图像视觉特征综述

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1、图像视觉特征综述［于昕梅朱林］摘要介绍了图像的颜色、纹理、形状等视觉特征，重点给出在实验中取得较好效果的灰度共生矩阵、基于小波变换的多分辨率模型和索贝尔算子计算图像边缘密度的求解方法。关键词图像视觉特征计于昕梅算女，工学硕士。主要研究方向：计算机多媒体技术，网络多媒体的检索机与分类，图像压缩与编码等。技术!引言#$!统计法统计方法是最早的但一直发挥着重要作用的纹理分析基于视觉特征的图像检索的主要技术思路是从图像中方法，用来提取图像灰度的空间分布特征，其中一种方法是分析抽取底层视觉特征(例如图像的颜

2、色、形状、纹理、空间灰度共生矩阵法，先计算图像的灰度共生矩阵，归一化后，关系等)来衡量图像之间的相似程度以实现图像的相似匹进而得到熵、相关性、一致性和对比度等纹理特征参数,具配和检索。如果利用图像领域的专业知识和反复实验，针对体算法可以描述如下：具体的图像类型，选择能代表该类图像的、区别于其他类的对于灰度级为*的图像!，其灰度共生矩阵.(δ"*%：显著的特征属性，将会大大提高检索系统的准确率。!())()!···()/**!%$"%"图像颜色特征分析"(!)(!!···(!/**!%%"%!!··

3、·!"%相对于几何特征而言，颜色具有一定的稳定性，例如，&(δ"*%’"%(1)(((($)$!$0$+**!%"%图像颜色的分布、颜色间的相互关系、颜色的组成等，其对"!!!!%大小、方向都不敏感，表现出相当强的鲁棒性，是描述一幅"%#(+**!%)(+**!%!···(+**!%+**!%&*,*图像最简单而有效的特征。设图像中任一像素坐标为(1’2)，3(1’2)表示其灰度级，那假设一幅图像!的颜色（或灰度）由"级组成，每一么这个条件可以写成：种颜色值用#$($=!"#"$"")表示。在整幅

4、图像中，具有#$颜色3(1’2)=$且3(1+41,2+42)=0(2)值的像素数为%$，则这一组像素统计值%&’%(,$,%"就是该图其中$’0=···*-1，δ’+41’42%，41表示5轴上的偏移，42表像的颜色直方图，可用)(%&’%(,$,%"))表示。现常用*+,和示6轴上的偏移。)-,空间来计算颜色直方图根据定义可知.+δ"*%是对称矩阵，即7$0=70$，位置偏移#图像纹理特征分析δ由5方向和6方向的两个分量组成。一般来说，δ较小!%&图像视觉特征综述反应图像的整体纹理分布，δ较大

5、则反应小区域的细微变#图像形状特征分析化。对同一图像，计算不同δ值的共生矩阵其值可能不同。!)δ*"+的元素为#$%计数器，记录了整幅图像内满足式形状特征属于图像的中间层特征，是描述高层视觉特征(2.2)的像素个数。目标、对象的重要手段，而目标、对象对获取图像语义尤为重要。要把图像的底层特征和高层特征有机结合起来就必须有从图像灰度共生矩阵出发，标识图像的纹理特征一般好的形状提取算法支持。形状参数的提取必须以图像处理及采用如下的四个统计分量，反映纹理一致性、纹理对比、纹图像分割为前提，参数的准确性必

6、然受到分割效果的影响，理相关性和纹理熵，分别用&’(&)(&*(&+表示：,!",!"对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。#&=!!,($(%)(3)’$=-%=-采用边界特征法获取形状参数有很多有效算法，作者"!""!"曾在实验中采用的是索贝尔(Sobel)算子对图像进行边缘#&=!!($!%),($(%)(4))$=-%=-检测取得良好的效果，其实质是2个373的模板，如图1"!""!"所示：&*."!!($+")(%+"),($(%)--’-)#/(δ"δ#+(5)$=-%=-"!"

7、"!"!"""#"&.!!,($(%)(%/#,($(%)(6)+$=-%=-!##其中，,($(%)是归一化共生矩阵的元素，.$$*%%为对应的灰度共生矩阵的元素。!""!"!#!"%&!模型法图"$%&’(算子模板示意图模型法是以图像的构造模型为基础，采用模型的参数算子运算时采取类似卷积的方式，将模板在图象上移动作为纹理特征。目前，基于小波变换的多分辨率模型描述纹并在每个位置计算对应中心像素的水平边缘灰度值6/$$%理受到了人们的普遍关注。$%%和垂直灰度值G0$$%$%%，那么这点的边缘灰度

8、值为：设θ)/(0+为旋转对称高斯窗函数，&1.#(1!2!.)为.6$$%$%%=6/$$%$%%+60$$%$%%(9)个方向。取复小波ψ的实虚部)/(0+.’01&!ξ)/2%31403561+#(7)对每个像素，其边缘密度789$$%$%%可以由下式计算：222.$4:;.%4:&%#上有小波变换："作为两个基本小波，尺度2789$$%$%%.!!6$2%$;%(10)#)#:4"+2.$!:;.%!:2%34)#*-(5+(8)实验中取:.8，结果表明Sobel算子在边缘