图像特征提取与分析

资 源 简 介

图像特征提取与分析

详 情 说 明

图像特征提取是计算机视觉领域的核心技术之一，它通过对图像进行数字化处理，提取出能够表征图像内容的关键信息。常见的图像特征主要包括四大类：颜色特征、纹理特征、形状特征和局部特征。

颜色特征是最直观的图像特征，通过统计图像中的像素颜色分布来表征图像内容。常见的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色聚合向量等。颜色特征具有旋转不变性，但对光照变化较为敏感。

纹理特征反映了图像表面的组织结构信息，能够捕捉人眼感知的纹理模式。常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和小波变换等。纹理特征对物体表面材质识别尤为有效。

形状特征用于描述图像中物体的轮廓和内部结构。常见的形状描述子有Hu矩、Zernike矩和傅里叶描述子等。形状特征在目标识别和分类中具有重要作用。

SIFT（尺度不变特征变换）是一种经典的局部特征提取算法。它通过在尺度空间中寻找极值点，提取出具有旋转、尺度和光照不变性的特征描述子。SIFT特征广泛用于图像匹配和目标识别任务。

基于内容的图像检索(CBIR)系统利用上述特征构建图像索引库，通过计算查询图像与库中图像的特征相似度来实现检索。一个典型的CBIR系统包括特征提取、特征索引和相似度匹配三个核心模块。