图像的特征类别
图像分类知识点总结
图像分类知识点总结一、基本概念1.1 图像分类的定义图像分类是指根据图像的视觉特征将其划分到不同的类别中的任务。
图像分类可以看作是一个监督学习问题，即根据已知的图像样本及其类别标签，建立一个分类器来对新的图像进行分类。
1.2 图像分类的难点图像分类的难点在于图像具有高度的复杂性和多样性。
一张图像可能包含不同大小、形状、颜色和纹理的物体，而且光照、遮挡、角度等因素也会对图像的特征造成影响。
因此，要实现准确的图像分类，需要考虑到这些因素的影响。
1.3 图像分类的评价指标常用的图像分类评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。
其中，准确率指分类器对所有样本进行分类的正确率，精确率指分类器在预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率指分类器在所有正类样本中预测正确的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均。
二、常用方法2.1 传统方法传统的图像分类方法主要基于手工设计的特征提取和传统的机器学习算法。
特征提取阶段通常使用SIFT、HOG、LBP等局部特征描述子，然后通过词袋模型（BoW）进行编码，并使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器进行分类。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像分类任务中取得了巨大的成功。
深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。
其中，CNN是最常用的深度学习模型，其具有对图像特征进行端对端学习的能力，可有效地提取图像特征。
2.3 迁移学习迁移学习是将在一个任务中学到的知识或模型应用到另一个相关的任务中的机器学习方法。
在图像分类任务中，迁移学习可以通过在已有的大规模图像数据集上预训练一个深度学习模型，然后将该模型的部分或全部参数迁移到新的分类任务中进行微调，以节约训练时间和数据集规模。
2.4 多模态图像分类多模态图像分类是指同时使用图像、文本、语音等多种模态的信息进行分类的任务。
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术
Matlab中的图像特征提取和图像分类技术图像特征提取和图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现图像识别、目标检测等应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具箱，能够方便快捷地实现图像特征提取和分类的算法。
一、图像特征提取图像特征提取是将图像从像素级别转换到语义级别的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在Matlab中，有多种方法可以进行图像特征提取。
1.1 颜色特征提取颜色在图像中起着重要的作用，可以通过颜色特征来描述图像的内容。
在Matlab中，可以使用RGB颜色空间、HSV颜色空间等来表示和提取图像的颜色特征。
通过计算图像中每个像素的颜色分量，可以获得图像的颜色直方图、颜色矩等特征。
1.2 纹理特征提取纹理是图像中细微的、规律性的结构特征。
在Matlab中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法来提取图像的纹理特征。
GLCM是描述图像灰度分布的一种统计方法，通过计算图像中像素之间的灰度关系，可以得到纹理特征如对比度、能量、熵等。
1.3 形状特征提取形状是图像中物体的外形特征，常用的形状特征包括边缘、轮廓、几何形状等。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法、轮廓提取算法等来提取图像的形状特征。
通过识别图像中物体的边缘和轮廓，可以得到图像的形状描述符。
二、图像分类技术图像分类是将图像分为不同类别的过程，是计算机视觉中的重要应用之一。
在Matlab中，有多种方法可以实现图像分类。
2.1 传统机器学习方法传统的图像分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
在Matlab中，可以使用机器学习工具箱来实现基于特征向量的图像分类。
通过提取图像的特征向量，并使用机器学习算法进行训练和分类，可以实现准确的图像分类。
2.2 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种图像分类技术，利用深度神经网络来学习图像的特征表示。
图像的特征类别
2.7.2特征提取与特征空间
1.特征提取
获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、 图像 理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取，可以 获得特征 构成的图像（称作特征图像）和特征参数。
或者
把提取的特征 进一步抽象化 /
特征提取特征提取图像 > ---特征量
（特征参数）
A描述
①加性噪声，与图像光强大小无关
g(x, y)= f(x, y)+ n(x，y)
化而变噪声,与图像光强大小相关,随亮度大小变
g(x, y)=f(x，y)[i+ n(x, y)] 4.图像系统常见的噪声
① 光电管噪声 ② 摄像管噪声 ③ 前置放大器噪声 ④ 光学噪声
