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

特征类型	定义	特点	应用
局部特征	从图像的特定区域提取的特征	对局部变化鲁棒，不变性强	目标识别、图像拼接
全局特征	从整个图像提取的特征	反映整体信息，简单易懂	图像分类、图像检索

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

斑点（Blob）和角点（Corner）是计算机视觉和图像处理中的两个重要概念，它们在特征检测和图像分析中扮演着不同的角色。以下是它们的主要差异：

1. 定义

• 斑点（Blob）：

  • 斑点是指图像中一组相似的像素区域，通常具有相似的颜色或亮度。斑点可以是圆形、椭圆形或其他形状的区域，通常用于检测图像中的物体或区域。
  • 斑点检测算法（如 Laplacian of Gaussian, Difference of Gaussian, MSER 等）用于识别这些区域。

• 角点（Corner）：

  • 角点是图像中具有显著变化的点，通常是边缘的交点或图像中局部区域的特征点。角点通常是图像中强烈变化的地方，能够提供丰富的几何信息。
  • 角点检测算法（如 Harris 角点检测、Shi-Tomasi 角点检测等）用于识别这些特征点。

2. 特征

• 斑点：

  • 斑点通常是区域性的，具有一定的面积。
  • 斑点的特征通常与其亮度、颜色、形状等相关。
  • 斑点可以用于物体检测、分割和识别。

• 角点：

  • 角点是局部的，通常是单个像素点。
  • 角点的特征通常与局部图像的梯度变化、方向等相关。
  • 角点可以用于图像配准、跟踪和三维重建等任务。

3. 应用

• 斑点：

  • 斑点检测常用于图像分割、物体识别、医学图像分析等领域。
  • 例如，在医学图像中，斑点检测可以帮助识别肿瘤或其他病变区域。

• 角点：

  • 角点检测常用于特征匹配、运动估计、图像拼接等领域。
  • 例如，在计算机视觉中，角点可以用于跟踪物体的运动或在不同视角下匹配图像。

4. 示例

• 斑点：在一幅图像中，可能有多个颜色相似的区域（如花朵、果实等），这些区域可以被视为斑点。
• 角点：在同一幅图像中，花朵的边缘、叶子的交点等地方可能会形成角点。
  

总结

斑点和角点是图像处理中的两种不同特征，分别用于不同的应用场景。斑点侧重于区域特征，而角点则侧重于局部几何特征。理解它们的差异有助于选择合适的特征检测方法和算法，以满足特定的图像分析需求。