第9章 图像特征提取与分析
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。
计算机像处理像特征提取与像识别的技术方法
计算机像处理像特征提取与像识别的技术方法计算机在处理图像特征提取和图像识别的技术方法图像处理是计算机科学领域中一个重要的研究方向，它涉及到图像的获取、处理和分析。
在图像处理中，特征提取和图像识别是两个核心的技术方法。
特征提取是指从图像中提取出潜在的有用信息，而图像识别则是根据提取出的特征来判断图像所代表的对象。
本文将重点讨论计算机在处理图像特征提取和图像识别中的几种常见的技术方法。
一、颜色特征提取在图像处理中，颜色在很多情况下是图像的一个重要的特征。
计算机可以通过像素的RGB值或者HSV值来提取图像的颜色特征。
一种常见的方法是使用颜色直方图来表示图像的颜色特征，通过统计不同颜色在图像中的分布情况，可以有效地描述图像的颜色特征。
二、纹理特征提取纹理是指图像中像素间的平滑度或者粗糙度的一种属性。
计算机可以通过纹理特征提取方法来描述图像中的纹理信息。
一种常见的方法是使用灰度共生矩阵（GLCM）来描述图像的纹理特征。
GLCM可以通过统计图像中像素灰度值之间的关系来计算出多种纹理特征，如对比度、能量、熵等。
三、形状特征提取形状是指图像中物体的外形或者轮廓的特征。
计算机可以通过形状特征提取方法来描述图像中物体的形状信息。
一种常见的方法是使用边缘检测算法来提取图像中物体的轮廓信息，如Canny边缘检测算法、Sobel算子等。
通过对图像进行边缘检测，可以提取出物体的边缘特征，从而描述物体的形状特征。
四、几何特征提取几何特征提取是指从图像中提取出物体的几何属性的一种方法。
计算机可以通过计算物体的面积、周长、重心、长宽比等几何属性来描述图像中物体的几何特征。
这些几何特征可以用来区分不同物体的形状和大小。
五、深度学习在图像识别中的应用深度学习是近年来在图像识别领域中得到广泛应用的一种技术方法。
它借鉴了人类大脑中神经元的连接模式，利用多层神经网络来学习图像中的特征表示。
通过训练深度神经网络，可以实现图像的自动分类和识别。
图象视觉特征的提取与表示
第1章图像视觉特征的提取和表示1.1 引言图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。
图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。
一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。
通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求：(1)提取简单，时间和空间复杂度低。
(2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。
(3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。
(4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。
本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。
接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。
1.2 颜色特征的提取和表示颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。
一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。
相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。
因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。
本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。
1.2.1 颜色空间模型为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D 坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。
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。
图像特征提取方法详解(Ⅰ)
图像特征提取方法详解一、引言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要问题，它涉及到图像中的信息抽取和表征。
在各种图像处理和分析任务中，如目标检测、目标跟踪、图像匹配等，图像特征提取都扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍几种常见的图像特征提取方法，并对它们的原理和应用进行解析。
二、颜色特征提取颜色是图像中最基本的特征之一，可以用来描述图像中的物体或目标的外观。
常见的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间转换。
颜色直方图是一种描述图像中颜色分布的方法，它可以用来表示图像中各种颜色的分布情况。
颜色矩是对颜色分布的统计特征描述，它可以更准确地表征颜色的特征。
颜色空间转换则是将图像的颜色表示从RGB空间转换到其他空间，如HSV空间或Lab空间，以便更好地描述颜色特征。
三、纹理特征提取纹理是图像中的另一个重要特征，可以用来描述图像中物体的表面结构。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和Gabor滤波器。
灰度共生矩阵是一种描述图像纹理结构的方法，它可以用来计算图像中像素灰度值之间的统计关系。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以用来提取图像中不同尺度的纹理信息。
Gabor滤波器则是一种基于人类视觉系统的模型，可以用来更好地描述图像中的纹理特征。
四、形状特征提取形状是图像中的另一个重要特征，可以用来描述物体的外形和结构。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓描述和形状上下文。
边缘检测是一种常见的图像处理方法，可以用来提取图像中物体的边缘信息。
轮廓描述是对物体轮廓形状的描述方法，可以用来描述物体的整体形状特征。
形状上下文则是一种描述物体形状的统计特征，可以更准确地表征物体的形状特征。
五、深度学习特征提取深度学习是近年来兴起的一种强大的特征提取方法，它可以利用深度神经网络从原始图像中学习到更高级的特征表示。
常见的深度学习特征提取方法包括卷积神经网络、自编码器和循环神经网络。
卷积神经网络是一种专门用于图像处理的神经网络结构，可以自动学习到图像中的特征表示。
图像特征提取基本概念总结
特征提取基本概念总结一、特征提取概念特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
