13、图像特征描述与变换方法解析

图像特征描述与变换方法解析

在图像处理和计算机视觉领域，准确描述和分析图像特征是实现各种任务的关键。本文将深入探讨多种图像特征描述方法和变换技术，包括多分辨率直方图、径向直方图、轮廓直方图等，以及傅里叶变换、沃尔什 - 哈达玛变换等一系列变换方法。

1. 多分辨率、多尺度直方图

多分辨率直方图在纹理分析和特征识别中具有重要应用。它通过构建图像金字塔，为每个金字塔级别创建直方图并拼接在一起，形成多分辨率直方图。这种直方图具有算法简单、计算速度快、内存需求低、抗噪性强以及在空间和旋转变化下可靠性高等优点。

创建和使用多分辨率直方图的步骤如下：
1. 对图像应用高斯滤波器。
2. 创建图像金字塔。
3. 在每个级别创建直方图。
4. 使用 L1 范数对直方图进行归一化。
5. 创建累积直方图。
6. 创建差分直方图或 DOG 图像（金字塔级别之间的差异）。
7. 使用差分直方图重新归一化直方图。
8. 从差分直方图集合创建特征向量。
9. 使用 L1 范数作为直方图之间比较的距离函数。

下面是该流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[应用高斯滤波器] --> B[创建图像金字塔]
    B --> C[创建各级别直方图]
    C --> D[L1 范数归一化]
    D --> E[创建累积直方图]
    E --> F[创建差分直方图]
    F --> G[重新归一化直方图]
    G --> H[创建特征向量]