第十一章 图像特征提取与分类[152页]
数字图像处理 第十一章 图像特征提取与分类
11.3.2 神经网络方法
（二）、BP神经网络算法 BP (Back Propagation)神经网络全称为基于误差反向传播算法
的人工神经网络。相比较于数字计算机，人工神经网络在构成原理和 功能特点等方面更加接近人脑，与计算机不同，它不是按给定的程序 一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种 运算、识别或过程控制。
(1)以每个关键点为中心选择一个大小为41×41的像斑 (2)分别计算区域内像素点（不包括边缘点）的垂直，水平梯度，得到 一个2×39×39=3042 维的特征向量。
11.4.2 增强型PCA-SIFT特征提取
(3)将关键点特征向量组成一个k×3042的矩阵A (4)使用PCA算法，得到一个n×3042的投影矩阵。 计算PCA-SIFT 投影矩阵的步骤：首先选取有代表性的图像，检测到这 些图像的所有关键点之后， (1)以每个关键点为中心选择一个大小为41×41的像斑 (2)分别计算区域内像素点（不包括边缘点）的垂直，水平梯度，得到一 个2×39×39=3042 维的特征向量。 (3)将关键点特征向量组成一个k×3042的矩阵A (4)使用PCA算法，得到一个n×3042的投影矩阵。
地解决由于环境变化而引起的图像变化问题。 该算法分为三个部分：Gabor变换，投影分析确定人眼区域的横坐
标和纵坐标。
11.4.1 基于Gabor滤波人眼定位算法
（二）、人脸图像的Gabor变换 Gabor滤波器的核函数
11.4.1 基于Gabor滤波人眼定位算法
Gabor基的实部
11.4.1 基于Gabor滤波人眼定位算法
（一）、BP神经网络的基本结构 BP网络是一种单向传播的多层前向网络，它具有三层或三层以上的神
图像识别中的特征提取及分类算法研究
图像识别中的特征提取及分类算法研究图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于人脸识别、物体检测、人工智能等领域。
而在图像识别中，特征提取和分类算法是关键步骤，对于提升图像识别的准确性和效率起着至关重要的作用。
本文将深入研究图像识别中的特征提取及分类算法，并进行详细阐述。
一、特征提取图像识别中的特征提取是将图像中的有用信息抽取出来，为后续的分类任务提供有效的特征表示。
常用的图像特征提取方法有颜色特征、纹理特征和形状特征等。
1. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征表示的方法。
它可以通过统计图像中各个像素的颜色分布情况，或者利用颜色直方图、颜色矩等统计特征来进行描述。
在实际应用中，颜色特征常用于物体识别、图像分类等任务中。
2. 纹理特征纹理特征是指利用图像中的纹理信息来进行特征表示的方法。
纹理可以通过图像局部像素之间的灰度变化来描述，比如利用灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等方法来提取纹理特征。
纹理特征对于纹理类物体的识别和分类具有较好的性能。
3. 形状特征形状特征是指利用图像中物体的外形和轮廓信息来进行特征表示的方法。
它可以通过计算物体的边缘信息、轮廓曲线、面积等参数来进行描述。
形状特征广泛应用于物体检测、目标跟踪等领域。
二、分类算法分类算法是通过对提取到的图像特征进行分析和学习，将图像分为不同的类别。
常用的分类算法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
1. 传统机器学习算法传统机器学习算法是指利用统计学方法和数学模型来进行图像分类的算法。
常见的传统机器学习算法有支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)、决策树等。
这些算法通过对训练样本的特征进行分析和学习，构建分类模型，从而对测试样本进行分类预测。
2. 深度学习算法深度学习算法是近年来发展起来的一种学习方法，它通过构建深层神经网络模型来进行图像分类。
深度学习算法在图像识别任务中取得了显著的突破。
常用的深度学习算法有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
数字图像处理 第十一章 图像特征提取与分类
11.3.2 神经网络方法
（二）、BP神经网络算法 BP (Back Propagation)神经网络全称为基于误差反向传播算法
11.2.1 低层次特征提取
（三）、最小外接矩形——长轴与短轴
11.2.1 低层次特征提取
MER计算方法：将物体每次以左右的增量在范围内旋转。每旋转一次， 记录其坐标系方向上的外接矩形边缘点的最大和最小值，从而求出外接矩 形的面积。