二、特征概述至今为止特征没有万能和精确的定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般先在尺度空间中被平滑，此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。
由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。
下面是用来描述图像的一些基本概念：1．边缘边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。
一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。
在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。
一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。
这些算法也可能对边缘提出一些限制。
局部地看边缘是一维结构。
2.角角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。
早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。
后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。
后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。
图像特征提取与分析补充讲义
3、圆形度
圆形度用来刻画物体边界的复杂程度，例如，比较相同面 积的圆形和星形，星形等图形要比圆形的周长大的多。 因此，提出圆度e来表示物体的形状复杂程度： 式中：A—面积；P—周长。
显然，当圆的半径为r时，周长为2π r , 面积为π r2,所以，e＝1.0。由图可知， 形状越接近圆形，e越大；形状越复杂，e值越小。
p q
式中
m10 x , m 00
m01 y m00
m00 f ( x, y )dxdy
m01 yf ( x, y )dxdy
m10 xf ( x, y )dxdy
数字图像
二值图像
m pq i p j q f (i, j )
Байду номын сангаас
物体的中心位置：
其中x和y是区域相对于图像左上角的中心坐标． 故，物体的位置为：
物体的方向：
定义为最小惯量轴(主轴)的方向。
最小惯量轴：目标物上找一条直线，使目标上的所有点到这 条直线的垂直距离的平方和最小、
欧拉数
在视觉应用中，欧拉数或亏格数可作为识别物体的特征 1. 定义：连通成份数减去空洞数 E = C - H 其中: C、H 为连通成份数、空洞数
M [i, j ]
g[k , l ] f [i k , j l ]
k 1 l 1
m
n
这种算子称为f和g之间的互相关
特征检测与识别策略
特征 特征 检验器 特征 分类器 检验器 物体 分类器 物体 物体
物体识别的复杂度
场景不变性 图像模型空间 模型库中物体的数目 图像中物体的数目和遮挡问题
图像特征提取与分析
图像特征提取方法
图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
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。
当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。
但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。
如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。
常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): 一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。
(1)边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。
图像特征提取方法
图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
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。
当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。
但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。
如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。
常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor）、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura 纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等)：一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。
(1) 边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法•针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进提出了像素加权的改进颜色直方图方法；然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点，并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性•为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制，动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数，并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明，上述方法明显地优于其它方法•小波理论和几个其他课题相关。
图像特征提取总结
图像常见特征提取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）常用的特征提取与匹配方法（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RG B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。
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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：
把中心矩再用零阶中心矩来规格化，叫做规格化中心矩，记 作 ，表达式为 ：
pq
式中： r p q
2
M pq
r M 00
p q 2,3,4,
