图像特征提取方法的综述

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1、第３２卷第５期吉首大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．５２０１１年９月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｓｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｓｅｐｔ．２０１１文章编号：１００７－２９８５（２０１１）０５－００４３－０５＊图像特征提取方法的综述王志瑞，闫彩良（西安建筑科技大学，陕西西安７１００５５）摘要：图像特征提取从计算机视觉和图像处理中分离出来，运用计算机来分析和处理图像信息，然后确定图像中的不变特征，进而将提取的特征对实际问题进行处理．基于图像处理技术的基本原理和理论，阐述了图像特征提取的４种方法，并对其方法进行了比较分析研究．关键词：

2、特征提取；颜色直方图；ＧＬＣＭ；Ｈｏｕｇｈ变换中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ图像特征提取是一门交叉性的学科，它既包含在计算机视觉技术中，也包含在图像处理中．通过计算机的分析和处理，来提取图像不变特征，进而解决实际问题．图像特征提取往往涉及数学、物理学、控制理论、计算机科学等多个方面的知识．现如今，图像特征提取技术已经运用到了我们生活的各个领域，如古建筑重建和保护、遥感图像分析、城市规划及医学诊断［１］等．图像特征提取技术不仅创造了新的科学技术成果，而且大大提高了数字化的准确度和准确率．笔者基于图像处理技术基本原理和基本理论，详细地介绍了图像特征提取的方法，并对４种

3、方法作了比较研究．１９６４年美国率先描绘出了月球表面图像，这对以后图像特征提取技术的发展产生了深远的影响．此后，世界各国都发［２］，如：生物技术、工农现了数字图像处理的广阔前景，纷纷对数字图像特征提取技术深入研究，并将其应用扩展到各个领域业检测、生化医学、空间技术等．１９７３年Ｈａｒａｌｉｃｋ通过研究陆地卫星图像（针对美国加利福尼亚海岸）前所未有地提出了著［３］名的ＧＬＣＭ（ＧｒａｙＬｅｖｅｌＣｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅＭａｔｒｉｘ）方法，他的经典方法对纹理的分析理解以及特征提取提供了很好的理论基础和技术总结．９０年代以后，人们发现传统的图像特征提取方法存在不足之处，即不

4、能有效描述图像特征，小波理论的出现为图像特征提取方法的选择和提取提供了一个更为精确方法，统一的框架小波变换提供了图像特征提取的新思路，在图像［４］特征提取方法中有广阔的发展空间．１图像特征提取的相有关定义由于实际问题的应用类型各不相同，所以对图像特征提取一直没有精确的定义，许多的计算机图像分析和算法都是以［５］特征为切点，其算法成功与否与其使用和定义的特征息息相关．参阅大量文献，其定义概述为：图象处理中最初级的运算就是特征提取，所以数字图像首先要进行的运算就是特征提取，然后通过运算来检查图像的每个像素，最后确定像素所属的特征．如果算法检查的是图像的一些特征区域，那么图像

5、特征提取就是算法中的一部分．作为特征提取的一个前提运算，其输入图像一般在尺度空间中被平滑，最后运用导数法则计算出图像的特征．２图像特征提取方法分类２．１颜色特征提取颜色特征是通过图像或图像区域的颜色特征来描述，它具有整体性．颜色特征提取方法有颜色直方图、颜色集、颜色矩［６－７］，假设非负函数Ｆ（Ｘ）的积分为１，即等方法，笔者主要讨论颜色直方图特征提取＊收稿日期：２０１１－０８－２５基金项目：陕西省教育厅专项基金资助项目（２０１０ＪＫ６４２）作者简介：王志瑞（１９８５－），男，陕西清涧人，西安建筑科技大学硕士生，主要从事应用数学研究．４４吉首大学学报（自然科学版）第３２卷

6、∫Ｆ（Ｘ）ｄ（Ｘ）＝１，（１），若不为１，对Ｆ（Ｘ）化积分为１，从而使（１）式继续满足，则Ｆ（Ｘ）为概率密度函数，设Ｘ的矩（ｋ阶）为ｋφｋ＝∫ｒＦ（ｒ）ｄｒｋ＝０，１，…，（２）ｋ阶中心矩定义为（ｒ－）ｋψｋ＝∫φ１Ｆ（ｒ）ｄｒｋ＝０，１，…，（３）令Ｘ的线性变换为ｘ′＝ａ０ｘ＋ｂ０，（４）则ｘ′的１阶数矩与ｋ阶中心矩为１ｘ′－ｂ０Ｑ（ｘ′）＝Ｆ（），（５）｜ａ０｜ａ０可证明得ｘ′的１阶数矩与ｋ阶中心矩分别为φ１′＝ａ０φ１＋ｂ０，（６）ｋ（７）ψｋ′＝ａ０ψｋ．从中心矩构造不变量ψ４，ｆψ６，ｆψ８，（８）ｆ１＝２１＝１＝２ψ２ψ２ψ４ψ４对于图像灰度直方图函数，（８

7、）式的函数Ｆ（Ｘ）关于变量Ｘ的变换有不变性质．［８］，对于二维非负函数Ｆ（ｘ，ｙ），假设Ｆ（ｘ，ｙ）的能量为１，即同样还可以推广到广义图像的直方图Ｆ（ｘ，ｙ）ｄｘｄｙ＝１，（９）若不等于１，同样对Ｆ（ｘ，ｙ）进行归一化，使得（９）式成立．把Ｆ（ｘ，ｙ）看成（ｘ，ｙ）的联合概率密度函数，定义（ｘ，ｙ）的阶数为（ｋ１，ｋ２）的矩为ｋｋφｋ，ｋ＝ｘ１ｙ２Ｆ（ｘ，ｙ）ｄｘｄｙｋ１，ｋ２＝０，１，…，（１０）１２（ｋ１，ｋ２）的阶中心矩定义为ｋｋψｋ，ｋ＝（ｘ－φ１，０）１（ｙ－φ０，１）２Ｆ（ｘ，ｙ）ｄｘｄｙｋ１，ｋ２＝０，１，…．（１１）１