值、彩色图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)成分的值。
② 局部特征 方向小邻度盘计有的性质值、如灣驛的强度、 ③ 区域特征
在图像内的对象物(一般是指与该区域夕外部有区别
的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布、 或者统计量、以及区域的几何特征(面积、形状)等。
④整体特征 整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构 特
2. 噪声特征 对灰度图像f（x, y）来说，可看做二维亮度分布，则噪声可看做对 亮 度的干扰，用n（x，y）表示。常用统计特征来描述噪声，如均值、 方
差（交流功率）、总功率等。
3.噪声的模型
声噪型对影类的読可分为麴 声，噪 声 模 型 和 乘 性 噪
实际输出图像为g(x, y)o
图像，n(x, y)为噪
图像的特征与噪声
2.7.1图像的特征类别 2.7.2特征提取与特征空间 2.7.3图像噪声
图像的特征类别
1. 自然特征
① 光谱特征 ② 几何特征 ③ 时相特征
常用的特征描绘子
常用的特征描绘子特征描绘子是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于描述和表示图像的特征。
这些特征可以用来比较、分类和检索图像。
下面是常用的特征描绘子：1.颜色特征：颜色是图像中最基本的特征之一、通过提取图像中的颜色分布，可以获得颜色直方图、颜色矩等特征。
常用的颜色特征描绘子有RGB颜色直方图、HSV颜色直方图等。
2.纹理特征：纹理是图像中反映物体表面特征的一种性质。
通过提取图像中的纹理信息，可以得到纹理特征。
常用的纹理特征描绘子有灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
3. 形状特征：形状是物体在二维平面上的轮廓。
通过提取图像中物体的形状信息，可以得到形状特征。
常用的形状特征描绘子有边界描述子、Hough变换等。
4. 边缘特征：边缘是图像中灰度变化剧烈的地方。
通过提取图像中的边缘信息，可以得到边缘特征。
常用的边缘特征描绘子有Canny边缘检测、Sobel算子等。
5.尺度不变特征变换(SIFT)：SIFT是一种基于尺度空间和局部特征的描绘子。
它通过在图像中检测关键点，并计算关键点周围的局部特征，得到具有尺度不变性的特征描绘子。
6.方向梯度直方图(HOG)：HOG是一种用于目标检测和行人识别的特征描绘子。
它通过计算图像中像素的梯度方向，得到具有方向特征的直方图。
7.深度学习特征：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以从原始图像中学习到高级的特征表示。
常用的深度学习特征描绘子有卷积神经网络(CNN)的卷积层输出、预训练模型中的特征等。
这些特征描绘子都具有不同的特点和适用范围，可以根据具体的应用场景选择合适的特征描绘子进行图像处理和分析。
特征描绘子在图像检索、目标识别、行人跟踪等领域都有广泛的应用。
随着计算机视觉和深度学习的发展，特征描绘子的研究和应用将会得到进一步的扩展和深化。
图像的数字特征
2. 纹理特征
图象纹理是象素灰度分布宏观上呈现周期性 的结构特征，它是图象中某些结构单元按某种 规则排列而成的规则图案，反映图象纹理基元 灰度周期性重复变化的规律。因此，纹理基元 的大小（或重复变化的周期长短）和重复构成 的方向是基本特征。常用的纹理特征描述方法 有共生矩阵、等灰度行程长度、区域纹理基元 参数、傅立叶频谱、随机场模型、相关长度等。
图象灰度的梯度反映图象内物体边缘处灰 度变化的情况，它描述了图象灰度分布的总 体特征。例如，用图象象素灰度的一阶差分 （梯度）的总和表示图象的对比度等。
5. 图象中物体形状特征
物体的形状特征是人或机器识别的重要特 征之一，在图象中可以采取图象分割的方法， 将感兴趣的物体、区域或基元与背景区分开 来，然后对它们的外形进行描述，常用的形状 特征有面积、周长、圆度、长宽比、矩、边心 距、傅立叶描绘子、偏心率和凹度等。
常用的图象特征类型包括：
1、 象素灰度分布和直方图
图象信号数字化得到一个数值矩阵，其中每 一个元素称之为象素，象素的灰（亮）度值（也 包括色彩）是最基本、最原始的测量值和特征， 由 它 可 以 组 成 更 大 基 元 的 特 征 。单 幅 图 象 的 所 有 象 素 或 不 同 区 域 象 素 的 灰 度 分 布 ，代 表 了 图 象 总 体 或 局 部 的 能 量 强 度 分 布 。表 征 灰 度 分 布 的 特 征 描述有总体或局部的均值、方差等。
5.2 图象特征类型
上述图象形态并不一定很完全，但就以上所涉 及的图象模型或特点，再加上对某个图象加工处 理的目的不同，各种类型传感器接受客观世界的 能量和状态的不同，所采用的处理方法不同，使 得对图象的度量，描述是一件非常复杂的工作， 从不同的角度看一幅图象会有不同的结果，要根 据实际工作需要，进行研究选择。
图像的几何特征
物体从图像中分割出来以后，将形状特征与几何 特征结合起来，在机器视觉系统中起着十分重要的作 用，它可以作为区分不同物体的依据之一。
1. 矩形度
物体的矩形度指物体的面积与其最小外接矩形的面积之比值。如图 所示，矩形度反映了一个物体对其外接矩形的充满程度。
矩形度的定义：
2. 宽长比
宽长比是指物体的最小外接矩形的宽与 长之比值。宽长比r为
xi
i0 j0
y
1 NM
N 1 M 1
yi
i0 j0
2. 方向
