图像特征提取与分析剖析
基于深度学习的医学图像特征提取与分析研究
基于深度学习的医学图像特征提取与分析研究深度学习在医学图像领域的应用日益广泛，其中之一的研究方向是医学图像特征提取与分析。
本文将探讨基于深度学习的医学图像特征提取与分析的方法和应用。
一、深度学习在医学图像特征提取的方法1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中常用的一种神经网络结构。
该结构通过卷积层、池化层和全连接层等组成，能够自动学习图像中的特征。
在医学图像中，卷积神经网络可以提取图像中的纹理、边缘等特征，用于疾病检测、肿瘤识别等任务。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种包含生成器和判别器的神经网络结构。
生成器用于生成新的图像，而判别器则用于判断生成的图像是真实的还是伪造的。
通过训练生成对抗网络，可以生成逼真的医学图像，同时提取图像的关键特征。
3. 迁移学习迁移学习是一种将已经在大规模数据集上训练好的深度学习模型应用于新任务的方法。
在医学图像特征提取中，可以使用迁移学习将已经在其他领域上训练好的深度学习模型应用于医学图像任务中，从而提取医学图像中的特征。
二、深度学习在医学图像分析的应用1. 疾病检测与诊断基于深度学习的方法可以自动提取医学图像中的特征，帮助医生进行疾病的检测与诊断。
例如，利用卷积神经网络提取乳腺X光图像中的肿瘤特征，可以帮助医生准确判断是否存在乳腺癌。
2. 肿瘤分割与定位深度学习在医学图像中的另一个应用是肿瘤的分割与定位。
通过训练深度学习模型，可以自动识别医学图像中的肿瘤区域，辅助医生进行精准的手术规划和治疗。
3. 智能辅助诊断系统基于深度学习的智能辅助诊断系统可以帮助医生进行快速准确的诊断。
通过分析大量的医学图像数据，深度学习模型可以学习到丰富的特征，并帮助医生从复杂的图像中快速发现异常情况。
三、深度学习在医学图像特征提取与分析中存在的挑战1. 数据不足医学图像数据通常难以获取，同时医学图像的标注也需要专业的医生进行，因此医学图像数据的数量有限。
这导致深度学习模型在医学图像特征提取与分析中的应用受到限制。
图像识别中的特征提取与分类算法研究
图像识别中的特征提取与分类算法研究随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术受到越来越多的关注和研究。
而在图像识别中，特征提取和分类算法是两个重要的环节，直接决定了图像识别的准确度和效率。
因此，本文就图像识别中的特征提取与分类算法进行深入探讨。
一、图像特征提取在图像识别中，图像的特征提取是一个非常重要的步骤。
特征提取的目的是将图像转换为具有区分性的特征描述符，从而为之后的分类和识别提供依据。
常用的图像特征包括颜色、边缘、纹理等，而这些特征往往需要通过多种算法进行提取。
1.1 颜色特征提取颜色特征是指图像中像素的颜色和亮度信息。
在图像识别中，颜色特征可以为识别目标提供不同的色彩信息，帮助算法进行判断。
颜色特征提取的方法通常包括直方图、颜色感知度等。
1.2 边缘特征提取边缘特征是指图像中各种物体之间的边缘信息。
在图像识别中，边缘特征可以为识别目标提供多个边缘轮廓，并计算线的方向和长度。
边缘特征提取的方法包括Canny算法、Sobel滤波器等。
1.3 纹理特征提取纹理特征是指图像中不同区域的纹理信息。
在图像识别中，纹理特征可以为识别目标提供更多的视觉信息，帮助算法进行更准确的判断。
纹理特征提取的方法包括哈尔小波变换、局部二进制模式等。
二、图像分类算法图像分类算法是指将图像识别出来并进行分类的过程。
在图像分类中，最常用的算法是支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）。
2.1 SVM算法SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，它将训练样本映射到高维空间中，并通过寻找最优决策界来进行分类。
在图像分类中，SVM算法可以通过学习训练样本的特征和标签，来准确识别和分类目标图像。
SVM算法的优点是具有较强的泛化能力，具有良好的分类结果。
2.2 CNN算法CNN算法是一种基于神经网络的分类算法，它通过多层神经元对输入图像进行特征提取和分类。
具体来说，CNN算法可以通过卷积、池化等操作，将输入图像进行多次特征提取和降维，最终输出分类结果。
图像处理中的特征提取算法分析
图像处理中的特征提取算法分析一、引言图像处理是一门交叉学科，涉及数学、计算机科学、工程学等多个领域。
