图像特征提取总结
图像特征提取方法详解(Ⅲ)
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，它是对图像中的信息进行分析和提取，以便进行后续的图像识别、分类和分析。
在图像处理和计算机视觉应用中，图像特征提取是至关重要的一步，因为它直接影响了后续处理的结果。
一、图像特征的概念图像特征是指图像中能够表征其内容和结构的可测量属性。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
这些特征可以帮助我们理解图像的含义，区分不同的物体、场景和结构。
二、图像特征提取的方法1. 颜色特征提取颜色是图像中最直观和重要的特征之一。
常用的颜色特征提取方法包括直方图统计、颜色矩和颜色空间转换。
直方图统计是通过统计图像中每种颜色出现的频率来提取颜色特征，它可以帮助我们了解图像中的主要颜色分布。
颜色矩是一种用于描述颜色分布和颜色相关性的方法，它可以帮助我们定量地比较不同图像之间的颜色特征。
颜色空间转换则是将图像的RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab等），以便更好地提取颜色特征。
2. 纹理特征提取纹理是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的细节和结构。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理结构的统计方法，它可以帮助我们了解图像中不同区域的纹理分布。
小波变换是一种多尺度分析方法，它可以帮助我们提取图像中不同尺度和方向的纹理特征。
局部二值模式是一种用于描述图像局部纹理特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的纹理信息。
3. 形状特征提取形状是图像中的重要特征之一，它可以帮助我们理解图像中的对象和结构。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。
边缘检测是一种用于提取图像中边缘信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象轮廓和结构。
轮廓提取是一种用于提取图像中对象轮廓信息的方法，它可以帮助我们理解图像中的对象形状和结构。
形状描述子是一种用于描述图像对象形状特征的方法，它可以帮助我们快速提取图像中的形状信息。
图像识别中的特征提取方法综述(八)
图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它可以帮助计算机理解和处理图像信息，实现自动识别、分类等功能。
在图像识别中，特征提取是一个关键环节，它决定着识别的准确性和性能。
本文将对图像识别中的特征提取方法进行综述，从传统的手工设计特征到深度学习的端到端特征提取，讨论它们的原理、应用及优缺点。
一、传统的手工设计特征在早期的图像识别研究中，研究者主要采用手工设计特征的方式进行图像识别。
其中，最具代表性的特征提取方法是局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）。
LBP通过比较像素点与其邻域像素的灰度值大小，将每个像素转化为二值编码，然后将局部区域的二值编码串拼接起来作为图像的特征向量。
LBP算法具有简单、快速的优点，在纹理分类和人脸识别等任务中取得了不错的效果。
除了LBP，还有一些其他的手工设计特征，如颜色直方图、HOG （Histogram of Oriented Gradient）等。
这些方法通过提取图像中的颜色、纹理、形状等特征来描述图像的特性，从而进行图像分类和识别。
然而，传统的手工设计特征存在一些问题。
首先，这些特征往往需要人工设置一些参数，如颜色空间、邻域大小等，不够自动化。
其次，手工设计特征只能捕捉到局部特征，对于全局特征的表达能力有限。
最后，这些方法对于图像的变形、光照变化等较为敏感，导致识别结果不稳定。
二、基于机器学习的特征学习方法为了克服传统手工设计特征的缺点，研究者开始探索基于机器学习的特征学习方法。
这些方法通过训练一个模型，来学习如何从原始图像中提取有用的特征。
其中比较有代表性的方法是SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded-Up Robust Features）。
SIFT是一种基于尺度空间的特征提取算法，它能够对图像进行尺度不变的特征描述。
SIFT算法首先通过高斯差分金字塔对图像进行尺度空间的变换，然后在每个尺度上寻找图像中的极值点，并计算其特征描述子。
图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
SIFT算法提取特征总结
SIFT算法提取特征总结SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取的算法，它能够从图像中提取出具有尺度不变性的关键点，并计算出这些关键点的描述子，从而实现图像的匹配、识别等任务。
下面将对SIFT算法进行总结。
一、SIFT算法的基本思想1.构建高斯金字塔：通过不同尺度的高斯滤波器对原始图像进行平滑，得到一系列不同尺度的图像。
2.构建高斯差分金字塔：对高斯金字塔进行相邻层之间的差分，得到一系列不同尺度的差分图像。
3.寻找关键点：在每个尺度的差分图像中，通过比较一个像素与其周围的26个像素，判断是否为极值点，这些极值点即为关键点。
4.精确定位关键点位置：通过插值计算关键点的亚像素位置。
5.确定关键点的尺度和方向：根据关键点的尺度和梯度方向，构建关键点的方向直方图，找到主方向。
6.计算关键点的描述子：根据关键点周围的图像局部梯度，构建特征向量，得到关键点的描述子。
二、SIFT算法的特点1.尺度不变性：SIFT算法通过高斯金字塔和高斯差分金字塔的构建，使得算法对图像的尺度变化具有不变性，能够在不同尺度上检测到相同的关键点。
2.旋转不变性：SIFT算法通过确定关键点的主方向，将关键点的描述子旋转到相同的方向，使得算法对图像的旋转变化具有不变性。
3.具有唯一性：SIFT算法通过极值点检测和亚像素插值，能够找到图像中稳定的关键点，并且能够通过描述子计算，使得关键点具有唯一性。
4.强鲁棒性：SIFT算法通过对图像局部梯度的计算，能够对光照、噪声等变化具有鲁棒性，使得算法具有较好的稳定性。
三、SIFT算法的应用1.图像匹配：通过提取图像的关键点和描述子，将两幅图像进行特征点的匹配，从而实现图像的对齐、拼接等任务。
2.物体识别：通过提取物体图像的SIFT特征，并建立特征数据库，可以对未知图像进行特征的匹配和识别，实现物体的检测和识别。
3.目标跟踪：将目标物体的SIFT特征提取出来，并通过匹配目标特征和图像中的特征点，可以进行目标的跟踪和定位。
图像识别中的特征提取方法综述
图像识别，是一种利用计算机算法和模型对图像进行自动分析和理解的技术。
图像识别的关键问题之一就是特征提取，它是将图像中的信息转换成计算机可处理的形式，从而实现对图像的分类、识别和检测等任务。
本文将综述图像识别中的特征提取方法，并探讨其应用和挑战。
一、基础特征提取方法基础特征提取方法是指最早的、最常用的一些特征提取方法。
其中，色彩特征是最常见的一种，通过提取图像中的颜色信息，可以实现对不同物体的区分。
纹理特征则是通过计算图像的纹理统计量，如灰度共生矩阵和小波变换等，来描述图像的纹理信息。
边缘特征是指图像中物体边缘的特性，如梯度和边缘检测等。
这些基础特征提取方法形式简单、计算效率高，但是对于复杂图像的处理效果有限。
二、深度学习在特征提取中的应用深度学习是图像识别领域的热点技术，其在特征提取中的应用取得了重大突破。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种结构，它通过多层卷积和池化操作，可以自动学习到图像中的特征表示。
预训练模型如VGG-Net和ResNet等，已经在图像分类和物体检测等任务上取得了令人瞩目的成果。
深度学习在特征提取方面的优势在于，它能够自动学习到图像的高级特征表示，从而提升了图像识别的准确率和鲁棒性。
三、局部特征提取方法局部特征提取是指将图像分割为多个局部区域，并提取每个局部区域的特征。
SIFT和SURF是两种经典的局部特征提取算法，它们通过在图像中检测关键点，并计算关键点周围区域的特征描述子，来表示图像的局部特征。
这些局部特征对于图像的平移、旋转和缩放等变换具有较好的不变性，因此在物体识别和图像拼接等任务中应用广泛。
然而，随着图像数量的增加和场景复杂度的提高，局部特征提取方法面临着计算时间长和纹理辨别度低等挑战。
四、基于注意力机制的特征提取方法基于注意力机制的特征提取方法利用了人们的视觉注意机制，将注意力集中在图像中最重要的部分。
深度学习中的注意力机制有两种类型，一种是空间注意力，即将注意力集中在图像的特定区域；另一种是通道注意力，即将注意力集中在图像的特定通道。
