图像特征提取

1、图像边缘检测

边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,作为图像的一种基本特征,在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用,其目的就是精确定位边缘,同时更好地抑制噪声。MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测,并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。

Prewitt边缘检测算子使用两个有向算子(一个水平的,一个是垂直的,一般称为模板),每一个逼近一个偏导数: 

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Canny算子检测是边 缘检测中最常见的一种。Canny提出边缘检测的优劣评判的标准:高检测率、精确定位、明确响应。

2、角点特征检测

角点检测算法可归纳为3类:基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法,其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。常见的基于模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法,Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法。和其他角点检测算法相比,SUSAN角点检测算法具有算法简单、位置准确、抗噪声能力强等特点。


3、SURF特征提取





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