11.2.2 高层次特征提取
（一）、链码 利用一系列具有特定长度和方向的相连直线段来表示目标的边界。 算法描述： (1)给每一个线段一个方向编码； (2)有4链码和8链码两种编码方法； (3)从起点开始，沿边界编码，至起点被重新碰到，结束一个对象的编码。
标变化为x(l)+jy(l)是一个以形状边界周长为周期的函数。
11.2.2 高层次特征提取
反变换
11.2.2 高层次特征提取
原图 K=64
p=4
p=61
p=62
11.2.2 高层次特征提取
（三）、纹理谱
像素点的纹理单元TU
11.2.2 高层次特征提取
像素值的纹理模式
归一化的纹理谱
11.3 图像特征分类基础
链码旋转归 一化的意义
原始链码在边界旋转后发生变化，所以利用链码的一阶差分来重新构 造的序列就不会随边界的旋转而变化。
实现一阶差分链码：通过计算目标元素与其逆时针方向相邻元素的数 字来得到。
11.2.2 高层次特征提取
旋转归一化
11.2.2 高层次特征提取
（二）、傅立叶描绘子 假定物体的形状是一条封闭的曲线，沿边界曲线上的一个动点p(l)的坐
11.1特征提取及分类概述
遥感图像处理中的特征提取与分类算法
遥感图像处理中的特征提取与分类算法1. 引言遥感图像处理是利用卫星或航空平台获取的图像数据进行分析和提取信息的过程。
特征提取与分类是遥感图像处理中的重要环节，它能够将图像中的信息转化为计算机可处理的形式，为后续的应用提供有意义的数据基础。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取与分类算法。
2. 特征提取算法在遥感图像处理中，特征提取是将图像中的主要信息提取出来，以便进行进一步的分析与应用。
常用的特征提取算法包括:2.1 灰度共生矩阵灰度共生矩阵(Grey-level Co-occurrence Matrix，GLCM)是一种统计图像灰度级彼此配对的位置和出现频率情况的矩阵。
通过计算图像中像素点之间的灰度分布特性，可以提取出纹理特征信息。
2.2 主成分分析主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一种常用的减少特征维度的方法。
它通过对图像数据进行线性变换，将原始的高维数据转化为低维的特征子空间，保留数据中最主要的信息。
2.3 尺度不变特征变换尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)是一种在图像中检测关键点并进行特征描述的算法。
SIFT算法在尺度变换、旋转变换、光照变换等情况下均能提取出稳定的特征点。
3. 分类算法在特征提取完成后，需要将图像进行分类，将其归类为预先定义好的类别。
常用的分类算法包括:3.1 支持向量机支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中找到最优超平面，将不同类别的样本分开。
3.2 K最近邻算法K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)算法是一种基于样本最邻近的分类方法。
它通过计算未知样本与已知样本之间的距离，并选择最接近的K个已知样本进行分类。
3.3 随机森林随机森林(Random Forest)是一种基于集成学习的分类算法。
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。
图像特征及图像特征提取
图像特征及图像特征提取图像特征是图像中的显著和重要的信息，用于描述和区分不同的图像。
图像特征提取是从图像中提取这些特征的过程。
图像特征可以分为两类：全局特征和局部特征。
全局特征是整个图像的统计性质，例如颜色直方图、颜色矩和纹理特征等。
局部特征则是在图像的局部区域中提取的特征，例如SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和SURF（加速稳健特征）等。
图像特征提取的过程可以分为以下几步：1.预处理：对图像进行去噪、图像增强、颜色空间转换等处理，以提高图像的质量和可分辨性。
2.特征选择：根据具体应用需求和图像特征的表达能力，选择适合的特征。
例如，对于目标识别任务，可以选择具有良好局部不变性和可区分性的局部特征。
3.特征提取：根据选择的特征，从图像中提取特征。
对于全局特征，可以使用颜色直方图、颜色矩、纹理特征等方法；对于局部特征，可以使用SIFT、HOG、SURF等方法。
4.特征表示：将提取的特征表示为向量或矩阵形式，以便后续的分类、检索或识别任务。
5.特征匹配：对于图像检索、图像匹配等任务，需要将查询图像的特征与数据库中的图像特征进行比较和匹配，找到最相似的图像。
