图像SIFT，颜色，形状，纹理特征提取

资 源 简 介

图像SIFT，颜色，形状，纹理特征提取

详 情 说 明

在计算机视觉领域，SIFT（尺度不变特征变换）是一种强大的局部特征描述算法，常与颜色、形状和纹理特征结合使用以实现更全面的图像分析。本技术方案在MATLAB平台实现了一套完整的图像特征提取框架。

颜色特征部分采用两种经典方法：颜色直方图通过统计图像中颜色分布的频率来表征全局颜色特征；颜色聚合向量则进一步考虑颜色的空间分布信息，通过聚类相似颜色区域提升特征表达能力。

形状特征提取采用不变矩方法，该方法基于图像区域的几何矩计算，具有平移、旋转和尺度不变性，能有效描述目标的形状特性。七阶Hu不变矩是最常用的实现方式。

纹理分析采用灰度共生矩阵(GLCM)，通过统计像素对在特定空间关系下的灰度组合规律，提取对比度、相关性、能量和同质性等纹理特征参数。

SIFT特征作为局部特征的代表，通过检测图像中的关键点并提取128维描述符，对光照变化、视角变化和部分遮挡都具有良好的鲁棒性。实现包含特征点检测、描述符生成及匹配完整流程。

这套多特征融合方案可广泛应用于图像检索、目标识别等场景。各特征模块既可单独使用，也可组合形成更具判别力的混合特征向量。实际应用中需根据具体任务调整特征选择和权重分配策略。