浅析计算机先进图像特征提取技术的发展

李志浩

摘要：本文对图像特征提取技术的发展进行了介绍，分别就图像的颜色特征提取和纹理特征提取进行了说明比较。颜色和纹理在图像中都是非常重要的视觉特征，基于这两者的图像特征提取技术层出不穷，对这些技术进行分析总结，有助于新技术新方法的产生发展。实际图像特征应用中，颜色特征和纹理特征的提取是相辅相成，缺一不可的。学习分析这两种特征提取技术，将其合理结合，能更好地实现图像特征的提取。

关键词：颜色特征 文理特征 提取技术

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）12-0201-01

1 颜色特征的提取

在图像特征当中，最重要的视觉特征就是颜色，最早的应用是在图像索引中，并且该图像是基于内容的。每个物体都拥有者独特的颜色特点，通常同一类物体都有着相同或者类似的颜色特点，因此，可以通过颜色的不同来对不同的物体进行辨别。在图像底层中，颜色的表现力是最强的，也有着比较明确的特点，是图像识别的重要标准之一。跟其它特点相比，颜色的稳定性很强，就算图像经过旋转变化、尺度变化以及移动变化等，都不会对颜色特点产生影响。并且，计算和提取颜色特征都比较简单，因此，通过颜色来查询是图像特征提取技术中应用最广泛和最简单的方法。其中图像体征提取中关于颜色特征的主要表达方法有颜色相关图方法、颜色矩方法、颜色的一致性矢量方法以及颜色直方图方法。

颜色的含义也包括两层，一层是全局颜色的分布情况，另一层是局部颜色的相关信息。

目前，提取全局色彩特征的方法用得最多的就是色彩直方图方法。通过色彩直方图，我们就可以对每种色彩在图像中出现的概率进行计算，再根据色彩直方图来对两图之间色彩的相似度进行比较和衡量。使用这种方法不仅简单有效，还不会被图像的旋转和伸缩等变化影响。但缺点就是忽略了色彩在空间的分布情况。针对这个缺点，产生了模糊直方图、累计直方图和合并直方图等方法来对原来的色彩直方图进行改进。同时，也可以通过颜色聚合矢量来对颜色在空间的分布信息进行了解，中心思想为：假如一个图像中它的颜色近似的像素所占据的面积比设定的阀值大，就讲这个区域里所有像素称为聚合像素，否则就是不聚合像素。然后在图像中对每一种颜色在两种像素中所占的比例进行计算，形成颜色聚合矢量。最后再经过计算形成颜色直方图。颜色直方图是色彩直方图的改进和演变，能够在一定程度上对图像色彩的空间分布相关信息进行储存。

对于全局色彩特征，其提取可以对该图的所有色彩分布信息进行涵盖，但同时也会让不少局部色彩的相关空间信息丢失。目前从局部区域可以分成四个方面，分别是采取自动颜色分割方法、采取交互并且半自动区域分割方法、根据收工区域分割方法以及根据固定块的图像分割方法。

对于局部颜色信息，要对每一种颜色的分布情况以及一些特征情况进行充分的考虑。在局部区域当中，相关颜色信息主要四个方面来表现，分别是主色彩、平均色彩、二进制色彩以及色彩直方图。有人曾经尝试通过将色彩信息和色彩的一部分相关空间信息结合起来对色彩直方图进行相关检索，也有人通过对自动分割法进行运用，制成了一个关于二进制的索引集，在图像的配合当中，来比较图像的色彩集距离和色彩区域相关空间信息的大小。

色彩空间关系包括包含、 分离和交。每一种关系都对应着评分，所有色彩区域相对应的空间管理的平方和就是所需要查询的空间距离。

2 纹理特征的提取

纹理特征的含义是，它能够很好地对图像中相关质现象的特征进行充分地反应，但又不以来图像的颜色和亮度等属性。在图像当中，纹理特征是一种很难描绘却非常重要的特征。纹理和颜色相似，在图像中同样是一种很重要的视觉特征，在很多相关系统中的运用非常广泛。她也是一种内在特征，跟物体表面的材质信息的联系非常大，主要包括表面结构组织信息和周围环境关系的相关信息。其可以用来定量描述图像的空间信息，跟物体材质的视觉特征的联系紧密，可以看成是相似形状的不断重复分布。

从人感知这个层次出发，纹理特征主要包含五个特征，分别是规整度特征、方向度特征、对比度特征、粗糙度特征以及线像度特征，在这五个特征中最重要的是方向度特征、粗糙度特征以及对比度特征，这几个特征不仅能够很好的对应人类的视觉感知，在提取图像特征的时候也非常重要。

关于统计方法，可以通过灰度直方图来对纹理进行描绘，这种方法也是最简单的统计法。文理统计特征的相关分析方法主要有四个方面，分别是马尔科夫分析方法、多尺度自回归方法、共生矩阵分析方法以及遗传算方法等。通过根据二阶灰度来对数值特征进行统计的方法，一般是在频率域或者空间域两个方面进行的。

在频率域方面，主要采取两种方法，第一种是傅里叶变换方法，图像在经过傅里叶变换之后，能量谱能够十分有效的反映粗糙度和方向性；第二种是小波分析，这个方法在文理分析这方面在上世纪九十年代之后的发展非常迅速，之后又很多新方法产生。在空间域方面，虽然直方图比较简单，但只能对一维的相关变化进行反映，因此在空间域很多时候会采取共生矩阵这个方法。

对于结构方法，是基于纹理基元和排列的相关规则来描述纹理的结构和特征，还包括特征和参数之间的联系等等。结构法文理的描述主要包括了复杂度、重复性、对比度、粗细度以及方向性等等。这个方法通常会联系计算特征和语义，有助于摄取高层语义。文理结构分析是架设图像都是由较小的纹理基元间排列而成的，但在实际的应用过程中实用性不大，只应用与规则的结构，因此还不能被广泛应用。

3 结语

综上所述，目前图像特征提取技术主要有颜色特征的提取和纹理特征的提取两个方面，而在实际的图像特征应用当中，颜色特征和纹理特征的提取是相辅相成，缺一不可的，因此，必须要合理的结合两种提取技术的使用，才能够更好地提取图像的特征。

参考文献

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