常用的圖像特征有顔色特征、紋理特征、形狀特征、空間關系特征。

常用的圖像特征有顔色特征、紋理特征、形狀特征、空間關系特征。

一 顔色特征

（一）特點：顔色特征是一種全局特征,描述了圖像或圖像區域所對應的景物的表面性質。一般顔色特征是基于像素點的特征，此時所有屬于圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。由于顔色對圖像或圖像區域的方向、大小等變化不敏感，是以顔色特征不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征。另外，僅使用顔色特征查詢時，如果資料庫很大，常會将許多不需要的圖像也檢索出來。顔色直方圖是最常用的表達顔色特征的方法，其優點是不受圖像旋轉和平移變化的影響，進一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點是沒有表達出顔色空間分布的資訊。

（二）常用的特征提取與比對方法

（1）       顔色直方圖

其優點在于：它能簡單描述一幅圖像中顔色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特别适用于描述那些難以自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點在于：它無法描述圖像中顔色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對象或物體。

最常用的顔色空間：RGB顔色空間、HSV顔色空間。

顔色直方圖特征比對方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顔色表法、累加顔色直方圖法。

（2）       顔色集

顔色直方圖法是一種全局顔色特征提取與比對方法，無法區分局部顔色資訊。顔色集是對顔色直方圖的一種近似首先将圖像從 RGB顔色空間轉化成視覺均衡的顔色空間（如 HSV 空間），并将顔色空間量化成若幹個柄。然後，用色彩自動分割技術将圖像分為若幹區域，每個區域用量化顔色空間的某個顔色分量來索引，進而将圖像表達為一個二進制的顔色索引集。在圖像比對中，比較不同圖像顔色集之間的距離和色彩區域的空間關系

（3）       顔色矩

這種方法的數學基礎在于：圖像中任何的顔色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顔色分布資訊主要集中在低階矩中，是以，僅采用顔色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達圖像的顔色分布。

（4）       顔色聚合向量

其核心思想是：将屬于直方圖每一個柄的像素分成兩部分，如果該柄内的某些像素所占據的連續區域的面積大于給定的門檻值，則該區域内的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。

（5）       顔色相關圖

二 紋理特征

（一）特點：紋理特征也是一種全局特征，它也描述了圖像或圖像區域所對應景物的表面性質。但由于紋理隻是一種物體表面的特性，并不能完全反映出物體的本質屬性，是以僅僅利用紋理特征是無法獲得高層次圖像内容的。與顔色特征不同，紋理特征不是基于像素點的特征，它需要在包含多個像素點的區域中進行統計計算。在模式比對中，這種區域性的特征具有較大的優越性，不會由于局部的偏差而無法比對成功。作為一種統計特征，紋理特征常具有旋轉不變性，并且對于噪聲有較強的抵抗能力。但是，紋理特征也有其缺點，一個很明顯的缺點是當圖像的分辨率變化的時候，所計算出來的紋理可能會有較大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實的紋理。

例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會導緻紋理的變化。由于這些不是物體本身的特性，因而将紋理資訊應用于檢索時，有時這些虛假的紋理會對檢索造成“誤導”。

在檢索具有粗細、疏密等方面較大差别的紋理圖像時，利用紋理特征是一種有效的方法。但當紋理之間的粗細、疏密等易于分辨的資訊之間相差不大的時候，通常的紋理特征很難準确地反映出人的視覺感覺不同的紋理之間的差别。

（二）常用的特征提取與比對方法

紋理特征描述方法分類

（1）統計方法統計方法的典型代表是一種稱為灰階共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統計特征基礎上，通過實驗，得出灰階共生矩陣的四個關鍵特征：能量、慣量、熵和相關性。統計方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關函數（即圖像的能量譜函數）提取紋理特征，即通過對圖像的能量譜函數的計算，提取紋理的粗細度及方向性等特征參數

（2）幾何法

所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎上的一種紋理特征分析方法。紋理基元理論認為，複雜的紋理可以由若幹簡單的紋理基元以一定的有規律的形式重複排列構成。在幾何法中，比較有影響的算法有兩種：Voronio 棋盤格特征法和結構法。

