彩色图像特征提取研究(经典3篇)
彩色图像特征提取研究 篇一
随着数字图像处理的发展，彩色图像的应用范围越来越广泛。彩色图像的特征提取是图像处理中的关键步骤，它可以用来描述图像的内容和结构，以便于后续的分析和处理。本篇文章将介绍彩色图像特征提取的基本概念和常用方法。
彩色图像特征提取的目标是从彩色图像中提取出能够表示图像内容的特征。常用的彩色图像特征包括颜色、纹理和形状等。颜色特征是最直观的特征之一，它可以用来描述图像中不同区域的颜色信息。常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等。纹理特征用来描述图像中的纹理信息，常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。形状特征用来描述图像中的形状信息，常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子等。
在彩色图像特征提取中，特征的选择和提取方法的设计是非常重要的。特征的选择应该能够充分表达图像的内容和结构，并且能够适应各种图像处理任务的需求。提取方法的设计应该能够有效地提取出所选择的特征，并且能够在计算上具有高效性。常用的特征选择方法有主成分分析、线性判别分析和互信息等。常用的特征提取方法有滤波器、变换和描述子等。
彩色图像特征提取的应用非常广泛。在图像检索中，特征提取可以用来提高图像检索的准确性和效率。在图像分类中，特征提取可以用来提高图像分类的准确性和鲁棒性。在图像分割中，特征提取可以用来提高图像分割的精度和稳定性。在图像重建中，特征提取可以用来提高图像重建的清晰度和保真度。
总之，彩色图像特征提取是图像处理中的重要研究方向。通过选择合适的特征和设计有效的提取方法，可以提高彩色图像处理的准确性和效率。随着深度学习等技术的发展，彩色图像特征提取将会有更广阔的应用前景。
彩色图像特征提取研究 篇二
随着数字图像处理技术的不断发展，彩色图像的特征提取研究在计算机视觉领域扮演着重要的角色。本篇文章将介绍彩色图像特征提取研究的应用和进展。
彩色图像特征提取是指从彩色图像中提取出对图像内容有代表性的特征信息。常用的彩色图像特征包括颜色、纹理和形状等。颜色特征是最直观的特征之一，它可以用来描述图像中不同区域的颜色信息。常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等。纹理特征用来描述图像中的纹理信息，常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。形状特征用来描述图像中的形状信息，常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子等。
彩色图像特征提取的应用非常广泛。在图像检索中，特征提取可以用来提高图像检索的准确性和效率。在图像分类中，特征提取可以用来提高图像分类的准确性和鲁棒性。在图像分割中，特征提取可以用来提高图像分割的精度和稳定性。在图像重建中，特征提取可以用来提高图像重建的清晰度和保真度。
近年来，随着深度学习等技术的发展，彩色图像特征提取研究取得了很多进展。深度学习可以通过学习大量的图像数据来提取图像特征，从而提高特征的表达能力和判别能力。常用的深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络等。
总之，彩色图像特征提取研究在计算机视觉领域具有重要的意义。通过选择合适的特征和设计有效的提取方法，可以提高彩色图像处理的准确性和效率。随着深度学习等技术的发展，彩色图像特征提取将有更广阔的应用前景。
彩色图像特征提取研究 篇三
彩色图像特征提取研究(一)
通过函数的MATLAB实现得到如下结果图：
图（4-2）图像的边缘检测
4.3图像分割
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。随的图像处理，诸如特征提取和对象识别，都依赖于图像分割的质量。图像分割就是指把像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作，但由于没有通用的分割理论，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法[7]。对于彩色图像分割问题，必须充分利用彩色图像所包含的丰富的色彩信息，选择适当的特征，使目标和背景能依据特征上的差别进行区分，利用这个颜色特征将彩色图像转变成灰度图像，再确定阈值将灰度图像二值化。
4.4纹理特征提取
为了获得较好的分割效果，选择纹理特征时要兼顾图像的局部灰度特性以及像素点彼此之间的灰度依赖性,因此,本文选用以像素点为中心的窗口灰度共生矩阵特征作为该像素点的纹理特征。
