图像处理经典特征检测
图像处理经典特征检测PPT课件
由于允余的角点太多，采用非极大抑制处理 非极大抑制算法的窗口选择3*3 窗口（通过实验） 将角点标记 通过处理目标图片修改参数。
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11
Laplacian边缘算子
拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、 时 不 变 算子 。是对二维函数进行二阶运算的导数算子，对一个连续函数f (x, y)它 在图像中的位置(x, y)拉普拉斯值定义为：
图像邻域
Gx=(z7+2*z8+z9 )-(z1+2*z2+z3)
Sobel边缘检测器的掩模
Gx=(z7+2*z8+z9) -(z1+2*z2+z3)
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8
Harris检测：数学表达
于是对于局部微小的移动量 [u,v]，可以近似得到下面的表达：
E(u,v) [u,v]Muv
其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得：
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4
Harris角点检测基本思想
平坦区域： 任意方向移动， 无灰度变化
边缘： 沿着边缘方向移动 ，无灰度变化
角点： 沿任意方向移动， 明显灰度变化
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5
Harris检测：数学表达
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)
E(u,v)w (x,y)[I(xu,yu)I(x,y)]2 x,y
图像配准，就是将两幅或多幅具有 与 原始图像中相同特征的部分对齐的
过程。目前现有的图像配准算法主要包括两类：基于特征的图像配准算法和
基于区域图像的配准算法。
区域匹配算法是最传统、最常用的算法，但这种算法在参考图像和待配
图像处理中的边缘检测和特征提取方法
图像处理中的边缘检测和特征提取方法图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，而边缘检测和特征提取是图像处理中重要的基础操作。
边缘检测可以帮助我们分析图像中的轮廓和结构，而特征提取则有助于识别和分类图像。
本文将介绍边缘检测和特征提取的常见方法。
1. 边缘检测方法边缘检测是指在图像中找到不同区域之间的边缘或过渡的技术。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，可以获取图像在水平和垂直方向上的梯度值，并计算获得边缘的强度和方向。
Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但其卷积核的权重设置略有不同。
Prewitt算子同样可以提取图像的边缘信息。
Canny算子是一种常用且经典的边缘检测算法。
它结合了梯度信息和非极大值抑制算法，可以有效地检测到图像中的边缘，并且在边缘检测的同时还能削弱图像中的噪声信号。
这些边缘检测算法在实际应用中常常结合使用，选择合适的算法取决于具体的任务需求和图像特点。
2. 特征提取方法特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的图像分析、识别或分类等任务。
常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征和颜色特征。
纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。
GLCM通过统计图像中像素之间的灰度变化分布来描述纹理特征，LBP通过比较像素与其邻域像素的灰度值来提取纹理特征，HOG则是通过计算图像中梯度的方向和强度来提取纹理特征。
这些纹理特征可以用于图像分类、目标检测等任务。
形状特征描述了图像中物体的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子（BDS）、尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）。
BDS通过提取物体边界的特征点来描述形状特征，SIFT和SURF则是通过提取图像中的关键点和描述子来描述形状特征。
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。
图像特征提取及描述算法分析
图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。
本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。
边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。
Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。
边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。
角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。
角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。
常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。
SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。
Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。
FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。
角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。
尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。
SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。
SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。
图像局部特征提取方法综述
图像局部特征提取方法综述引言：图像是一种包含丰富信息的视觉表征形式，但如何从图像中提取有助于识别和描述图像内容的局部特征一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
图像局部特征提取方法的目标是在不受图像整体变化的影响下，提取出能够表征图像局部结构和纹理信息的特征点。
本文将综述目前常用的图像局部特征提取方法，并对其优缺点进行评述。
