机器视觉（八）：图像特征提取

目录：

机器视觉（一）：概述

机器视觉（二）：机器视觉硬件技术

机器视觉（三）：摄像机标定技术

机器视觉（四）：空域图像增强

机器视觉（五）：机器视觉与世界杯

机器视觉（六）：频域图像增强

机器视觉（七）：图像分割

机器视觉（八）：图像特征提取​​​​​​​

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以下为正文

        区域和轮廓只包含对分割结果的原始描述，在实际应用中我们还需要从区域或轮廓中确定一个或多个特征量。这些确定的特征量被称为特征。确定特征的过程被称为图像特征提取。  

一、概述

1.图像特征的分类

（1）图像的视觉特征

        边缘、轮廓、形状、纹理和区域等。

（2）图像的统计特征

        灰度直方图特征、矩特征，其中矩特征包括均值、方差、峰度及熵特征等。

（3）图像变换系数特征

        傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换等。

（4）图像代数特征

        矩阵的奇异值

2.  特征提取与特征选择

（1）特征选择

        从一组特征中挑选出一些最有效的特征，以达到降低特征空间维数的目的。

（2）特征提取

        对原始特征进行变换得到的这些有利于分类、更本质、更少的新特征的过程。