（3）模型法

模型法以圖像的構造模型為基礎，采用模型的參數作為紋理特征。典型的方法是随機場模型法，如馬爾可夫（Markov）随機場（MRF）模型法和 Gibbs 随機場模型法

（4）信号處理法

紋理特征的提取與比對主要有：灰階共生矩陣、Tamura 紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等。

灰階共生矩陣特征提取與比對主要依賴于能量、慣量、熵和相關性四個參數。Tamura 紋理特征基于人類對紋理的視覺感覺心理學研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對比度、方向度、線像度、規整度和粗略度。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫随機場（MRF）模型的一種應用執行個體。

三 形狀特征

（一）特點：各種基于形狀特征的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目标來進行檢索，但它們也有一些共同的問題，包括：①目前基于形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數學模型；②如果目标有變形時檢索結果往往不太可靠；③許多形狀特征僅描述了目标局部的性質，要全面描述目标常對計算時間和存儲量有較高的要求；④許多形狀特征所反映的目标形狀資訊與人的直覺感覺不完全一緻，或者說，特征空間的相似性與人視覺系統感受到的相似性有差别。另外，從 2-D 圖像中表現的 3-D 物體實際上隻是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實的形狀，由于視點的變化，可能會産生各種失真。

（二）常用的特征提取與比對方法

Ⅰ幾種典型的形狀特征描述方法

通常情況下，形狀特征有兩類表示方法，一類是輪廓特征，另一類是區域特征。圖像的輪廓特征主要針對物體的外邊界，而圖像的區域特征則關系到整個形狀區域。

幾種典型的形狀特征描述方法：

（1）邊界特征法該方法通過對邊界特征的描述來擷取圖像的形狀參數。其中Hough 變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而将邊緣像素連接配接起來組成區域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點—線的對偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然後，做出關于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構造圖像灰階梯度方向矩陣。

（2）傅裡葉形狀描述符法

傅裡葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅裡葉變換作為形狀描述，利用區域邊界的封閉性和周期性，将二維問題轉化為一維問題。

由邊界點導出三種形狀表達，分别是曲率函數、質心距離、複坐标函數。

（3）幾何參數法

形狀的表達和比對采用更為簡單的區域特征描述方法，例如采用有關形狀定量測度（如矩、面積、周長等）的形狀參數法（shape factor）。在 QBIC 系統中，便是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數不變矩等幾何參數，進行基于形狀特征的圖像檢索。

需要說明的是，形狀參數的提取，必須以圖像處理及圖像分割為前提，參數的準确性必然受到分割效果的影響，對分割效果很差的圖像，形狀參數甚至無法提取。

（4）形狀不變矩法

利用目标所占區域的矩作為形狀描述參數。

（5）其它方法

近年來，在形狀的表示和比對方面的工作還包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋轉函數（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。

Ⅱ 基于小波和相對矩的形狀特征提取與比對

   該方法先用小波變換模極大值得到多尺度邊緣圖像，然後計算每一尺度的 7個不變矩，再轉化為 10 個相對矩，将所有尺度上的相對矩作為圖像特征向量，進而統一了區域和封閉、不封閉結構。

四 空間關系特征

（一）特點：所謂空間關系，是指圖像中分割出來的多個目标之間的互相的空間位置或相對方向關系，這些關系也可分為連接配接/鄰接關系、交疊/重疊關系和包含/包容關系等。通常空間位置資訊可以分為兩類：相對空間位置資訊和絕對空間位置資訊。前一種關系強調的是目标之間的相對情況，如上下左右關系等，後一種關系強調的是目标之間的距離大小以及方位。顯而易見，由絕對空間位置可推出相對空間位置，但表達相對空間位置資訊常比較簡單。

空間關系特征的使用可加強對圖像内容的描述區分能力，但空間關系特征常對圖像或目标的旋轉、反轉、尺度變化等比較敏感。另外，實際應用中，僅僅利用空間資訊往往是不夠的，不能有效準确地表達場景資訊。為了檢索，除使用空間關系特征外，還需要其它特征來配合。

（二）常用的特征提取與比對方法

提取圖像空間關系特征可以有兩種方法：一種方法是首先對圖像進行自動分割，劃分出圖像中所包含的對象或顔色區域，然後根據這些區域提取圖像特征，并建立索引；另一種方法則簡單地将圖像均勻地劃分為若幹規則子塊，然後對每個圖像子塊提取特征，并建立索引。