在图像处理中，图像特征提取是最为基础和关键的一环，它对于后续的图像分析、识别和分类等工作具有十分重要的作用。
本文将从数学的角度出发，分别介绍一些常见的图像特征提取算法，并从他们的具体实现、优缺点等方面进行分析和比较。
二、区域和边缘特征提取区域和边缘特征提取主要是基于局部像素的灰度和空间分布特征，这些特征可以表现局部区域或者图像边缘的结构和纹理信息。
常见的特征有局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、边缘检测（Canny）等。
1. 局部二值模式局部二值模式是一种描述局部结构的特征，它可以对图像的纹理信息进行刻画。
LBP通过比较中心像素与其相邻像素间的亮度关系，以二进制形式编码表示该像素的纹理特征。
LBP算法是一种快速的图像特征提取方法，具有较强的抗噪声和旋转不变性，适用于图像分类、人脸识别等应用。
2. 方向梯度直方图方向梯度直方图是一种用于描述图像边缘信息的特征，它可以将图像中的梯度信息表示为直方图的形式，从而表达图像中不同方向的边缘信息。
HOG算法同样具有旋转不变性，对于光照变化和部分遮挡等情况具有一定的鲁棒性。
3. 边缘检测边缘检测主要是通过寻找图像中灰度值变化最剧烈的地方来提取边缘信息。
Canny算法是一种著名的边缘检测算法，它通过利用高斯模糊、梯度幅值和非极大值抑制等步骤，最终找到图像中真实的边缘信息。
Canny算法对于光照变化、噪声等方面的鲁棒性较强，适用于图像分割、目标检测等应用。
三、基于频域的特征提取在图像处理中，频域分析是一种常用的方法，它可以将图像的时域信号转换为频域信号，并通过对频域信号的分析得到一些有用的特征信息。
常见的频域特征有离散傅里叶变换（DFT）、小波变换（WT）等。
1. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，通过计算信号的频率分量来提取特征信息。
第5章-图像特征提取与分析幻灯片课件
像 特
矩来描述颜色的分布。
征 颜色矩通常直接在RGB空间计算。
提 取
颜色分布的前三阶矩表示为：
与 分 析
i
1 N
N
Pij
j 1
i
(1 N
N
(Pij i)2)12
j1
si
( 1 N
N
(Pij
j1
i)3)13
第
4 章
4.2.3
颜色矩
图 特点
像
特 图像的颜色矩有九个分量（3个颜色分量，每个分
征 提
V
H
析 其中两个delta值分别是通过图像卷积下列两个操作
符所得到的水平和垂直方向上的变化量定义的：
1 0 1
111
1 0 1
000
1 0 1
1 1 1
第
4 4.3.2 Tamura 纹理特征
提 取
选取的特征应具有如下特点：
与
可区别性
分 析
可靠性
独立性好
数量少
第
4 章
4.1.1
基本概念
图 特征选择和提取的基本任务
像 特 如何从众多特征中找出最有效的特征。
征 提
图像特征提取的方法
取 与
低层次：形状、纹理、颜色、轮廓等图像某一方面
分 的特征。
析 中层次：
高层次：在图像中层次特征基础上的再一次抽象，
征 提
从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征
取 （如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、
与 分
形状、对象表面等）两类。
析
视觉特征分类：颜色(color)、形状(shape)、
纹理(texture)等
图像特征提取与分析
➢ 彩色图像变这换里，成m灰ax=度255。图像的公式为：
可编辑ppt
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8.3 形状特征描述
➢ 形状特征描述是在提取图像中的各目标形状特征 基础上，对其进行表示。它是进行图像识别和理 解的基础。
➢ 图像经过边缘提取和图像分割等操作，就会得到 景物的边缘和区域，也就获得了景物的形状。
➢ 任何一个景物形状特征均可由其集合属性（如长 短、面积、距离、凹凸等）和统计属性（连通、 欧拉数）来进行描述。
邻域与邻接
互为4-邻域的两像素叫4-邻接。
互为8-邻域的两像素叫8-邻接。
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像素的连接
对于图像中具有相同值的两个像素A和B，如果所有和A、B具有相
同值的像素序列
存在，并且 和 互为4-邻
接或8-邻接，那么像素和叫做4-连接或8-连接，以上的像素序列叫4-路
径或8-路径。
像素的可编连辑p接pt
