图像特征工程
标签:图像 特征工程
- 理解图像中特征的概念和特点
- 图像的特征工程
- 常用的图像特征提取方法
什么是图像的特征
- 定义特征的概念，以便计算机能够理解并提取
- 一个图像块是由相似平面组成，其在原图像中会有大量相同的区域。
- 一个图像块取自原图像的边缘，其具有横向或纵向的差异性，而在与该方向垂直的角度上相同。
- 一个图像块取自原图像的角点，其具有移动后的不同性。
......[其它具有不同特点的图像块]
- 好的图像特征应具有唯一性，即选取该图像周围的一块区域进行移动，其视觉印象会不同。
- 对于上述的三点，可以从下图进行直观的体会：
图片中蓝色矩形对应第1种平面情况，黑色矩形对应第2种边缘情况，红色矩形对应第3种角落的情况。可以看出，角落特征具备良好的唯一特性，使其可以被系统更好的追踪和对比。
- 定义图像中的特征，实际上是定义具有唯一性的特征，因为这才是对于系统有用的特征。除了上述的第3种角点特征，还有Blobs等具有优良特性的特征。
图像的特征工程
- 图像的特征工程主要包含以下步骤：
st=>start: 图像
op1=>operation: 特征提取
op2=>operation: 特征描述
op3=>operation: 特征匹配
st->op1->op2->op3
- 特征提取：寻找易于追踪和对比的特征————在图像所有区域中寻找向周围少量移动时变化最大的图像块————将这种操作映射到计算机语言中。
- 特征描述：对提取的特征[特征周围的区域]用计算机的语言进行描述，使得其能够在其它图像中寻找到相似区域。
- 特征匹配：根据特征描述，在其它图像中寻找所有相同的特征区域，以便进行需求的操作[如排列，整合等]。