摘要：转自http://apps.hi.baidu.com/share/detail/216181051.关于小波变换： 一种多分辨率分析工具，为不同尺度上信号的的分析和表征提供了精确和统一框架。它的原理是来源于Fourier变换！但是它比传统的Fourier变换有更多优点，比如：1）小波变换可以覆盖整个频域；2)可以通过选取合适滤波器，减少或除去提取的不同特征之间的相关性；3)具有“变焦”特性，低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率，在高频段可用低频率分辨率和高时间分辨率4)小波变换在实现上有快速算法（Mallat小波分析算法）。提到小波变换必须提到小波函数，简单的说，积分为0的函数都可以作为小波函 阅读全文

摘要：ift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。总体来说，Sift算子具有以下特性： （1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 （2）独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确 阅读全文

摘要：本文引用自yuweiisme《关于图像特征提取》网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的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。特征提取的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。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性” 阅读全文

摘要：常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：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。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1 阅读全文

摘要：一、点特征提取点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等，在图像匹配合遥感影像定位中很有用。用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子。自七十年代以来出现一系列各不相同、个有特色的兴趣算子，叫知名的有Moravec算子、Hannah算子与Foistner等。 下面以Moravec算子为例说明点特征提取：Moravec算子的基本思想是，以像元的四个主要方向上最小灰度方差表示该像元与邻近像元的灰度变化情况，即像元的兴趣值，然后在图像的局部选择具有最大的兴趣值得点（灰度变化明显得点）作为特征点，具体算法如下：（1）计算各像元的兴趣值IV(interest value)，例如计算香元（c，r）的兴 阅读全文