基于局部特征的图像匹配与识别有哪些方法
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发布时间：2022-03-30 02:13
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懂视网
时间：2022-03-30 06:35
图像识别过程中特征定义有四种方式：
1、统计方法。统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵GLCM的纹理特征分析方法Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数。
2、几何方法。所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio棋盘格特征法和结构法。
3、模型法。模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场CRF模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和Gibbs随机场模型法。
4、信号处理法。纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。
热心网友
时间：2022-03-30 03:43
从图像中提取的特征可以组成一个向量，两个图像之间可以通过定义一个距离或者相似性的测量度来计算相似程度。
特征匹配是图像检索的一个关键环节，具有特征依赖的特点，不同的特征应该采用不同的度量方法。在检索的过程中，根据系统相似性度量的算法计算查询特征与特征库中对应的每组特征的相似程度，把所得结果由大到小排序后得到一个匹配图像序列返回给用户。其间可以通过人机交互，对检索的结果逐步求精，不断缩小匹配集合的范围，从而定位到目标。匹配过程常利用特征向量之间的距离函数来进行相似性度量,模仿人类的认知过程,近似得到数据库的认知排序。常用的距离度量公式有：Minkkowsky距离，Manhattan距离，Euclidean距离，加权Euclidean距离，Chebyshev距离，Mahalanobis距离等。
其中，Manhattan 距离计算简单，效果也较好，被广泛采用；加权Euclidean 距离考虑了不同分量的重要性,也较为常用；Mahalanobis 距离考虑了样品的统计特性和样品之间的相关性，在聚类分析中经常用到。当采用综合特征进行检索时，需要对各特征向量进行归一化,以使得综合特征的各特征向量在相似距离计算中地位相同。