医学图像处理中的特征提取方法
医学图像处理中的特征提取方法医学图像处理是一种重要的技术，广泛应用于医学影像诊断、疾病分析和治疗等领域。
随着医学图像采集设备的进步和医学数据的增加，如何从大量的医学图像数据中提取有效的特征成为了一个关键问题。
特征提取是医学图像处理中的一个基础任务，其目标是从医学图像中获取能够描述图像信息的有意义的特征。
这些特征可以用于图像分类、目标检测、疾病诊断以及病情监测等任务。
在医学图像处理中，特征提取方法可以分为传统方法和深度学习方法两类。
一、传统方法传统的特征提取方法主要利用图像处理和数学统计方法来提取图像的低层次特征和高层次特征。
下面介绍几种常用的传统特征提取方法。
1. 基于灰度直方图的特征提取方法灰度直方图反映了图像中像素灰度级的分布情况。
利用灰度直方图可以提取图像的全局颜色特征。
通过对灰度直方图进行均衡化、统计特征提取以及颜色矩特征提取等方法，可以从图像中提取到描述颜色信息的特征。
2. 基于纹理特征的提取方法纹理特征反映了图像中像素间的灰度和颜色变化情况。
而在医学图像中，纹理特征的提取对于病变的检测和分析非常有用。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异矩阵（GLDM）、灰度大小共生矩阵（GLRLM）等。
3. 基于形状特征的提取方法形状特征是描述物体几何形状的特征，对于医学图像中的异常区域检测和分割起着重要的作用。
常见的形状特征包括面积、周长、直径、离心率、圆度、伸长程度等。
二、深度学习方法随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的特征提取方法在医学图像处理中展现出了强大的能力。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构，其通过卷积层、池化层和全连接层，可以自动学习到图像中的特征。
医学图像处理中，利用预训练的CNN模型，可以通过微调的方式提取图像的特征，并结合其他分类器进行应用。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是由生成器和判别器组成的一种网络结构，通过两个网络之间的对抗训练，可以生成与真实样本类似的图像。
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。
图像处理中的特征提取和匹配算法
图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。
在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。
特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。
本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。
一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。
这种算法在检索和匹配图像中特别有用。
SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。
2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。
与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。
该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。
二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。
该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。
虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。
2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。
该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。
3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。
该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。
结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。
不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。
在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。
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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物体表面真实的纹理。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
（二）常用的xx与匹配方法
纹理特征描述方法分类
（1）统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：
能量、惯量、熵和相关性。
统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数
（2）几何法
所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。
纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。
在几何法中，比较有影响的算法有两种：
Voronio棋盘格特征法和结构法。
（3）模型法
模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。
典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和Gibbs随机场模型法
（4）信号处理法
纹理特征的提取与匹配主要有：
灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。
灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。
Tamura纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：
粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。
自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。
三形状特征
（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xx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）xx形状描述符法
傅里叶形状描述符(Fouriershapedescriptors)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。
（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xx和相对矩的形状xx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。
四空间关系特征
（一）特点：
所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。
通常空间位置信息可以分为两类：
相对空间位置信息和绝对空间位置信息。
前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。
显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。
空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。
另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。
为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。
（二）常用的xx与匹配方法
提取图像空间关系特征可以有两种方法：
一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。