图像特征提取与分析讲义1

图像分割概念：图像分割就是把图像分成各特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。

这些区域互相不交叉，每一个区域都满足特定区域的一致性。

医学图像的特点:成像设备的局限性、组织的蠕动-----伪影和噪声局部体效应------组织边缘模糊 病变组织---------病变边缘不明确 不均匀的组织器官-------灰度不均匀 模糊、不均匀、个体差异、复杂多样 医学图像分割方法的特点1、分割算法一般面向具体的分割任务，没有通用的方法2、重视多种分割算法的有效结合3、需要利用医学中大量领域的知识4、交互式分割方法受到日益重视 图像分割算法基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法基于数学形态学的分割方法灰度阈值法:灰度值域法是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或分割物体的边界.阈值的选取:1直方图法（极小值点阈值） 2 最小误差阈值 3 迭代阈值分割 4 最大方差阈值分割边缘检测（Edge Detection ）:基本思想是先检测图像中的边缘点，再按照某种策略将边缘沿点连接成轮廓，从而构成分割区域。

边缘：指图像局部亮度变化显著的部分.边缘的检测方法:最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。

利用相邻区域的像素值不连续的性质，采用一阶或二阶导数来检测边缘点。

一阶导数求极值点，二阶导数求过零点。

一阶 梯度算子:Roberts 交叉算子 Sobel 算子 Priwitt 算子 二阶 拉普拉斯算子:在此基础上LoG 算子 Canny 算子 :推导了最优边缘检测算子 区域生长(region growing)基本思想：将具有相似性质的像素集合起来构成区域。

具体步骤：先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子象素所在的区域中。

将这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程，直到在没有满足条件的像素可被包括进来。

图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。

本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。

边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。

边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。

Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。

Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。

边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。

角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。

角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。

常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。

SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。

Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。

FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。

角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。

尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。

SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。

SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。

SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。

图像处理中的特征提取与分析方法图像处理是一门涉及计算机视觉、模式识别等领域的重要学科，其目的是通过对图像进行各种处理和分析，从而获得图像中的有用信息。

在图像处理的过程中，特征提取与分析方法是非常关键的步骤。

本文将介绍图像处理中常用的特征提取与分析方法。

特征提取是将原始图像数据转换为能够更好地表示目标对象或区分不同对象的特征向量的过程。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

下面将依次介绍这些特征的提取方法。

首先是颜色特征的提取。

颜色是图像中最直观的特征之一，可以用来区分不同的物体或区域。

常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色统计。

颜色直方图统计图像中每个像素在不同颜色通道上的出现次数，可以用来描述图像的颜色分布特征。

颜色矩是对颜色直方图的高阶统计，可以更准确地描述图像的颜色分布。

颜色统计则是对颜色在图像上的分布进行统计，可以反映出不同颜色区域的相对比例。

其次是纹理特征的提取。

纹理是由一定的形状、大小和排列方式组成的，可以用来描述物体的表面属性。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。

灰度共生矩阵统计了图像中不同像素灰度级别相邻纹理特征的分布情况，可以用来描述图像的纹理信息。

小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解成不同频率和方向的子图像，从而提取出具有不同纹理特征的子图像。

局部二值模式则是通过比较像素点与其邻域像素点之间的灰度差异来描述图像的纹理特征。

最后是形状特征的提取。

形状是物体在图像中的几何结构，可以用来描述物体的轮廓和边界。

常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。

边缘检测可以将物体与背景之间的边界提取出来，常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测。

轮廓提取可以通过将图像二值化后，提取出物体的轮廓信息，常用的轮廓提取算法包括边缘追踪和形态学操作。

形状描述子则是对物体轮廓进行数学描述，常用的形状描述子包括傅里叶描述子和Zernike描述子。

图像特征提取HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】图像特征提取方法特征提取是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征，其结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。

图1.图像特征分类及其方法一、颜色特征颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。

一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。

由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。

常用的特征提取与匹配方法有5种：颜色矩、颜色直方图、颜色集、颜色聚合向量、颜色相关图。

（1）颜色矩颜色矩是一种简单而有效的颜色特征，其数学基础是图像中的任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。

此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)就足以表达图像的颜色分布，与颜色直方图相比，该方法的另一个好处是无须对特征进行量化。

一阶矩：二阶矩：三阶矩：一阶：颜色分量的平均强度；二、三阶：方差和偏移度。

图像的颜色矩一共有九个分量，每个颜色通道均有三个低阶矩。

颜色矩仅仅使用少数几个矩，从而导致过多的虚警，因此颜色矩常和其他特征结合使用。

（2）颜色直方图它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。

但它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调。

颜色直方图可以分为三类，分别为：全局直方图、累加直方图、主色调直方图。

医学影像数据的特征提取与分析近年来，随着医学成像技术的不断进步，医学影像数据已成为医学领域中最重要的信息来源之一。

医学影像数据包含了大量的患者的生理学信息和疾病病理学信息，如何从这些数据中有效地提取特征和分析数据已成为医学影像处理中的重要研究方向。

医学影像数据的特征提取是一个关键问题。

特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征数据，并将其转化为可用于分类、诊断等任务的信息。

目前，常用的医学影像特征包括形态学、灰度共生矩阵、小波变换、纹理特征等。

这些特征提取方法可以使医生从众多影像数据中提取出关键信息，弥补了医生繁琐而易错的手动测量。

形态学特征是根据医学影像数据的形状和位置信息来提取的。

例如，肿瘤的大小、形状和位置等特征对于诊断和治疗有很大的意义。

常用的形态学特征包括面积、周长、长宽比、偏心率等。

形态学特征对于结构准确的轮廓边缘特别敏感，因此对于分割不准确的影像数据使用需要谨慎。

灰度共生矩阵是根据灰度运动规律来提取特征的。

灰度共生矩阵是一种数学工具，它可以描述像素之间的关系。

常用的灰度共生矩阵特征包括对比度、角度、能量和熵等。

灰度共生矩阵特征可以反映出医学影像的灰度分布情况，因此对于灰度分布特征明显的医学影像数据有重要意义。

小波变换是一种数学工具，它可以将信号分解成不同尺度的分量。

小波变换可以在时间、频率和空间域中提取特征。

小波变换不仅可以用于图像处理，也可以用于信号处理、数据压缩等领域。

小波变换特征可用于同步瞬态检测、分析图像和声音的边缘等。

小波变换在医学影像处理中的应用主要集中在图像滤波和分割。

纹理特征是根据医学影像的纹理来提取特征的。

通常，影像的纹理是由多个尺度的细节组成。

纹理特征可以用于描述影像的纹理特性，如平滑，草叶，斑块等。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、灰度共生权重等。

纹理特征提取通常需要大量的计算量，因此通常需要配合分步计算和并行处理。

医学影像数据的特征分析是指从提取出的特征数据中获取有用的信息并进行定量分析。