一、经典的图像局部特征提取方法1. 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)SIFT是一种经典的图像局部特征提取算法，它通过检测极值点和描述关键区域的局部图像块的梯度分布来提取特征点。
SIFT算法具有旋转、平移和尺度不变性，且对光照变化和噪声有一定的鲁棒性。
然而，SIFT算法在计算时间和计算资源消耗方面存在一定的局限性。
2. 尺度空间极值法(Scale-Space Extrema, DoG)DoG是尺度空间极值法的一种实现方式，通过在不同尺度下对图像进行高斯平滑和差分运算，从而检测出具有较大尺度极值的特征点。
DoG算法具有尺度不变性，并且对图像的旋转、平移和仿射变换具有一定的鲁棒性。
然而，DoG算法在计算速度和尺度空间选择方面存在一些问题。
3. 快速特征检测(Fast Feature Detector, FAST)FAST算法是一种基于像素值比较的简单快速特征检测算法，它通过比较像素点和周围邻域像素点的灰度值大小来检测图像中的角点特征。
FAST算法具有快速检测速度和低计算复杂度的优点，适用于实时应用。
然而，FAST算法对旋转、尺度和光照变化较为敏感。
4. 加速稳健特征(Accelerated Robust Features, SURF)SURF算法是基于Hessian矩阵的加速稳健特征提取算法，它通过检测图像中的兴趣点、计算兴趣点的主方向和提取描述子来提取特征点。
SURF算法具有较快的计算速度和较好的尺度不变性。
然而，SURF算法在处理图像模糊和噪声方面相对较弱。
找特征点的算法SIFT和SURF算法
找特征点的算法SIFT和SURF算法SIFT算法和SURF算法是用于图像特征点的检测与描述的两种经典算法。
它们在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。
下面将分别介绍SIFT算法和SURF算法，并对其原理和应用进行详细阐述。
一、SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）SIFT算法是由Lowe于1999年提出的一种用于图像特征点检测与描述的算法。
它通过分析图像的局部特征来提取与尺度无关的特征点，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性等优点。
1.特征点检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来检测图像中的特征点。
高斯差分金字塔是由一系列模糊后再进行差分操作得到的，通过不同尺度的高斯核函数对图像进行卷积，然后对结果进行差分运算，得到图像的拉普拉斯金字塔。
在拉普拉斯金字塔上，通过寻找局部最大值和最小值来确定特征点的位置。
2.特征点描述在确定特征点的位置后，SIFT算法使用梯度直方图表示特征点的局部特征。
首先，计算特征点周围邻域内每个像素点的梯度幅值和方向，然后将邻域分为若干个子区域，并统计每个子区域内的梯度幅值和方向的分布，最后将这些统计结果组合成一个向量作为特征点的描述子。
3.特征点匹配SIFT算法通过计算特征点描述子之间的欧式距离来进行特征点的匹配。
欧式距离越小表示两个特征点越相似，因此选择距离最近的两个特征点作为匹配对。
二、SURF算法（Speeded Up Robust Features）SURF算法是由Bay等人于2024年提出的一种在SIFT算法的基础上进行改进的图像特征点检测与描述算法。
它通过加速特征点的计算速度和增强特征点的稳定性来提高算法的实时性和鲁棒性。
1.特征点检测SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的特征点。
Hessian矩阵是图像的二阶导数矩阵，通过计算Hessian矩阵的行列式和迹来确定图像的局部最大值和最小值，从而找到特征点的位置。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中的重要问题，它是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性的特征，用以描述目标对象的属性和特性。
特征提取方法的选择直接影响到后续的数据分析和模式识别效果，因此在实际应用中具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 边缘检测。
边缘是图像中灰度变化明显的地方，边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测图像中的边缘。
2. 角点检测。
角点是图像中具有显著角度变化的点，角点检测是另一种常用的特征提取方法。
Harris角点检测算法是其中的经典代表，它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。
3. 尺度不变特征变换（SIFT）。
SIFT是一种基于局部特征的描述符，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于图像配准、目标识别等领域。
二、深度学习特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并在此基础上实现图像分类、目标检测等任务。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型，它可以用于提取文本、语音等序列数据的特征，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 自编码器（Autoencoder）。
自编码器是一种无监督学习的深度学习模型，它可以通过学习数据的压缩表示来实现特征提取，被广泛应用于图像去噪、特征重建等任务。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，特征提取方法的选择需要根据具体的问题和数据特点来进行。
传统的特征提取方法在一些简单场景下仍然具有优势，而深度学习方法则在复杂场景和大规模数据下表现更为出色。
因此，我们需要根据实际情况灵活选择特征提取方法，以达到最佳的数据分析和模式识别效果。
总结。
特征提取是图像处理、模式识别等领域中的重要问题，传统的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、SIFT等，而深度学习方法则包括CNN、RNN、自编码器等。
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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Harris检测：数学表达
于是对于局部微小的移动量 [u,v]，可以近似得到下面的表达：
u E (u, v) [u, v]M v
其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得：
2 Ix M w( x, y) I I x, y x y