如果物体是细长的，则可以将较长方向 的轴定义物体的方向。如图所示，通常，将最 小二阶矩轴定义为较长物体的方向。也就是说， 要找出一条直线，使物体具有最小惯量，即：
E r2 f (x, y)dxdy
长轴和短轴
若区域或物体的边界已知，则可以采用区域 的最小外接矩形（MER，Mini-mum Enclosing Rectangle）的尺寸来描述该区域的基本形状， 如图所示，a为长轴，b为短轴。
周长
图像内某一物体或区域的周长是指该物 体或区域的边界长度。一个形状简单的物体用 相对较短的周长来包围它所占有面积内的像素， 即周长是围绕所有这些像素的外边界的长度。
计算周长常用的3种方法
(1) 若将图像中的像素视为单位面积小方块时， 则图像中的区域和背景均由小方块组成。区域 的周长即为区域和背景缝隙的长度之和，此时 边界用隙码表示，计算出隙码的长度就是物体 的周长。如图所示图形，边界用隙码表示时， 周长为24。
拓扑学（Topology）是研究图形性质的理论。图形的拓扑性质 具有稳定性，即只要图形没有发生破坏性变形，则其拓扑性质不会 因为物理变形而改变。因此，区域的拓扑性质可用于对区域的全局 描述，这些性质既不依赖于距离，也不依赖于距离测度的其他特性等。
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。
图形图像信息的类型及其特征1 (1)模板
提示：1B=8位， 1KB=1024B，
Image
问
题
1024*768*24/8 =2359296B
解
2359296B/1024=2304KB
答
2304KB/1024=2.25MB
512/2.25=227(张)
Image
知
识 我们所说的32位真彩色能表示多少种颜色？
开
232 =4294967296
图形图像信息的类型及其特征
1、主体：一枚“中国 印”，印章中是一个 变形的“京”字。表 明了奥运的主题、文 化特色。
2、表明了奥运的时间 、地点。
3、下面是一个人人都 知道的奥林匹克标志
生活中的图像
洗手间图示
交通图志 运动项目图标
禁止吸烟图标
图形图像独特的魅力
1、信息丰富 形象直观
2、跨越语言障碍 增进交流
A、320×320×3×16bit
B、320×240×3×16bit
C、240×240×3×16bit
D、320×240×16bit
3、(选修)有一张RGB彩色静态图片，分辨率为 640×480、每一种颜色用4bit表示，则该图片 的数据量=640×480×3×4。根据数据量的计 算方法可知，这张图片是( A )。
素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何 属性组成。从处理技术上来看，图形是 由线条组成，如工程图、等高线地图、 曲面的线框图等。
由指令来描述的。
Image
• 位图图像:由像素组 成，构成位图的点称 为像素（Pixel）,类 似“十字绣”。每个 像素都被分配一个特 定位置和颜色值。
Image
（位置）分辨率：水平方
A、位图 B、矢量图 C、动画 D、视频
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② 局部特征 方向小邻度盘计有的性质值、如灣驛的强度、 ③ 区域特征
在图像内的对象物(一般是指与该区域夕外部有区别
的具有一定性质的区域)内的点或者局部的特征分布、 或者统计量、以及区域的几何特征(面积、形状)等。
④整体特征 整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构 特
2. 噪声特征 对灰度图像f（x, y）来说，可看做二维亮度分布，则噪声可看做对 亮 度的干扰，用n（x，y）表示。常用统计特征来描述噪声，如均值、
声噪型对影类的読可分为麴 声，噪 声 模 型 和 乘 性 噪
实际输出图像为g(x, y)o
图像，n(x, y)为噪
征等。
2.7.2特征提取与特征空间
1.特征提取
获取图像特征信息的操作称作特征提取。它作为模式识别、 图像 理解或信息量压缩的基础是很重要的。通过特征提取，可以 获得特征 构成的图像（称作特征图像）和特征参数。
或者
把提取的特征 进一步抽象化 /
特征提取特征提取图像 > ---特征量
（特征参数）
A描述
特征空间
分类
模式识别 图像理解
增强处理
2.特征空间
把从图像提取的m个特征量％,、2,…，Vm,用 m维 的向量丫=［无无…所］'表示称为特征向量。另 外，
对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。
图像
P\
七2 R
I ■
尸5
A1
2.7.3图像噪声
1. 噪声种类
① 外部噪声。如天体放电干扰、电磁波从电源线窜入系统等产生 的噪 声。 ② 内部噪声。系统内部产生，主要包括四种：由光和电的基本性 质引 起的、机械运动产生的噪声、元器件噪声、系统内部电路噪 声。
图像的特征与噪声
2.7.1图像的特征类别 2.7.2特征提取与特征空间 2.7.3图像噪声
图像的特征类别
1. 自然特征
① 光谱特征 ② 几何特征 ③ 时相特征
2. 人工特征
① 直方图特征 ② 灰度边缘特征 ③ 线、角点、纹理特征
图像的特征有很多,按提取特征的范围大小又可分 ① 点特征 」仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的 灰度
①加性噪声，与图像光强大小无关
g(x, y)= f(x, y)+ n(x，y)
化而变噪声,与图像光强大小相关,随亮度大小变
g(x, y)=f(x，y)[i+ n(x, y)] 4.图像系统常见的噪声
① 光电管噪声 ② 摄像管噪声 ③ 前置放大器噪声 ④ 光学噪声