传统CV算法——图像特征算法概述

传统CV——图像特征算法概述

1. 概述

1.1 图像特征概述

• 图像特征是计算机视觉领域中的一个重要概念，通常用于描述和表示图像的内容。以下是对图像特征的概述。

图像特征检测的方法种类繁多，加上各种算法的变体，使得在短时间内全面掌握这些内容变得相当困难。因此，本文主要集中学习讲解主流特征检测算法的原理。总体而言，图像特征可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中，局部特征因其出色的稳定性而受到关注，不易受到外部环境的干扰。在许多计算机视觉任务中，局部特征和全局特征可以结合使用，以充分利用两者的优势。例如，在图像分类中，可以同时提取全局特征和局部特征，以提高分类的准确性和鲁棒性.本文旨在总结这一领域的相关知识。在计算机视觉和图像处理领域，特征通常分为局部特征和全局特征。以下是对这两种特征的详细概述：

1. 2 局部特征

1.2.1 定义

局部特征是指从图像的特定区域或关键点提取的特征。这些特征通常关注图像中的小区域，能够捕捉到细节和局部模式。

1.2.2 特点

• 局部性：局部特征只关注图像的一部分，通常对图像的整体变化（如旋转、缩放、光照变化）具有较强的鲁棒性。
• 不变性：许多局部特征提取算法（如SIFT、SURF）具有对旋转、缩放和光照变化的不变性。
• 描述能力：局部特征能够有效描述图像中的关键点或局部区域的特征，如边缘、角点和纹理。

1.2.3 常见方法

• SIFT（尺度不变特征变换）：提取图像中的关键点，并为每个关键点生成描述符。
• SURF（加速稳健特征）：类似于SIFT，但计算速度更快，适用于实时应用。
• ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：一种高效的局部特征提取方法，结合了FAST关键点检测和BRIEF描述符。

1.2.4 应用

• 目标识别：通过匹配局部特征来识别图像中的对象。
• 图像拼接：在全景图像合成中，通过局部特征匹配实现图像的对齐。
• 三维重建：利用局部特征进行多视角图像的三维重建。

1.3 全局特征

1.3.1 定义

全局特征是指从整个图像中提取的特征，通常用于描述图像的整体内容和结构。这些特征关注图像的整体信息，而不是局部细节。

1.3.2 特点

• 整体性：全局特征考虑整个图像的信息，能够反映图像的整体特征和分布。
• 简单性：全局特征通常较为简单，易于计算和理解。
• 信息损失：由于只关注整体，可能会忽略图像中的细节和局部变化。

1.3.3 常见方法

• 颜色直方图：描述图像中颜色的分布情况，常用于图像检索和分类。
• 纹理特征：如灰度共生矩阵（GLCM），用于描述图像的纹理信息。
• 形状特征：通过轮廓或边界提取图像的形状信息。

1.3.4 应用

• 图像分类：使用全局特征对图像进行分类。
• 图像检索：根据全局特征在数据库中查找相似图像。
• 场景理解：通过全局特征分析图像的整体场景。

1.4 局部特征与全局特征的比较

1.5 局部特征点

• 局部特征点和全局特征各有其适用场景。局部特征点在图像匹配和检索中表现出色，而全局特征则在图像理解中更为重要。

• 局部特征点是图像特征的一种局部表达，主要反映图像中的局部特殊性。这使得局部特征点非常适合用于图像匹配和检索等应用，但在图像理解方面则显得不够理想。局部特征点通常对应于图像中的线条交叉和明暗变化的结构，受到的干扰较少。

1.5.1 斑点与角点

在局部特征点中，斑点和角点是两种常见的类型：

• 斑点：斑点通常指与周围区域在颜色和灰度上存在明显差异的区域，例如草原上的树木或建筑物。由于斑点是一个区域，因此它的抗噪能力和稳定性相对较强。
• 角点：角点则是物体边缘的拐角或线条交叉的部分。角点能够捕捉到图像中的重要结构信息，通常用于特征匹配和物体识别。