图像特征提取的方法和算法有很多，以下是一些常用的方法：1.颜色特征：颜色是图像的重要特征之一、颜色直方图描述了图像中每个颜色的分布情况，颜色矩描述了图像中颜色的平均值和方差等统计性质。
2.纹理特征：纹理是图像中的重要结构信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图、小波变换等。
3.形状特征：形状是物体的基本属性之一、形状特征提取方法有边缘检测、形状描述子等。
4.尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。
5.方向梯度直方图（HOG）：HOG是一种局部特征提取方法，通过计算图像中每个像素的梯度方向和强度，获得图像的局部特征。
6.加速稳健特征（SURF）：SURF是一种局部特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和目标识别任务。
数字像处理中的特征提取与分类
数字像处理中的特征提取与分类在数字图像处理中，特征提取和分类是两个关键的步骤。
特征提取是指从图像中提取出代表其特点和属性的信息，而分类则是根据这些特征将图像分成不同的类别。
本文将就数字图像处理中的特征提取和分类方法进行详细探讨。
一、特征提取特征提取是数字图像处理中的重要步骤，它能够将图像中的信息转化为计算机能够理解的形式。
常见的特征提取方法包括灰度直方图、边缘检测、纹理分析等。
1. 灰度直方图灰度直方图是对图像中像素灰度级分布的统计，它能够反映图像的明暗程度和对比度。
通过计算图像的灰度直方图，可以得到一组表示图像灰度分布的特征向量。
2. 边缘检测边缘是图像中灰度差异较大的地方，边缘检测是指从图像中提取出边缘信息的过程。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们能够通过计算像素点周围的灰度差异来检测出边缘。
3. 纹理分析纹理是指图像中重复出现的局部结构，纹理分析是指从图像中提取出纹理信息的过程。
常见的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、小波变换等，它们能够通过计算局部像素的灰度关系来提取纹理特征。
二、分类分类是将具有相似特征的图像归为一类的过程，它能够帮助我们理解和组织大量的图像数据。
常见的分类方法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法等。
1. 基于统计的方法基于统计的方法是一种简单有效的分类方法，它通过计算图像的统计特征来进行分类。
常见的统计特征包括均值、方差、相关系数等，通过比较这些统计特征，可以将图像分成不同的类别。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种更加复杂和高级的分类方法，它通过训练一个分类器来自动学习和识别图像。
常见的机器学习算法包括支持向量机、神经网络等，通过训练这些分类器，可以根据图像的特征将其分到正确的类别。
三、实际应用特征提取和分类在许多领域中都有广泛的应用。
例如在医学影像处理中，通过提取肿瘤特征并将其分类，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。
在安防监控中，通过提取运动物体的特征并将其分类，可以实现物体跟踪和行为分析。
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11.2.2 高层次特征提取
4方向链码
8方向链码
11.2.2 高层次特征提取
例：若设起始点的坐标为，则分别用4方向和8方向链码按逆时针顺 序表示图11-4中网格图像的区域边界。则4方向链码：1 1 1 2 3 2 3 2 3 0 0 0； 8方向链码：2 2 2 4 5 5 6 0 0 0；
网格图像
叠加在数字化边界线上的重取样网格
重取样的结果
11.2.2 高层次特征提取
0 01 1
0 3 3
01
3
1
3
1
1 21 2
3 32 3 2
0
7 2
1
6
2
6
1
6
2
6
3 3
5 5
重取样链码表示
11.2.2 高层次特征提取
边界的链码取决于起始点。可以通过简单的过程实现关于起始点的归 一化
起始点归一化
11.2.2 高层次特征提取
（2）当链码值为奇数时，其长度记作 ，当链码值为偶数时，其长度 记作1。周长P如下：
11.2.1 低层次特征提取
常用的面积计算方法： (1)一种是利用像素点数计算面积。
(2)利用链码计算面积。
11.2.1 低层次特征提取
设
则相应边(3)利用边缘坐标计算面积。
11.2.2 高层次特征提取
链码表示的特点： （1）只有边界的起点需用绝对坐标表示，其余点都可只用接续方向来 代表偏移量； （2）链码表达可大大减少边界表示所需的数据量。 采用链码的方法存在的问题： （1）产生的码串通常情况下会很长； （2）链码发生与目标整体形状无关的较大变动。
