数字图像处理技术及实践（基于MWORKS） 课件 第八章图像特征

第8章图像特征8.1概述图像特征是指从图像中提取出来的具有代表性的属性信息，它可以是图像的颜色、形状、纹理、边缘等。特征可以用来描述和识别图像，为我们理解和处理图像提供了有效的手段。特征提取是从众多特征中找到最有效的特征，它是图像处理和计算机视觉领域的重要概念，也是图像识别中至关重要的一步。特征提取是将图像转换为数值、向量等表示的过程，旨在降低维度，保持可分性，优化识别效果和计算时间。8.1.1图像的特征提取图像特征具有唯一性、完整性、不变性、敏感性和抽象性，能在变换中保持目标关键信息的稳定性。8.1.2图像特征的特点8.2颜色特征8.2.1颜色空间颜色特征属于图像的内部特征，颜色具有一定的稳定性，对于图像的尺寸、方向、视角等变化均不敏感，因此被广泛地应用于图像识别。1．RGB颜色空间RGB颜色空间是计算机和图像处理领域最常用的颜色空间，它是一个三维的颜色空间模型，其通过对红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色亮度的变化以及它们相互之间的叠加得到各种各样的颜色。该模型几乎包括了人类视觉所能感知的所有颜色，是目前应用最广的颜色模型之一。8.2颜色特征8.2.1颜色空间

（2）从HSI转换到RGB若设H、S、I的值在[0,1]范围内，R、G、B的值也在[0,1]范围内，可以用360°乘以H,目的是将色调的值还原成原来的[0º,360º]范围之间。从HSI到RGB的转换公式，分以下三种情况讨论。8.2.2颜色直方图

8.2.3颜色矩

8.3形状特征8.3.1质心

描述目标形状特征的方法主要有两大类，分别为基于边界的方法和基于区域的方法。基于边界的方法主要利用形状的外部边缘信息，基于区域的方法主要利用形状的内部区域信息。8.3形状特征8.3.2周长区域的周长即区域的边界长度，区域的周长在区别简单形状物体与复杂形状物体时是非常有效的特征。（1）隙码表示：当把图像中的像素看作单位面积小方块时，则图像中的区域和背景均由小方块组成，区域的周长即为区域和背景交界线缝隙的长度和，交界线有且仅有水平和垂直两个方向，周长即为无规则目标区域的外边界长度。（2）链码表示：当把像素看作一个个点时，周长定义为区域边界像素的8链码的长度之和。图像中像素4邻域和8邻域链码方向编码形式如课本中图8.3.1所示。4链码方向编码8链码方向编码8.3.3区域面积

8.3.4圆形度

8.3.5区域投影比

8.3.6不变矩不变矩是利用图像灰度分布的各阶矩来描述图像灰度的分布特性，是形状描述中最具有代表性的特征。七个二维不变矩是由归一化的二阶和三阶中心矩得到的，不变矩对平移、旋转、镜像和缩放都具有不变性。8.4纹理特征8.4.1自相关函数纹理特征包含了物体表面结构组织排列的重要信息，也包含了它们与周边环境的联系。本节将介绍几种常用的纹理特征提取方法：自相关函数、灰度差分统计、灰度共生矩阵、傅里叶功率谱。

8.4纹理特征

8.4.2灰度差分统计8.4.3灰度共生矩阵

8.4.4频谱法频谱法借助于傅里叶频谱的频率特性来描述周期的或近乎周期的二维图像模式的方向性。频谱法中常用的3条性质如下。（1）傅里叶频谱中突起的峰值对应纹