常用的图像特征提取方式及对比
发布时间：2021-01-05 栏目：图像处理 评论：0 Comments
常用的图像特征提取方式：
-HOG（方向梯度直方图）：边缘形状（梯度）
-ORB/FAST：与周围点灰度的差异（不同点）
-LBP （局部二值模式）：纹理信息
-HAAR：灰度变化（模板）
-SIFT（尺度不变特征变换）：多尺度、差分高斯（卷积）极值点、过滤、梯度直方图取稳定方向
-SURF：改进SIFT，使用Hessian矩阵代替DOG, 使用Harr小波特征代替梯度直方图，提升速度
-颜色矩。颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(均值,mean)、二阶矩(方差,variance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶矩，二阶矩和三阶矩足以表达图像的颜色分布，颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布
-颜色直方图。颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。
-Etc.
选取的衡量指标：旋转、平移、缩放、亮度、仿射变换、视角变化、噪声等的不变性，及计算量（成本、速度）和精度等。
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