11.2.2 高层次特征提取
11.2 常用的图像特征提取方法
11.2.1 低层次特征提取
（一）、灰度特征 灰度特征可以在图像的某些特定的像素点上或者其邻域内测定，也可
以在某个区域内测定。
11.2.1 低层次特征提取
（二）、周长和面积 周长与面积是描述图像区域大小的最基本的特征，周长与面积只与区
域的边缘有关，而与其内部灰度值的变化没有关系。 计算区域周长的方法： (1) 边界点的面积之和。
11.2.1 低层次特征提取
（三）、最小外接矩形——长轴与短轴
11.2.1 低层次特征提取
MER计算方法：将物体每次以左右的增量在范围内旋转。每旋转一次， 记录其坐标系方向上的外接矩形边缘点的最大和最小值，从而求出外接矩 形的面积。
11.2.2 高层次特征提取
（一）、链码 利用一系列具有特定长度和方向的相连直线段来表示目标的边界。 算法描述： (1)给每一个线段一个方向编码； (2)有4链码和8链码两种编码方法； (3)从起点开始，沿边界编码，至起点被重新碰到，结束一个对象的编码。
链码旋转归 一化的意义
原始链码在边界旋转后发生变化，所以利用链码的一阶差分来重新构 造的序列就不会随边界的旋转而变化。
实现一阶差分链码：通过计算目标元素与其逆时针方向相邻元素的数 字来得到。
11.2.2 高层次特征提取
旋转归一化
11.2.2 高层次特征提取
（二）、傅立叶描绘子 假定物体的形状是一条封闭的曲线，沿边界曲线上的一个动点p(l)的坐
11.1 特称提取与分类概述
（三）、图像特征的概念
特征是某一类对象区别于其他对象的相应特点或特性，或是这些特点 和特性的集合。特征是通过测量或处理能够抽取的数据。对于图像而言， 每一幅图像都具有能够区别于其他类图像的自身特征，有些是可以直观地 感受到的自然特征，比如亮度。边缘、纹理和色彩等等吧，有些则是需要 通过变换或处理才能得到的，如矩、直方图以及主成分等。
11.3.1 距离分类器设计与应用
距离是描述像素点之间关系的重要度量，也是特征分类最简单的方法 之一。常用的表示方法有欧式距离，市区街道距离，棋盘距离等。 （一）、欧式距离
（二）、市区街道距离
11.3.1 距离分类器设计与应用
（三）、棋盘距离
欧几里德距离
市区街道距离
棋盘距离
11.3.2 神经网络方法
11.1特征提取及分类概述
图像特征提取与分析的目的是为了让计算机具有认识或者识别图像的 能力，即图像识别。
图像识别是根据一定的图像特征进行的，因而，这些特征的选择便尤 为重要，将会直接影响到图像识别分类器的设计、性能及识别结果的准确 性。
11.1 特称提取与分类概述
（一）、模式识别系统的基本构成
模式识别处理流程
11.1 特称提取与分类概述
（二）、目标描述的概念
为便于识别，目标描述符应该具备如下重要的属性： 1、当两个目标具有相同的形状时，它们一定具有相同的描述符。 2、当同一目标发生一定的旋转或平移时，描述符不变，表明描述的是 同一个物体。 3、描述符尽量具备的性质，即它所描述的尽量包含一些该物体所特有 的，区别于其他物体的独一无二的特征。
BP神经网络的模型
11.3.2 神经网络方法
（二）、BP神经网络算法 BP (Back Propagation)神经网络全称为基于误差反向传播算法
（一）、BP神经网络的基本结构 BP网络是一种单向传播的多层前向网络，它具有三层或三层以上的神
经网络，包括输入层、中间层和输出层。
特点： 各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无 连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络 系统。
11.3.2 神经网络方法
标变化为x(l)+jy(l)是一个以形状边界周长为周期的函数。
11.2.2 高层次特征提取
反变换
11.2.2 高层次特征提取
原图 K=64
p=4
p=61
p=62
11.2.2 高层次特征提取
（三）、纹理谱
像素点的纹理单元TU
11.2.2 高层次特征提取
像素值的纹理模式
归一化的纹理谱
11.3 图像特征分类基础
11.1 特称提取与分类概述
（四）、特征选择及分类的概念
从一组特征中挑选出一些有效的特征以达到降低特征空间维数的目的， 这个过程叫特征选择。
评判的标准有以下4个方面： 1. 可区别性 2. 可靠性 3. 独立性 4. 数量少
11.1 特称提取与分类概述
特征提取和选择的总原则是：尽可能减少整个识别系统的处理时间和 错误识别率，当两者无法兼得时，需要做出相应的平衡；或者缩小错误识 别的概率，以提高识别精度，但会增加系统运行的时间；或者提高整个系 统速度以适应实时需要，但会增加错误识别的概率。