图像特征提取研究

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1、第29卷第1期河北大学学报(自然科学版)Vol.29No.12009年1月JournalofHebeiUniversity(NaturalScienceEdition)Jan.2009图像特征提取研究121翟俊海,赵文秀,王熙照(1.河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北保定071002;2.河北省信息工程学校计算机教研室,河北保定071000)摘要:图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研

2、究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.关键词:图像;图像识别;特征提取;小波变换;软计算中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000-1565(2009)01-0106-07ResearchontheImageFeatureExtraction121ZHAIJun-hai,ZHAOWen-xiu,WANGX-izhao(1.CollegeofMathematicsandComputerScience,HebeiUniversity,KeyLaboratoryofMachineLearningandComputationalIntelligence,Baoding07100

3、2,China;2.TeachingandResearchofSectionofComputer,HebeiInformationEngineeringSchool,Baoding071000,China)Abstract:Featureextractioniscrucialforimagerecognition;theperformanceofimagerecognitionisdecidedbytheperformanceofimagefeatureextraction.Itisbecominganewhotareainthefieldofintell-igentimagepro

4、cessingtoextractfeaturewithexcellentdescriptiveabilityfromoriginalimage.Thisreviewintroducesthebasicideasofimagefeatureextraction,theirmajorcharacteristicsandsomecurrentresearchtrends.Keywords:image;imagerecognition;featureextraction;wavelettransform;softcomputing在模式识别和计算机视觉中,如何表示对象是至关重要的问题,它不仅

5、直接影响后续分类器的设计和分[1][2]类精度,甚至关系到分类识别算法是否可行、分类识别系统是否有效.图像模式识别是近20年来发展起来的一门新兴技术科学,是用现代信息处理技术与计算机技术来完成人的认识、理解过程,它以研究根据图像的特征进行识别和分类为主要内容,应用范围非常广泛.图像识别一般包括图像预处理、图像特征提取、图像特征选择和图像分类4个步骤.其中图像特征提取是关键的一步,用于图像模式识别的特征大致可归纳为:1)颜色或灰度的统计特征;2)纹理、边缘特征;3)代数特征;4)变换系数特征或滤波器系数特征.如何从原[3]始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热

6、点.收稿日期:2008-03-20基金项目:河北省自然科学基金资助项目(F2008000635);河北省应用基础研究重点项目(08963522D);河北省教育厅首批百名优秀人才支持计划项目;河北省科学技术研究与发展指导计划项目(06213548)第一作者:翟俊海(1964-),男,河北易县人,河北大学副教授,河北大学在读博士,主要从事机器学习与计算智能、模式识别和小波分析的研究.第1期翟俊海等:图像特征提取研究#107#1颜色或灰度的统计特征提取颜色(灰度)直方图是实践中最常用的图像统计特征.设S(xi)为图像P的某一特征值为xi的像素的个数,N=ES(xi)为P中总的像素数.对S(

7、xi)作归一化处理,即iS(xi)S(xi)h(xi)==,NES(xi)i则图像P的该特征的直方图为H(P)=[h(x1),h(x2),,,h(xn)],式中n为某一特征取值的个数.事实上,直方图就是图像P某一特征的概率分布.可把P(x)看作x的概率密度函数,则x的k阶矩定义为:mk=k[4]QxP(x)dx(k=0,1,,),k阶中心矩定义为:Lk=Q(x-m1)P(x)dx(k=0,1,,).Hu于1961年首次提[5]出了矩不变量的概念,但是Hu矩

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