➢ 凸图形的凸闭包就是它本身。从凸闭包除去原始图形的部分后，所产生 的图形的位置和形状将成为形状特征分析的重要线索。凹形面积可将凸 封闭包减去凹形得到。
对区域内提取形状特征。 1.欧拉数
✓ 图像的欧拉数是图像的拓扑特性之—，它表明了图像的连通性。下图 (a)的图形有一个连接成分和一个孔，所以它的欧拉数为0，而下图（b） 有一个连接成分和两个孔，所以它的欧拉数为-1。
✓ 可见通过欧拉数可用于目标识别。
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具有欧拉数为0和-1的图形
✓ 用线段表示的区域，可根据欧拉数来描述。如下图中的多边形网，把这
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连接成分
在图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若干个0值 的像素和具有若干个l值的像素的组就产生了。把这些组叫做连接成分， 也称作连通成分。
8. 图像特征提取与分析
8.2 边界特征的表征——链码
• 决定链码的几个因素
1）起点： 为保持其旋转不变性，通常要选择一个与图像位置和旋转角 度无关的确定方法，例如到目标质心距离最远的点。 2）行进方向 顺时针，或者逆时针。 3）尺度 目标的尺度决定了链码的长度，可以通过降采样的方法来实 现链码的尺度不变性。
8.2 边界特征的表征——链码
1）确定阶数n 2）构造边界B的基本矩形S(B) 3）构造一个阶数为n且其离心率与S(B)最为相似的矩形栅格阵列，使其包 含边界B 4）在此矩形栅格阵列中对B进行降采样，计算其阶数nd。若nd<n，则减小 n，重复步骤3)~4)，直至nd=n。 5）计算最终降采样结果的形状数。
8.3 边界特征的描述——形状数
8.3 边界特征的描述——傅里叶描述子
8.3 边界特征的描述——傅里叶描述子
• 傅里叶描述子的不变性
变换 原函数 旋转 平移 尺度 起点 边界 傅里叶描述子
s(k)
a(u)
sr(k) = s(k)ejµ st(k) = s(k)+ ± xy ss(k) = ® s(k)
sp (k) = s(k ¡ k0 )
• 标记图是一种将边界二维坐标转换为一维函数的方法，最常 用的算法是将边界点到目标质心的距离作为对应角度的函数。
8.2 边界特征的表征——标记图
• 标记图的不变性：
• 平移不变性：标记图函数生成总是以目标的质心为原点； • 尺度不变性：标记图函数归一化（方差归一化或线性压缩置 区间[0 1]）将产生尺度不变性； • 旋转不变性：选择从质心到具有某种特性的起点的射线方向 作为0度角方向，可以产生旋转不变性。
第八章 图像特征提取与分析
• • • • • 8.1 基本概念 8.2 边界特征的表征 8.3 边界特征的描述 8.4 区域特征的表征与描述 8.5 子空间方法
遥感图像的特征提取与空间分析方法
遥感图像的特征提取与空间分析方法遥感图像是一种通过卫星、飞机等远距离方式获取地球表面信息的技术。
随着遥感技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像的特征提取和空间分析方法也成为研究的热点之一。
本文将探讨遥感图像特征提取与空间分析方法的相关内容，包括常用的特征提取方法、特征的分类和应用以及空间分析方法的原理和应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是最基础的一种方法，它通过分析每个像素点的亮度、颜色等属性来提取图像特征。
常见的方法有灰度共生矩阵、颜色直方图和纹理特征等。
其中，灰度共生矩阵通过计算像素之间的灰度分布概率来描述图像的纹理特征，颜色直方图通过统计图像中像素的颜色分布情况来提取图像的颜色特征。
2. 基于区域的特征提取方法基于区域的特征提取方法是将图像分割成若干个区域，然后提取每个区域的特征。
常用的方法有边缘检测、聚类分析和形态学处理等。
边缘检测可以提取图像中的边界信息，聚类分析可以将相似的像素点分到同一个区域中，形态学处理可以提取图像中的纹理和形状信息。
二、特征的分类和应用根据特征的性质和应用场景的不同，特征可以分为几何特征、频谱特征和纹理特征等。
几何特征包括面积、周长、形状等，频谱特征包括反射率、辐射度等，纹理特征包括纹理均匀度、纹理方向等。
这些特征在不同领域的应用也有所不同。
1. 土地利用与覆盖变化研究土地利用与覆盖变化研究是遥感图像应用的一个重要领域，它可以通过提取图像的频谱特征和纹理特征来监测和分析土地的利用情况和覆盖变化。
例如，利用遥感图像的反射率特征可以判断农田的健康状况，利用纹理特征可以分析城市建设的扩张情况。