灰度共生矩阵（Gray Level Concurrence Matrix）是近年来发展起来的分析纹理特性的有效方法，它反应了图像中任意两点灰度的相关性。灰度共生矩阵被定义为从灰度值为i的像素点离开某个位置关系δ=（⊿X，⊿Y）上点的灰度值为j的距离，两像素的位置关系如图2所示，即k（i,j）={(x,y)|f(x,y)=i且f(x+⊿X,y+⊿Y)=j;x,y=0,1,…,N-1}集合的像素个数。其中，x,y是图像中像素坐标，f(x,y)是该点灰度值，i,j=0,1,…,L-1，L是灰度级数目，⊿X，⊿Y是偏移量。标识图像的纹理特征有很多，常用的统计分量主要有纹理一致性、纹理反差、纹理熵和纹理相关性。本文选用了纹理一致性作为纹理特征，具体的定义如下：
纹理一致性：其中p(i,j)为归一化共生矩阵中灰度级对为(i,j)的联合概率，k[i][j]是{(x,y)|f(x,y)=i且f(x+⊿X, ⊿y+Y)=j;x,y=0,1…N-1}集合像素个数，L是灰度级数目。
4.5傅立叶特征
计算纹理要选择窗口，仅一个点是无纹理可言的，所以纹理是二维的。在纹理分析中使用到的是傅立叶变换，主要原因是图像傅立叶变换的能量谱能在一定程度上反映某些特征。设纹理图像为f(x,y),其傅立叶变换可由下式表示：
F(u,v)=∫∫f(x,y)eｄｘｄｙ
其功率谱定义为：
｜F(u,v)｜＝F(u,v) F(u,v)
其中F(u,v)为F(u,v)的共轭复数。功率谱F(u,v)反映了整个的性质。由此可知：如果一个幅图像的纹理较粗糙，即图像的灰度变化很少或较慢，则在小（u+ v）的值处｜F(u,v)｜有较大值；如果一副图像的纹理较细腻，即图像的灰度变化频繁或较快，则在大的（u+ v）值处｜F(u,v)｜应有较大的值。因此，如果想要检测纹理的粗糙、细腻性质，一个有用的度量就是｜F(u,v)｜随（u+ v）变化的情况。
如果把傅立叶变换用极坐标形式表示，则有F(r,θ)的形式。考虑到原点为r的圆上的能量为
Φr=∫| F(r,θ)|dθ
经实际纹理图像的研究表明：在纹理较粗的情况下，能量多集中在离原点近的范围内，而在纹理较细的情况下，能量分散在离原点较远的范围内。由此可得出如下结论：如果r较小，Φr很大；r很大时Φr反而较小，则说明纹理是粗糙的；反之如果r变化对Φr的影响不是很大时，则说明纹理是比较细的。
4.6颜色特征提取
特征提取的主要任务是把图像的颜色特征提取出来存入图像特征数据库,以此特征作图像检索的主要依据,主要步骤为:
(1)将RGB颜色空间转换为适合肉眼分辨的HSV颜色空间;
(2)HSV空间的非等间隔量化;
(3)根据量化后的图像统计得到直方图[5]。
4.6.1 RGB颜色空间转换HSV颜色空间
颜色被公认为是图像检索中最有价值的底层特征,因此颜色就成为了图像检索中用的最多的视觉特征。对于复杂背景图像,颜色特征具有相对良好的鲁棒(robust)性,并且不受图像尺寸和方向的影响。常用的颜色空间有:RGB、HSI、HSL、HSB、CMYK、HSV等,采用何种颜色空间并没有统一的标准,对于RGB颜色模型是用红、绿、蓝三种基色来表示各种颜色,但RGB颜色空间不能很好的与感知上的颜色空间结合起来,较好的是HSV模型,因此在这里需要RGB到HSV的转换。对于HSV颜色空间,又称为六椎体模型,给定RGB颜色空间的值(r,g,b),其中r,g,b∈[0,255],则变换到HSV空间的H,S,V值,可设v'=max(r,g,b),定义:{r',g',b'}为:
r'=(v'-r)/(v'-min(r,g,b))
g'=(v'-g)/(v'-min(r,g,b))
b'=(v'-b)/(v'-min(r,g,b))
则有v=v'/255,s=(v'-min(r,g,b))/v'
h’= 5+b’ , r=max(r,g,b)且g=
1-g’, r=max(r,g,b)且g=min(r,g,b);
1+r’ g=max(r,g,b);
3-b’, g=max(r,g,b)且b=min(r,g,b);
3+g’, b=max(r,g,b)且r=min(r,g,b)
5-r’, 其他
h=h'×60
这里r,g,b∈[0,255],h∈[0,360],s∈[0,1],v∈[0,1]
4.6.2HSV空间的非等间隔量化
将h,s,v 3个分量按人的颜色感知进行非等间隔的量化,从对颜色模型的大量分析和计算。可把色调h分成16份,饱和度s和亮度v分别分成4份,并据色彩的不同范围进行量化,量化后的色调、饱和度和亮度值分别为H,S,V。
H= 0, 如果h∈(345,15]; S= 0, 如果s∈(0,0.15];
1, 如果h∈(15,25]; . 1, 如果s∈(0.15,0.4];
2, 如果h∈(25,45]; . 2, 如果s∈(0.4,0.75];
3, 如果h∈(45,55]; . 3, 如果s∈(0.75,1];
4, 如果h∈(55,80];
5, 如果h∈(80,108];
6, 如果h∈(108,140];
7, 如果h∈(140,165];
8, 如果h∈(165,190]; V= 0, 如果v∈(0,0.15];
9, 如果h∈(190,220]; . 1, 如果v∈(0.15,0.4];
10, 如果h∈(220,255]; . 2, 如果v∈(0.4,0.75];
11, 如果h∈(255,275]; . 3, 如果v∈(0.75,1];
12, 如果h∈(275,290]; .
