图像特征提取与计算 形状特征

在多媒体检索课程中，形状特征提取是图像处理和分析中的一个重要分支。形状特征在物体识别、图像检索等应用中占据着核心地位。形状特征的提取通常要求对图像中的物体或区域进行分割，这是由于形状是物体或区域的固有属性。 由于当前技术尚未能够实现准确和鲁棒的自动图像分割，因此形状特征的提取和使用在很大程度上受到限制，通常只在一些能够直接获得图像中物体或区域的应用场合中使用。除此之外，人们对物体的形状变化、旋转和缩放并不是特别敏感，因此在计算形状相似度时，形状特征必须满足变换、旋转和缩放的不变性。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种在尺度空间中提取的图像局部特征技术，由David G. Lowe于2004年提出。SIFT特征以其尺度不变性在很多领域都得到了广泛的应用，是目前非常重要的一种局部特征提取方法。SIFT特征提取流程主要包括以下几个步骤： 1. 构造尺度空间：首先通过高斯模糊算法对原始图像进行不同尺度的模糊处理，获得一系列不同尺度的图像。这一步的目的是模拟物体形状在不同观察距离下的尺度变化。 2. 构造高斯差图像（Difference of Gaussian，DoG）：通过计算不同尺度模糊图像间的差值得到高斯差分图像。这个操作有助于高斯模糊后图像中边缘和角点的检测。 3. 极值检测：在DoG图像中检测局部极值点，这些点是潜在的特征点候选。极值点通常表示图像中的特征区域，如边缘、角点等。 4. 方向赋予：确定每个特征点的方向参数，这一步是为了使特征点描述符具有旋转不变性。 5. 构造特征向量：提取特征点周围的图像区域，使用高斯加权的直方图统计方法来构造特征描述子。 SIFT特征提取流程中，高斯滤波是一个关键步骤，高斯函数中的方差决定了滤波器的尺度。方差越大，图像的模糊程度越高，权重更小。高斯卷积滤波矩阵体现了图像的局部空间相关特性，即图像中心像素点权重的大小。 此外，文档还提到了Shape Context（上下文形状描述符）和其他形状特征。Shape Context是一种形状描述方法，通过统计图像点的分布来描述物体的形状，具有对形状变换、旋转和缩放的不变性。其他形状特征可能指的是如HOG（Histogram of Oriented Gradient），轮廓描述符，矩等其他能够描述形状属性的特征。 在处理图像形状特征时，面临的挑战包括如何处理仿射变换下形状的失真问题。仿射变换导致的形状变形会影响形状特征的表示。因此，在特征提取时，需要对这些变形具有一定的鲁棒性。 形状特征的提取和计算在多媒体检索、物体识别等应用中是至关重要的。SIFT特征作为一种重要的局部特征描述符，其尺度不变性、旋转不变性和鲁棒性使得它在图像特征提取领域中有着广泛的应用。此外，Shape Context等形状特征提取方法也提供了一种有效的形状描述途径，有助于提高图像特征的检索精度和效率。在实际应用中，结合多种特征提取方法以及优化算法对图像特征进行综合分析，是提高图像处理系统性能的关键。