圖像特征特點及常用的特征提取與匹配方法

1、.圖像特征特點及常用的特征提取與匹配方法常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征。一 顏色特征（一）特點：顏色特征是一種全局特征 ,描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)的景物的表面性質(zhì)。一般顏色特征是基于像素點的特征， 此時所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻。由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征。 另外，僅使用顏色特征查詢時，如果數(shù)據(jù)庫很大， 常會將許多不需要的圖像也檢索出來。 顏色直方圖是最常用的表達顏色特征的方法， 其優(yōu)點是不受圖像旋轉(zhuǎn)和平移變化的影響， 進一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響， 基缺點是沒有表

2、達出顏色空間分布的信息。（二）常用的特征提取與匹配方法（ 1）顏色直方圖其優(yōu)點在于：它能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布， 即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特別適用于描述那些難以自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點在于：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對象或物體。最常用的顏色空間： RGB 顏色空間、 HSV 顏色空間。顏色直方圖特征匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。（ 2）顏色集顏色直方圖法是一種全局顏色特征提取與匹配方法，無法區(qū)分局部顏色信息。 顏色集是對顏色直方圖的一種近似首先將

3、圖像從 RGB 顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），并將顏色空間量化成若干個柄。然后，用色彩自動分割技術(shù)將圖像分為若干區(qū)域， 每個區(qū)域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引，從而將圖像表達為一個二進制的顏色索引集。 在圖像匹配中， 比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區(qū)域的空間關(guān)系（ 3）顏色矩.這種方法的數(shù)學基礎(chǔ)在于： 圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅采用顏色的一階矩（ mean）、二階矩（ variance）和三階矩（ skewness）就足以表達圖像的顏色分布。（ 4）顏色聚合向量其核心思想是： 將屬于直方圖每一個柄

4、的像素分成兩部分， 如果該柄內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值，則該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。（ 5）顏色相關(guān)圖二 紋理特征（一）特點：紋理特征也是一種全局特征， 它也描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)景物的表面性質(zhì)。 但由于紋理只是一種物體表面的特性， 并不能完全反映出物體的本質(zhì)屬性，所以僅僅利用紋理特征是無法獲得高層次圖像內(nèi)容的。 與顏色特征不同，紋理特征不是基于像素點的特征， 它需要在包含多個像素點的區(qū)域中進行統(tǒng)計計算。在模式匹配中， 這種區(qū)域性的特征具有較大的優(yōu)越性， 不會由于局部的偏差而無法匹配成功。 作為一種統(tǒng)計特征， 紋理特征常具有旋轉(zhuǎn)不變性， 并且對于

5、噪聲有較強的抵抗能力。 但是，紋理特征也有其缺點， 一個很明顯的缺點是當圖像的分辨率變化的時候， 所計算出來的紋理可能會有較大偏差。 另外，由于有可能受到光照、反射情況的影響，從 2-D 圖像中反映出來的紋理不一定是 3-D 物體表面真實的紋理。例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會導致紋理的變化。由于這些不是物體本身的特性， 因而將紋理信息應(yīng)用于檢索時， 有時這些虛假的紋理會對檢索造成“誤導”。在檢索具有粗細、 疏密等方面較大差別的紋理圖像時， 利用紋理特征是一種有效的方法。但當紋理之間的粗細、 疏密等易于分辨的信息之間相差不大的時候， 通常的紋理特征很難準確地反映出人的視覺

6、感覺不同的紋理之間的差別。（二）常用的特征提取與匹配方法紋理特征描述方法分類（ 1）統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法 Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計特征基礎(chǔ)上， 通過實驗，得出灰度共生矩陣的四個關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性。統(tǒng)計方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關(guān)函數(shù)（即圖像的能量譜函數(shù)）提取紋理特征，.即通過對圖像的能量譜函數(shù)的計算，提取紋理的粗細度及方向性等特征參數(shù)（ 2）幾何法所謂幾何法， 是建立在紋理基元 （基本的紋理元素） 理論基礎(chǔ)上的一種紋理特征分析方法。紋理基元理論認為， 復(fù)雜的紋理可以由若干簡單的紋理

