图像的特征提取算法

Ⅰ 图像的特征提取都有哪些算法

（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

Ⅱ 图像特征提取方法

特点：
1、局部特征
2、对旋转，缩放，亮度变化保持不变性
3、高速性

缺点：
1、局部特征
2、对边缘光滑的图像难以准确提取特征点

原理：
1、在尺度空间（例如高斯金字塔）上搜寻keypoints兴趣点（对于尺度和旋转不变）
2、筛选上一步获得的兴趣点
（1）对空间中的极值点进行精确定位
（2）用Hessian矩阵消除边缘效应3、在选定的尺度下，在兴趣点附近构造梯度方向直方图
4、对直方图进行统计，以此来描述此keypoints

总结：
这个方法是通过寻找通过高斯模糊来构造不同尺度下的高斯尺度空间金字塔，通过遍历所有点，找出尺度空间中的极值点（与26个点进行比较，分别是这一层的周围8个点，以及上下两层的9个点）。在初步探查之后，通过对尺度空间下的DoG函数进行拟合，来确定keypoints的精确位置。DoG算子的缺点是有较强的边缘效应，在消除边缘效应之后，得到的就是筛选后的精确keypoints。最后就是对找到的keypoints统计梯度方向直方图，并将其向量化。

简单来说，这个方法由于其旋转及尺度不变性，主要被应用于图片匹配的应用中。

参考链接1
参考链接2

原理：
1、图片预处理：灰度化，亮度空间标准化
2、计算图中每个像素的梯度
3、将图像划分成一个个cell
4、统计每个cell内的梯度直方图
5、将每几个cell组成一个block，将该block内的所有cell的的梯度特征串起来组成该block内的HoG特征
6、将整张图内的所有block的HoG向量串起来组成此图的HoG特征向量（可归一化）

总结：
这个方法通过设定不同大小的cell以及block作为参数，统计出整张图像的梯度特征（梯度可以反应物体的形状，边缘等特征），通过cell以及block的形式去统计局部特征。该方法配合SVM曾是图像分类任务中最为常用的。

参考链接1
参考链接2

步骤：
1、确定cell大小
2、遍历cell中的像素，将其周围的8个像素与其相比较，若大于中心像素，则对应像素标记为1，否则为0
3、统计cell中的二值直方图，全部串起来组成图像的特征向量

总结：
这个方法通过二值降维的方式，提取出了图像的纹理特征，并且有效的减少了高频噪声的影响。

参考链接

步骤：
1、构建Hessian矩阵，生成所有的边缘点
2、构建尺度空间金字塔
3、keypoints定位，对第一步生成的所有边缘点进行尺度空间中的极值筛选
4、进行SIFT中的精确定位
5、特征点主方向选择，与SIFT不同的是，SURF采用的是Harr算法中的扇形统计
6、统计4*4cell中的梯度值，并整合成特征向量

总结：
这个方法是SIFT的优化算法，通过在第一步构造Hessian矩阵选出边缘点作为第一批keypoints，减少了SIFT中所有点在尺度空间中的极值对比。同时，通过该用Harr的扇形统计并沿主方向统计特征，使得每一个cell中的向量维度由原来的128降到了64 。

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Ⅲ 图像的特征提取都有哪些算法

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。
如果想研究，下几篇文献看看吧

Ⅳ 人脸图像特征提取原理是什么

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。说到人脸识别，大部分的人第一反应是“刷脸”，我们来看下人脸识别的定义：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。通过变换增强图像阴影或降低光区域的灰度值范围，从而把人脸图像的整体亮度变换到一个预先定义的标准人脸图像。

Ⅳ 求图像特征提取的常用算法

常用的图像特征提取算法有，纹理特征提取，颜色特征提取，形状特征提取，结构特征提取。

Ⅵ 图片特征码提取算法有哪些详细点

图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。
低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。
纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法
颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。
形状特征提取算法有：空间矩特征等等
高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法

Ⅶ 对一张图片进行特征提取的具体算法和程序。越具体越好。感谢，例如算出图像的形状长宽高之类的。

对一张图片进行特征提取的具体算法和程序，越具体越好，感谢例如算出图像的形状，长宽之类的，我觉得对图片特征提取的体术法并没有什么具体算法，因为每个相机照出来的图片，它的放大缩小都是不一样的，不可能从一个图片算出一个图像的长宽高，只能够算出一个大概的长宽高，如果要算出非常准确的茶膏，只能用一些红外测距仪，还有某些特定的仪器才能构测量出，一些建筑物的长宽高不能够从一个图片上面去算出一个建筑物的长宽高的是根本没法算出来的。

Ⅷ k-means聚类算法怎么提取图像特征

一，K-Means聚类算法原理
k-means 算法接受参数 k
；然后将事先输入的n个数据对象划分为
k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”（引力中心）来进行计算的。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。