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图像的特征提取都有哪些算法

12月21日 编辑 fanwen51.com

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图像的经典特征提取方法:

1 HOG(histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图)

2 SIFT(Scale-invariant features transform,尺度不变特征变换)

3 SURF(Speeded Up Robust Features,加速稳健特征,对sift的改进)

4 DOG(Difference of Gaussian,高斯函数差分)

5 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)

6 HAAR(haar-like ,haar类特征,注意haar是个人名,haar这个人提出了一个用作滤波器的小波,为这个滤波器命名为haar滤波器,后来有人把这个滤波器用到了图像上,就是图像的haar特征)

图像的一般提取特征方法:

1 灰度直方图,颜色直方图

2 均值,方差

3 信号处理类的方法:灰度共生矩阵,Tamura纹理特征,自回归纹理特征,小波变换。

4 傅里叶形状描述符,小波描述符等,

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