图像特征的提取

Posted 2022-02-19 ivyharding

 

 

1、  HOG特征

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

主要思想：--获取轮廓信息

在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。

HOG特征提取算法的实现过程：

HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：

1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；

2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；

3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。

4）将图像划分成小cells（例如6*6像素/cell）；

5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；

6）将每几个cell组成一个block（例如3*3个cell/block），一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。

7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。

2、 LBP特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。

LBP特征的描述

原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。

LBP特征描述的是一种灰度范围内的图像处理操作技术

因为，从上面的分析我们可以看出，这个“特征”跟位置信息是紧密相关的。直接对两幅图片提取这种“特征”，并进行判别分析的话，会因为“位置没有对准”而产生很大的误差。后来，研究人员发现，可以将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征，然后，在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来，每个子区域，就可以用一个统计直方图来进行描述；整个图片就由若干个统计直方图组成；

对LBP特征向量进行提取的步骤

（1）首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）；

（2）对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值；

（3）然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。

（4）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。

3、SIFT特征提取的实质-SIFT提取的关键点是角点（角点+梯度直方图）

在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

构造过程

通过构建高斯金字塔，保证图像在任何尺度都能有对应的特征点，即保证尺度不变性。为了实现旋转不变性，需要根据检测到的关键点的局部图像结构为特征点赋值。具体做法是用梯度方向直方图。

关键点描述子不但包括关键点，还包括关键点周围对其有贡献的像素点。为了保证旋转不变性，要以特征点为中心，在附近领域内旋转θ角（即旋转为特征点的方向），然后计算采样区域的梯度直方图，形成n维SIFT特征矢量（如128-SIFT）。特征向量形成后，为了去除光照变化的影响，需要对它们进行归一化处理。

4、Haar-like特征

人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法。Haar-like特征是很简单的，无非就是那么几种，如两矩形特征、三矩形特征、对角特征。后来，还加入了边缘特征、线特征、中心环绕特征等。使用积分图可以加速计算特征。最后，使用集成的方法Adaboost进行训练。

HAAR特征只是使用特征模板，计算图像颜色的深浅模式，模板以不同的大小和位置在子图像中滑动，计算出特征值来，交给boost分类器。其实HAAR与LBP还是有点像的，都是灰度差。
- HAAR计算的模式也决定它对旋转没有很好的适应性

点

SIFT、SURF、ORB提取的是关键点的信息，可以用于表示某些图像的细节（或者指纹）。这几个特征可用于图像匹配和3维建模等算法。

面

HOG、LBP、HAAR提取的是面的信息，可以表示一块区域是什么样的，所以这几个特征可以用于人脸、人体等物体识别。