33、图像特征提取与单目视觉人眼视线跟踪技术解析

图像特征提取与单目视觉人眼视线跟踪技术解析

1. 图像特征提取方法

在计算机视觉领域，图像特征提取是一项重要的技术。常见的“RGB + GLCM”和“HSV + GLCM”图像特征提取方法，都借助灰度共生矩阵（GLCM）来描述图像的纹理特征。

1.1 “RGB + GLCM”图像特征提取方法

• 考虑颜色信息 ：RGB代表图像的红、绿、蓝通道，能保留原始图像的颜色信息。
• 广泛适用性 ：RGB是常见的图像表示方式，可应用于多种图像处理任务。
• 直观性 ：RGB颜色模型对于很多人来说更容易理解和解释。

1.2 “HSV + GLCM”图像特征提取方法

• 考虑色调、饱和度和亮度 ：HSV颜色模型描述了图像的色调、饱和度和亮度三个属性，更适合表达图像的颜色特征。
• 对光照变化具有鲁棒性 ：HSV颜色空间中的饱和度和亮度对光照变化不敏感，能更好地适应不同的光照条件。
• 在某些场景下更具区分性 ：在某些图像分类或目标检测任务中，HSV颜色模型能更好地区分不同的对象或背景。

选择哪种特征提取方法取决于具体的应用场景和任务要求。如果颜色信息是关键因素且需要高度的直观性，“RGB + GLCM”可能是合适的方法；而“HSV + GLCM”方法则更适用于关注图像颜色特征、