[zhaoxch1983]

第一章 精通“图像特征提取”

本章导读

在现实生活中，我们要交往一个人，首先要了解这个人的特质——相貌和性格；同样，在基于数字图像的模式识别中，我们也要提取图像的特征。对图像特征的提取与研究提供了一种具有统计意义的图像内容表达，正所谓是：“透过现象，抓住本质。”

本章按照由大到小、由面及点的顺序对图像特征提取技术进行讲解与分析，内容安排如表1-1所示。

表1-1 第一章内容安排结构

图 像 特 征 提 取
分类
涉及章节

面特征
1.1 图像多分辨率金字塔

1.2 图像的矩特征

线特征
1.3 图像的边缘检测

局部区域特征
1.4 斑点特征提取

点特征

不变点特征
1.5 角点特征检测

1.6不变特征提取


本章的一大特色在于在1.6节介绍了图像的不变特征提取，这是进入新世纪后，加拿大教授Lowe提出的SIFT（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法以及Bay沿着Lowe的思路，提出的SURF（Speed Up Robust Feature, SURF）算法，它们能够在图像发生一定的伸缩、旋转、照度变化、视角变化等情况下稳定地提取图像的特征，在基于数字图像的认知及识别领域有着里程碑式的意义。

提 高 篇



第1章精通“图像特征提取”3

1.1图像多分辨率金字塔3

1.1.1浅析“图像金字塔”4

1.1.2例程一点通4

1.1.3典型的“图像金子塔”5

1.1.4学以致用9

1.2图像的矩特征9

1.2.1认识“Hu矩”10

1.2.2解析“Zernike矩”13

1.3图像的边缘检测18

1.3.1运用一阶微分算子检测图像边缘19

1.3.2运用二阶微分算子检测图像边缘21

1.3.3基于Canny算子检测图像边缘25

1.3.4基于SUSAN特征检测算子的边缘提取29

1.3.5基于小波变换模极大值的边缘检测33

1.3.6基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测35

1.3.7基于多尺度形态学梯度的边缘检测37

1.4斑点特征检测39

1.4.1勾画“LoG斑点”39

1.4.2描绘“DoH斑点”43

1.4.3提取“Gilles斑点”43

1.5角点特征检测44

1.5.1何谓“角点”44

1.5.2描绘“Harris角点”45

1.5.3例程一点通49

1.5.4融会贯通52

1.6尺度不变特征提取57

1.6.1SIFT特征提取57

1.6.2SURF算法63

1.6.3学以致用72