（3）不变矩 为了使矩描述子与大小、平移、旋转无关，可以用二阶和三阶规格化 中心矩导出七个不变矩组Φ。不变矩描述分割出的区域时，具有对平移、 旋转和尺寸大小都不变的性质。
2.凹凸性
凹凸性是区域的基本特征之一，区域凹凸性可通过以下方法进行判 别：区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹 形。相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形 以外的像素，则这个图形称为是凸的。任何一个图形，把包含它的 最小的凸图形叫这个图形的凸闭包。 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。
（3）圆形度R0：圆形度R0用来描述景物形状接近圆形的程度，它是 测量区域形状常用的量。其计算公式为： 式中为S区域面积；L为区域周长,R0值的范围为 ，R0值的 大小反映了被测量边界的复杂程度，越复杂的形状取值越小。R0 值越大，则区域越接近圆形。 （4）形状复杂性e：形状复杂性常用离散指数表示，其计算公式为：
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。
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：
可区别性 可靠性 独立性好 数量少
10.2 颜色特征描述
10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.2.4 颜色矩 颜色直方图 颜色集 颜色相关矢量
10.2.1 颜色矩
颜色矩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：
10.2.2 颜色直方图
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。
图中的多边形网，有7个顶点、11条边、2个面、1个连接区、3个孔， 因此，由上式可得到 E 7 11 2 1 3 2 。
包含多角网络的区域 一幅图像或一个区域中的连接成分数C和孔数H不会受图像的伸 长、压缩、旋转、平移的影响，但如果区域撕裂或折叠时，C和 H就会发生变化。可见，区域的拓扑性质对区域的全局描述是很 有用的，欧拉数是区域一个较好的描述子。
（1）区域形心位置 0阶矩m00是图像灰度f(i,j)的总和。二值图像的m00则表示对象物的面 积。如果用m00来规格化1阶矩m10及m01，则得到一个物体的重心坐 标 ：
（2）中心矩 中心矩是以重心作为原点进行计算：
中心矩具有位置无关性，利用中心矩可以提取区域的一些基本形状特征。
利用中心矩计算公式可以计算出三阶以下的中心矩：
f (i, j ) j 1,2, , n
固定i0，得到图像f(i,j)的过i0而平行于轴的截口 f (i0 , j) j 1,2, , n。固定 j0 ，得到图像f(i,j)的过j0而平行于i轴的截口 f (i, j0 ) j 1,2, , n 。二值图 像f(i,j)的截口长度为 n
因此，颜色集表示为一个二进制向量
10.2.4 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)Leabharlann (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。
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：
利用二阶和三阶规格中心矩导出的7个不变矩组为：
2. 投影和截口
对于区域为 为： p(i) 的二值图像和抑制背景的图像f(i,j)，它在i轴上的投影
f (i, j)
j 1
n
i 1,2, , n
p( j )
n
在j轴上的投影为 ： i 1 由以上两式所绘出的曲线都是离散波形曲线。这样就把二维图像的形 状分析转化为对一维离散曲线的波形分析。
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。
10.2.3 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HSI 定义： 设BM是M维的二值空间，在BM空间的每个轴对应唯一的 索引m。一个颜色集就是BM二值空间中的一个二维矢 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。
s(i0 ) f (i0 , j )
j 1 n
s( j 0 ) f (i, j 0 )
i 1
以上公式均是区域的形状特征。
10.3.4区域边界的形状特征描述
区域外部形状是指构成区域边界的像素集合。 1. 链码描述
通过边界的搜索等算法的处理，所获得的输出最直接的方式是 各边界点像素的坐标，也可以用一组被称为链码的代码来表示， 这种链码组合的表示既利于有关形状特征的计算，也利于节省 存储空间。
连接性矛盾示意图
在0-像素的连接成分中，如果存在和图像外围的1行或1列的0-像 素不相连接的成分，则称之为孔。不包含有孔的1像素连接成分 叫做单连接成分。含有孔的l像素连接成分叫做多重连接成分。
10.3.2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
区域内部变换分析是形状分析的经典方法,它包括求 区域的各阶统计矩、投影和截口等。 1. 矩法
具有两个变元的有界函数f(x,y)的p+q阶矩定义为
这里p和q可取所有的非负整数值。参数称为p+q矩的阶。 由于p和q可取所有的非负整数值，它们产生一个矩的无限 集。而且，这个集合完全可以确定函数 f(x,y)本身。换句话说， 集合{mpq}对于函数是唯一的，也只有f(x,y)才具有该特定的矩集。 对于大小为 的数字图像f(i,j)的矩为:
10.3 形状特征描述
10.3.1 10.3.2 10.3.3 10.3.4 几个基本概念 区域内部空间域分析 区域内部变换分析 区域边界的形状特征描述
10.3.1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
第10章 图像特征提取与分析 本章重点： 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。
10.1 10.2 10.3 10.4 10.5
基本概念 颜色特征描述 形状特征描述 图像的纹理分析技术 小结
10.1 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。
该式描述了区域单位面积的周长大小，e值越大，表明单位面积 的周长大，即区域离散，则为复杂形状；反之，则为简单形状。e值 最小的区域为圆形。 典型连续区域的计算结果为：圆形e=12.6；正方形e=16.0；正三 角形e=20.8。 此外，常用的特征量还有区域的幅宽、占有率和直径等。
10.3.3 区域内部变换分析
4.区域的测量
区域的大小及形状表示方法主要包括以下几种： （1）面积S：图像中的区域面积S可以用同一标记的区域内像素的个 数总和来表示。
区域的面积和周长
按上述表示法区域 R 的面积 S=41。区域面积可以通过扫描图像， 累加同一标记像素得到，或者是直接在加标记处理时计数得到。