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浅述计算机视觉中的图像特征及提取方法

摘要：计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，更是人工智能的基础。

人工智能领域中的信息多种多样，其中图片信息即视觉信息比其他信息如触

觉、听觉信息要重要得多。本文将简要概述计算机视觉领域中图像操作所要进

行的第一步——图像特征提取时的图像特征以及提取过程中所用到的方法。

关键词：计算机视觉；图像特征；特征提取方法

1 提取方法

1.1 直方图

直方图（Histogram）作为一个统计手段，具有一定的统计作用，同时其不

仅可以表示一般数据的分布，也可以对图像的数据或特征进行统计，生成图像

特征分布的直方图，譬如灰度、颜色、梯度（边缘）、形状、纹理、局部特征点

和视觉词汇等。

一个直方图可以被划分为多个不同的区间（bin），区间具有一定的统计或

物理意义，不同的区间也是不同的数据或特征的代表，其具体数值（高度）是

一种统计量，如概率、频数或特定积累等。一般而言，区间的具体选取可以通

过预定义或基于数据学习得到。

对图片数据生成的直方图，不同的区间具有不同的物理意义，如在图 1-1

中，区间从左到右依次表示灰度值从 0 到 255。

图 1-1 灰度直方图

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