IxI y 2 Iy
2 2 f f 2 f x2 y 2
Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无 关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘 处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其8 邻 域系统的Laplacian算子的模板分别如图所示：
E(u, v) w( x, y)[ I xu I y v O(u 2 v 2 )]2
x, y
[ I xu I y v]2
I x2 [u, v] I I x y IxI y u 2 Iy v
Harris检测：偏导的计算
Z1 Z2 Z3
G( x, y ) 1 2 2 exp ( x y ) 2 2 2 2 1
将图像与 G ( x, y ) 进行卷积，可以得到一个平滑的图像，即：
g ( x, y) f ( x, y) * G( x, y)
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即：
特征检测
程天栋
什么是数字图像？
一副图像可以被定义为一个二维函数 f（x,y），其中 x和y是空间（平 面）坐标，f在任何坐标点（x,y）处的振幅称为图像在该点的灰度值。 灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语（0为黑色、1为白色），而 彩色图像是由三个单个二维图像组成的。例如，在RGB彩色图像中， 一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像（红、绿、蓝）组成的。 因此一幅数字图像在MATLAB中可以很自然地表示成矩阵：
窗口函数： G( x, y)
1 2
e 2
x2 y 2 2 2
Harris检测：数学表达
E(u,v) w (x, y)[I(x u, y v) I(x, y)]2
x, y
I ( x u, y v) I ( x, y) I xu I yv O(u 2 v2 )
这样就有两种方法求图像边缘： 先求图像与高斯滤波器的卷积，再求卷积的拉普拉斯的变换，然后再 进行过零判断，或者求高斯滤波器的拉普拉斯的变换，再求与图像的 卷积，然后再进行过零判断。
Laplacian边缘算子laocn
下图显示了一个对 G 近似的55模板。这种近似不是唯一的。其目 的是得到 2G 本质的形状；即，一个正的中心项，周围被一个相邻的 负值区域围绕（这个负值区域从原点开始作为距离的函数在值上是增 加的），并被一个零值的外部区域所包围。
-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
Laplacian边缘算子
Laplacian算子对噪声比较敏感，为此将高斯滤波和拉普拉斯检测算子 结合在一起进行边缘检测的方法，故称为Log（Laplacian of Gassian ） 算法。该算法的主要思路和步骤如下：
（1）滤波：首先对图像f(x,y)进行平滑滤波，其滤波函数根据人类视 觉特性选为高斯函数，即：
f (1,1) f f (m,1) f (1, n) f (m, n)
等式右边是定义给出的一副数字图像。该数组的每一个元素都称为像 元、图元、像素。
特征检测
特征检测是图像识别、图像融合、图像分割、图像配准等处理的 基础。以下以图像配准为例：
图像配准，就是将两幅或多幅具有与原始图像中相同特征的部分对齐的 过程。目前现有的图像配准算法主要包括两类：基于特征的图像配准算法和 基于区域图像的配准算法。 区域匹配算法是最传统、最常用的算法，但这种算法在参考图像和待配 准图像存在相似度低的情况下，配准率往往很低。 图像的特征匹配算法是利用各种算法提取出图像的明显特征，比如图像 的角点、兴趣点、边缘信息等，根据特征信息来估计图像间的变换关系，这 样做 可以减少计算量、提高图像配准的效率。
0.04* Rmax 的像素点作为角点（通过实验）
由于允余的角点太多，采用非极大抑制处理 非极大抑制算法的窗口选择3*3 窗口（通过实验） 将角点标记 通过处理目标图片修改参数。
Laplacian边缘算子
拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、时不变算子。 是对二维函数进行二阶运算的导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在 图像中的位置(x, y)拉普拉斯值定义为：
h(x, y) 2 f (x, y) *G(x, y)
Laplacian边缘算子
（3 ）检测：边缘检测判据是二阶导数的零交叉点并对应一阶导数的 较大峰值。
由于对平滑图像进行拉普拉斯运算可等效为的拉普拉斯运算与的卷积， 故上式变为：
h( x, y) f ( x, y) * 2G( x, y)
计算 I x 与 I y 可以采用 Sobel、Prewitt、Roberts 边缘检测器的掩模。
Z4 Z5 Z6
Z7 Z9
图像邻域
-1
-2
-1
-1
0
1
0
0
0
-2
0
2
1
2
1
-1
0
1
Sobel边缘检测器的掩模
Gx=(z7+2*z8+z9 )-(z1+2*z2+z3)
Gx=(z7+2*z8+z9) -(z1+2*z2+z3)
Harris检测：数学表达
定义：角点响应函数R
R det M k (traceM )2
det M 12
traceM 1 2
K值取0.04合适（Harris本人建议）
当
2
Harris检测：角点的筛选
选择图像所有像素中的最大的角点响应函数R值 Rmax 选择
边缘： 沿着边缘方向移动， 无灰度变化
角点： 沿任意方向移动， 明显灰度变化
Harris检测：数学表达
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)
E (u, v) w( x, y)[ I ( x u, y u ) I ( x, y)]2
x, y
窗口函数
平移后灰度
原始灰度
目前，典型的配准方法有基于比值的匹配算法、基于轮廓的匹配算法、 基于角点的匹配算法、基于SIFT的图像配准方法等。
Harris角点检测基本思想
从图像局部的小窗口观察图像特征 角点定义：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化
Harris角点检测基本思想
平坦区域： 任意方向移动， 无灰度变化
2
0
0
-1
0
0
0
-1 0 0
-1
-2 -1 0
-2
16 -2 -1
-1
-2 -1 0
0
-1 0 0
系数的总和也必须为零，以便在灰度级不变的区域中模板的响应为零。
火车车轨缺陷检测
Harris角点检测方法 LoG边缘检测方法 结合Harris与LoG算法的优点新编的方法 与SIFT算法的对比
式中
2 G ( x, y )
称为LOG滤波器，其为：
2 2 2 2 1 2 2 G G 1 x y 2 G( x, y) 4 1 exp 2 x y 2 2 2 x y 2 2