2. 灾害监测与评估灾害监测与评估是遥感图像应用的另一个重要领域，它可以通过提取图像的几何特征和纹理特征来识别和分析灾害的类型和程度。
例如，在地震灾害监测中，可以利用遥感图像的几何特征和纹理特征来评估建筑物的倒塌程度和人员伤亡情况。
三、空间分析方法空间分析方法是对遥感图像进行空间变化和空间关系分析的一种方法。
图像处理中的特征提取与分析方法
图像处理中的特征提取与分析方法图像处理是一门涉及计算机视觉、模式识别等领域的重要学科，其目的是通过对图像进行各种处理和分析，从而获得图像中的有用信息。
在图像处理的过程中，特征提取与分析方法是非常关键的步骤。
本文将介绍图像处理中常用的特征提取与分析方法。
特征提取是将原始图像数据转换为能够更好地表示目标对象或区分不同对象的特征向量的过程。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
下面将依次介绍这些特征的提取方法。
首先是颜色特征的提取。
颜色是图像中最直观的特征之一，可以用来区分不同的物体或区域。
常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色统计。
颜色直方图统计图像中每个像素在不同颜色通道上的出现次数，可以用来描述图像的颜色分布特征。
颜色矩是对颜色直方图的高阶统计，可以更准确地描述图像的颜色分布。
颜色统计则是对颜色在图像上的分布进行统计，可以反映出不同颜色区域的相对比例。
其次是纹理特征的提取。
纹理是由一定的形状、大小和排列方式组成的，可以用来描述物体的表面属性。
常用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。
灰度共生矩阵统计了图像中不同像素灰度级别相邻纹理特征的分布情况，可以用来描述图像的纹理信息。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解成不同频率和方向的子图像，从而提取出具有不同纹理特征的子图像。
局部二值模式则是通过比较像素点与其邻域像素点之间的灰度差异来描述图像的纹理特征。
最后是形状特征的提取。
形状是物体在图像中的几何结构，可以用来描述物体的轮廓和边界。
常用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。
边缘检测可以将物体与背景之间的边界提取出来，常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
轮廓提取可以通过将图像二值化后，提取出物体的轮廓信息，常用的轮廓提取算法包括边缘追踪和形态学操作。
形状描述子则是对物体轮廓进行数学描述，常用的形状描述子包括傅里叶描述子和Zernike描述子。
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像素的连接
连接成分
在图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若干个 0值的像素和具有若干个l值的像素的组就产生了。把这些组叫做连 接成分，也称作连通成分。 在研究一个图像连接成分的场合，若1像素的连接成分用4-连接或8连接，而0像素连接成分不用相反的8-连接或4-连接就会产生矛盾。 假设各个1像素用8-连接，则其中的0像素就被包围起来。如果对0像 素也用8-连接，这就会与左下的0像素连接起来，从而产生矛盾。因 此0像素和1像素应采用互反的连接形式，即如果1像素采用8-连接， 则0像素必须采用4-连接。
3 形状特征描述
3.1 几个基本概念 3.2 区域内部空间域分析 3.3 区域内部变换分析 3.4 区域边界的形状特征描述
3.1几个基本概念
邻域与邻接
对于任意像素(i,j),(s,t)是一对适当的整数，则把像素的 集合{(i+s,j+t)}叫做像素(i,j)的邻域. 直观上看，这是像素(i,j)附近的像素形成的区域. 最经常采用的是4-邻域和8-邻域
均值
方差
斜度
2.2 颜色直方图
设一幅图像包含M个像素，图像的颜色空间被 量化成N个不同颜色。颜色直方图H定义为：
hi 为第i种颜色在整幅图像中具有的像素数。
归一化为：
由于RGB颜色空间与人的视觉不一致，可将RGB空间转 换到视觉一致性空间。除了转换到前面提及的HSI空间 外，还可以采用一种更简单的颜色空间：
颜色集可以通过对颜色直方图设置阈值直接生成，如 对于一颜色m，给定阈值 ，颜色集与直方图的关系如 下：
因此，颜色集表示为一个二进制向量
2.4 颜色相关矢量
颜色相关矢量CCV(Color Correlation Vector) 表示