13, 如果h∈(290,316];
14, 如果h∈(316,330];
15, 如果h∈(330,345];
上面的h,s,v取值区间均为前开后闭。量化完成后,我们把颜色空间划分为Lh×Ls×Lv个相似色空间,其中Lh、Ls、Lv分别表示三个量化级数,把3个颜色分量合成为一维特征矢量,即L=H×Ls×Lv+S×Lv+V其中Ls和Lv分别是S和V的量化级数,取Ls=2,Lv=3因此上式可表示为:L=6H+3S+V这样H,S,V三个分量就在一维矢量上分布开来。其中L的取值范围是[0~35],即根据量化后的图象可以统计得到36柄的一维直方图。
4.6.3提取颜色直方图
颜色直方图是颜色信息的函数,它表示图像中具有同颜色级别的像素的个数,其横坐标是颜色级别,纵坐标是颜色出现的频率(像素的个数)。因此颜色直方图(color histogram)是用来表达颜色特征最常用的手段。颜色直方图的定义如下:设图像I大小为w*h的图像，其中图像I中的颜色量化值分别为C1，C2，…Cn。对于象素点p=(x,y)∈I,令C(p)表示其颜色，即I{p│C(p)=C}。那么对于颜色Ci,i∈m，图像I的直方图为: HCi (I)=‖ICi‖。为了保证尺度不变性，一般对直方图进行标准化:hCi =Pr[p∈ICi ]= HCi (I)/w*h。
常用的颜色直方图有很多。我们在这里用到的为局部直方图。
局部颜色特征区域颜色直方图和区域颜色分布特征,后者包括区域颜色矩(主要是均值和方差)、区域颜色极大、极小值等。下面给出局部直方图的定义和处理方法:从广义角度,颜色直方图可定义为某个图像、区域或目标中颜色的分布情况描述,其定义形式为:
Hc(k)= ∑ （x,y）∈R h(C(x,y)) R为图像区域。
由于区域颜色分布具有局域性,有的颜色出现的很少,为了简化直方图描述,有必要对其进行优选。一种基于阀值的颜色集(color set)的思想是针对颜色直方图中每个颜色项k,引入阀值T：
bk={ 1 如果≥T 0 其他
显然,bk是否为1可以判断区域内颜色k在处理时是否可以忽略。如果颜色k的像素数目小于给定的某个阀值,该颜色将被忽略。这样就在一定的程度上简化了直方图后期索引及匹配的工作量。
5.讨论
本次课题研究取得较为令人满意的结果，为了得到相关信息，我们翻阅许多图像处理和MATLAB程序的资料。通过小组的分工努力，把上述的流程一一做完，最终通过MATLAB程序，实现了彩色图像的部分特征的提取。但是本次课题还存在很多的不足，比如在颜色特征提取部分，还有更多的算法有待更深入的研究。
6.结果分析
对一般的彩色图像，通过图像的预处理和图像分析，可以提取到图像的部分特征,如颜色、形状、纹理特征等，对图像检索和彩色图像处理技术有很大的帮助。测试结果表明，本设计充分利用MATLAB中已有的函数库，使整个程序设计简单易行。
【参考文献】
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