7、基元以一定的有規(guī)律的形式重復(fù)排列構(gòu)成。 在幾何法中，比較有影響的算法有兩種： Voronio 棋盤格特征法和結(jié)構(gòu)法。（ 3）模型法模型法以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)， 采用模型的參數(shù)作為紋理特征。 典型的方法是隨機場模型法，如馬爾可夫（ Markov ）隨機場（ MRF ）模型法和 Gibbs 隨機場模型法（ 4）信號處理法紋理特征的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、 Tamura 紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等?；叶裙采仃囂卣魈崛∨c匹配主要依賴于能量、慣量、熵和相關(guān)性四個參數(shù)。Tamura 紋理特征基于人類對紋理的視覺感知心理學研究，提出 6 種屬性，即：粗糙度、對比度、方向度、線像度、規(guī)整

8、度和粗略度。自回歸紋理模型（ simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機場（ MRF）模型的一種應(yīng)用實例。三 形狀特征（一）特點：各種基于形狀特征的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目標來進行檢索， 但它們也有一些共同的問題， 包括： 目前基于形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數(shù)學模型；如果目標有變形時檢索結(jié)果往往不太可靠；許多形狀特征僅描述了目標局部的性質(zhì)，要全面描述目標常對計算時間和存儲量有較高的要求； 許多形狀特征所反映的目標形狀信息與人的直觀感覺不完全一致，或者說，特征空間的相似性與人視覺系統(tǒng)感受到的相似性有差別。另外，從2-D 圖像中表現(xiàn)的

9、3-D 物體實際上只是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實的形狀，由于視點的變化，可能會產(chǎn)生各種失真。（二）常用的特征提取與匹配方法幾種典型的形狀特征描述方法通常情況下，形狀特征有兩類表示方法，一類是輪廓特征，另一類是區(qū)域特征。圖像的輪廓特征主要針對物體的外邊界， 而圖像的區(qū)域特征則關(guān)系到整個形狀區(qū)域。.幾種典型的形狀特征描述方法：（ 1）邊界特征法該方法通過對邊界特征的描述來獲取圖像的形狀參數(shù)。其中Hough 變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經(jīng)典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法， 其

10、基本思想是點線的對偶性； 邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣， 然后，做出關(guān)于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構(gòu)造圖像灰度梯度方向矩陣。（ 2）傅里葉形狀描述符法傅里葉形狀描述符 (Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區(qū)域邊界的封閉性和周期性， 將二維問題轉(zhuǎn)化為一維問題。由邊界點導出三種形狀表達，分別是曲率函數(shù)、質(zhì)心距離、復(fù)坐標函數(shù)。（ 3）幾何參數(shù)法形狀的表達和匹配采用更為簡單的區(qū)域特征描述方法， 例如采用有關(guān)形狀定量測度（如矩、面積、周長等）的形狀參數(shù)法（ shape factor）。在 QBIC 系統(tǒng)中，便是利用

11、圓度、 偏心率、主軸方向和代數(shù)不變矩等幾何參數(shù)， 進行基于形狀特征的圖像檢索。需要說明的是， 形狀參數(shù)的提取， 必須以圖像處理及圖像分割為前提， 參數(shù)的準確性必然受到分割效果的影響， 對分割效果很差的圖像， 形狀參數(shù)甚至無法提取。（ 4）形狀不變矩法利用目標所占區(qū)域的矩作為形狀描述參數(shù)。（ 5）其它方法近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（ Finite Element Method或 FEM）、旋轉(zhuǎn)函數(shù)（ Turning Function）和小波描述符（ Wavelet Descriptor）等方法。 基于小波和相對矩的形狀特征提取與匹配該方法先用小波變換模極大值得到多尺度邊緣

12、圖像，然后計算每一尺度的 7 個不變矩，再轉(zhuǎn)化為 10 個相對矩，將所有尺度上的相對矩作為圖像特征向量，從而統(tǒng)一了區(qū)域和封閉、不封閉結(jié)構(gòu)。四 空間關(guān)系特征（一）特點：所謂空間關(guān)系，是指圖像中分割出來的多個目標之間的相互的空間位置或相對方向關(guān)系，這些關(guān)系也可分為連接 /鄰接關(guān)系、交疊 /重疊關(guān)系和包含 /包容關(guān)系等。通常空間位置信息可以分為兩類：相對空間位置信息和絕對空.間位置信息。 前一種關(guān)系強調(diào)的是目標之間的相對情況， 如上下左右關(guān)系等， 后一種關(guān)系強調(diào)的是目標之間的距離大小以及方位。 顯而易見，由絕對空間位置可推出相對空間位置，但表達相對空間位置信息常比較簡單?？臻g關(guān)系特征的使用可加強對圖像內(nèi)容的描述區(qū)分能力，但空間關(guān)系特征常對圖像或目標的旋轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、尺度變化等比較敏感。另外，實際應(yīng)用中，僅僅利用空間