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1、第8章圖像特征提取與分析新本章重點：圖像特征及特征提取的基本概念常見的圖像特征提取與描述方法8.1基本概念8.2顏色特征描述8.3形狀特征描述8.4圖像紋理分析8.5小結引言圖中有幾個水果。要想從該圖像中把香蕉提取出來，必須告訴計算機要提取什么樣的物體。例如，應把香蕉的特征之一——細而長告訴給計算機。也就是說，要指示圖像中物體的形狀、大小等特征。即告訴計算機要提取的物體是大物體或是圓的、方的等。這時，就要使用“大小”、“圓度”等表示物體形狀的參數(shù)。引言什么是圖像特征？就是圖像中的物體有什么樣的特點。圖像特征是表征一個圖像最基本的屬性或特征。圖像特征可以是人類視覺能夠識別的自然
2、特征；也可以是人為定義的某些特征。8.1基本概念目的讓計算機具有認識或者識別圖像的能力，即圖像識別。特征選擇是圖像識別中的一個關鍵問題，將直接影響到圖像識別分類器的設計，性能及其識別結果的準確性。特征選擇和提取的基本任務是如何從眾多特征中找出最有效的特征。8.1基本概念特征形成根據(jù)待識別的圖像，通過計算產生一組原始特征，稱之為特征形成。特征提取原始特征的數(shù)量很大，或者說原始樣本處于一個高維空間中，通過映射或變換的方法可以將高維空間中的特征描述用低維空間的特征來描述，這個過程就叫特征提取。9.1基本概念特征選擇從一組特征中挑選出一些最有效的特征以達到降低特征空間維數(shù)的目的，這個
3、過程就叫特征選擇。選取的特征應具有如下特點：可區(qū)別性可靠性獨立性好數(shù)量少特征提取與選擇總原則：盡可能減少整個識別系統(tǒng)的處理時間和錯誤識別率，當兩者無法兼得時，需作出平衡。8.2顏色特征描述顏色特征反映彩色圖像的整體特征，一幅圖像可以用它的顏色特性近似描述。根據(jù)顏色與空間屬性的關系，顏色特征的表示方法可以有顏色矩、顏色直方圖、顏色相關等幾種方法。8.2.1顏色矩顏色矩是以數(shù)學方法為基礎的，通過計算矩來描述顏色的分布。顏色矩通常直接在RGB空間計算顏色分布的前三階矩表示為：一階-顏色分量的平均強度；二、三階—方差和偏移度。8.2.2顏色直方圖顏色直方圖是最基本的顏色特征表示方法，
4、它反映的是圖像中顏色的組成分布，即出現(xiàn)了哪些顏色以及各種顏色出現(xiàn)的概率。其函數(shù)表達式如下：nk是圖像中特征值為k的像素的個數(shù)，N是圖像像素的總數(shù)。顏色直方圖所描述的是不同色彩在整幅圖像中所占的比例。它對于圖像質量的變化不甚敏感，所以它特別適合描述那些難以進行自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。8.2.2顏色直方圖由于RGB顏色空間與人的視覺不一致，可將RGB空間轉換到視覺一致性空間。除了轉換到前面提及的HSI空間外，還可以采用一種更簡單的顏色空間：彩色圖像變換成灰度圖像的公式為：這里，max=255。其中R,G,B為彩色圖像的三個分量，g為轉換后的灰度值。8.3形狀
5、特征描述形狀特征描述是在提取圖像中的各目標形狀特征基礎上，對其進行表示。它是進行圖像識別和理解的基礎。圖像經過邊緣提取和圖像分割等操作，就會得到景物的邊緣和區(qū)域，也就獲得了景物的形狀。任何一個景物形狀特征均可由其集合屬性（如長短、面積、距離、凹凸等）和統(tǒng)計屬性（連通、歐拉數(shù)）來進行描述。形狀特征物體的形狀特征主要包括:矩形度寬長比圓形度重心歐拉數(shù)1.矩形度物體的矩形度指物體的面積與其最小外接矩形的面積之比值。如圖所示，矩形度反映了一個物體對其外接矩形的充滿程度。矩形度的定義：2.寬長比寬長比是指物體的最小外接矩形的寬與長之比值。寬長比r為它可以將細長的物體與方形或者圓形的物體
6、區(qū)別開來。3.圓形度圓形度用來刻畫物體邊界的復雜程度，例如，比較相同面積的圓形和星形，星形等圖形要比圓形的周長大的多。因此，提出圓度e來表示物體的形狀復雜程度：式中：A—面積；P—周長。舉例：顯然，當圓的半徑為r時，周長為2πr,面積為πr2,所以，e＝1.0。由圖可知，形狀越接近圓形，e越大；形狀越復雜，e值越小。4.重心重心是指圖像中目標像素位置坐標(xi,yi)(i=0,1,……,n－1)的平均值，可用下式計算：利用特征參數(shù)提取物體每個果實的特征參數(shù)計算步驟如圖所示，特征參數(shù)計算結果表示如下。（a）原圖像（b）圓度小于0.5的區(qū)域（c）提取的圖像利用特征參數(shù)去除噪聲特征
7、參數(shù)也可用于去除不必要的物體或噪聲。第六章介紹了用腐蝕、膨脹等形態(tài)學處理去除二值圖像噪聲的方法，對于二值圖像，用特征參數(shù)也能達到去除噪聲的目的。也就是說，對圖像進行標記，區(qū)分成連接成分之后，只要去除面積較小的連接成分即可。其處理流程如圖所示。5.歐拉數(shù)圖像的歐拉數(shù)是圖像的拓撲特性之一，它表明了圖像的連通性。下圖(a)的圖形有一個連接成分和一個孔，所以它的歐拉數(shù)為0，而下圖(b)有一個連接成分和兩個孔，所以它的歐拉數(shù)為-1?？梢娡ㄟ^歐拉數(shù)可用于目標識別。孔洞數(shù)H、連通分量的數(shù)目C、歐拉數(shù)EE=C-H具有歐