方法与颜色直方图相似，但它同时考虑了空间信息。
设H是颜色直方图矢量，CCV的计算步骤： 图像平滑：目的是为了消除邻近像素间的小变化的 影响。 对颜色空间进行量化，使之在图像中仅包含n个不 同颜色。 在一个给定的颜色元内，将像素分成相关或不相关 两类。 根据各连通区的大小，将像素分成相关和不相关两 部分 。
(a)
(b)
4-邻域和8-邻域
邻域与邻接
互为4-邻域的两像素叫4-邻接。
互为8-邻域的两像素叫8-邻接。
像素的连接
对于图像中具有相同值的两个像素A和B，如果所有和A、B具
有相同值的像素序列
存在，并且
和 互为4-邻接或8-邻接，那么像素和叫做4-连接或8-连接，
以上的像素序列叫4-路径或8-路径。
可区别性 可靠性 独立性好 数量少
第三排：奥古斯特·皮卡尔德、E. Henriot、保罗·埃伦费斯特、Ed. Herzen、Théophile de Donder、欧文·薛定 谔、E. Verschaffelt、沃尔夫冈·泡利、沃纳·海森堡、R.H.福勒、里昂·布里渊，
第二排：彼得·德拜、马丁·努森、威廉·劳伦斯·布拉格、Hendrik Anthony Kramers、保罗·狄拉克、亚瑟·康 普顿、路易·德布罗意、马克斯·波恩、尼尔斯·玻尔，
这里，max=255。 彩色图像变换成灰度图像的公式为：
其中R,G,B为彩色图像的三个分量，g为转换后的灰度值。
2.3 颜色集
颜色直方图和颜色矩只是考虑了图像颜色的整体分布， 不涉及位置信息。
颜色集表示则同时考虑了颜色空间的选择和颜色空间 的划分
使用颜色集表示颜色信息时，通常采用颜色空间HSL
定义： 设索BM是引Mm维。的一二个值颜空色间集，就在是BBMM空二间值的空每间个中轴的对一应个唯二一维的矢
特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称 之为特征形成。
特征提取
原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通 过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的 特征来描述，这个过程就叫特征提取 。
特征选择
从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数 的目的，这个过程就叫特征选择。 选取的特征应具有如下特点：
✓ 可见通过欧拉数可用于目标识别。
具有欧拉数为0和-1的图形
哥尼斯堡七桥问题
能否从某个地方出发，穿过所有的桥仅一次 后再回到出发点？
哥尼斯堡七桥问题
七桥问题的图模型
欧拉回路的判定规则： 1.如果通奇数桥的地方多于 两个，则不存在欧拉回路； 2.如果只有两个地方通奇数 桥，可以从这两个地方之一 出发，找到欧拉回路； 3.如果没有一个地方是通奇 数桥的，则无论从哪里出发， 都能找到欧拉回路。
第一排：欧文·朗缪尔、马克斯·普朗克、玛丽·居里、亨得里克·洛仑兹、阿尔伯特·爱因斯坦、保罗·朗之万、 Ch. E. Guye、C.T.R.威尔逊、O.W.里查森
2 颜色特征描述
2.1 颜色矩 2.2 颜色直方图 2.3 是以数学方法为基础的，通过计算矩来描述 颜色的分布。 颜色矩通常直接在RGB空间计算 颜色分布的前三阶矩表示为：均值、方差、斜度
量，它对应着对颜色{m}的选择，即颜色m出现时， c[m]=1,否则，c[m]=0。
实现步骤：
对于RGB空间中任意图像，它的每个像素可以表示
为一个矢量
。
变换T将其变换到另一与人视觉一致的颜色空
间 ，即
。
采用量化器QM对 重新量化，使得视觉上明显不同 的颜色对应着不同的颜色集，并将颜色集映射成索 引m。
图像特征提取与分析
本次课重点：
图像特征及特征提取的基本概念。 常见的图像特征提取与描述方法，如颜色 特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述 方法。
1 基本概念 2 颜色特征描述 3 形状特征描述 4 图像的纹理分析技术 5 小结
1 基本概念
目的
让计算机具有认识或者识别图像的能力，即图像识别。 特征选择是图像识别中的一个关键问题。特征选择和 提取的基本任务是如何从众多特征中找出最有效的特 征。
连接性矛盾示意图
3.2区域内部空间域分析
区域内部空间域分析是不经过变换而直接在图像的空间 域，对区域内提取形状特征。 1.欧拉数
✓ 图像的欧拉数是图像的拓扑特性之—，它表明了图像的连通性。下 图 (a)的图形有一个连接成分和一个孔，所以它的欧拉数为0，而下 图（b）有一个连接成分和两个孔，所以它的欧拉数为-1。