严)・广氷 p(xj,(k = l32_..,9)Step 5.综合各分块的加权特征向量，最后可获得整幅图像的加权颜色特征向量: FF ・(F°SF?…* F264相似度计算设FFp = (F<n p,F(2)p? ...,F<9>p)和FFq = (F a)q T F a>q^..?F^q)分别为图■f整丨像p和q的综合加权颜色特征向量，那么两幅图像的相似度距离为：其中Q ( F⑴P . F⑴q「施d_E嚅)・十碍(E蹩_E暮)】十碍为两图像第i块的距离；(E鶴一E备,Ef ). (E寫,E春E每)分别为两團像第i (i = 1・2— 9)块的特征向量;ct 1 .a 2 ,a 3为H、S、I各分量的权重，考虑到由于人眼对色调是为敏感于本文选取口I=0.6.a2=a3 = 0.2该参数也可通过试验统计获得.二、纹理特征1. 纹理定义1)在邻近的像素点之间存在着亮度层次上的有意义的变化，正是由于这些变化图像中才展现出各种各样的纹理• 2)纹理是图像区域的一个属性，一个像素点的纹理是没有意义的因此，纹理涉及到上下文，与一个空间邻居关系内的像素的灰度值有关，换句话说，纹理跟图像像素灰度值的空间分布有关•这个空间关系的大小取决于纹理的类型，或者定义纹理的基元的大小.3）纹理是一个在某种空间尺度大于图像分辨率下的同质（homogeneous）属性一些研究人员以人的视觉系统来描述纹理：纹理没有始终如一的亮度，但仍然可以被人像同质区域那样所观察到.4）图像纹理在不同尺度和不同分辨率下都能被感知•例如，考虑一幅砖墙所表示的纹理•在一个粗糙的分辨率下，所观察到的纹理是由墙上个体的砖块所形成，而砖块内部的细节会丢失;在一个高的分辨率下，仅有少量的砖块在视野范围以内，观察到的纹理会显示出砖块的细节•在不同的距离和不同的视觉注意程度下，纹理区域都会给出不同的解释•在一个正常注意力和标准距离下，它给出了用来表征特定纹理的宏观规则性的概念•当近距离非常仔细地观察时，可以注意到一些同质区域和边，它们有时候会构成纹理素（texels）最后，纹理是依赖于尺度的•当一个区域内基元对象的数目足够大时才会被感知为纹理•如果仅有少量的基元数目，那么会被观察为一组可数的对象而不是一幅纹理图像2. 纹理分析应用纹理分析主要有四个研究方向：纹理分类、纹理分割、纹理检索以及纹理形状抽取•纹理分类的研究问题是从一个给定纹理类别中识别出给定纹理区域（纹理图像）•相对于纹理分类中一个均一纹理区域的类别可以通过从该区域中计算出的纹理特征所确定，纹理分割关注自动确定一幅纹理图像中不同纹理区域的边界，•纹理检索是研究关于利用纹理相似度进行图像检索。