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  • 图像特征提取三大算法:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    万次阅读 多人点赞 2017-03-21 10:49:21
    方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被...
     
    

    (一)HOG特征

     from:http://dataunion.org/20584.html

    1、HOG特征:

    方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

    (1)主要思想:

    在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。

    (2)具体的实现方法是:

    首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。

    (3)提高性能:

    把这些局部直方图在图像的更大的范围内(我们把它叫区间或block)进行对比度归一化(contrast-normalized),所采用的方 法是:先计算各直方图在这个区间(block)中的密度,然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后,能对光照变化和阴影获得更 好的效果。

    (4)优点:

    与其他的特征描述方法相比,HOG有很多优点。首先,由于HOG是在图像的局部方格单元上操作,所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不 变性,这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次,在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下,只要行人大体上能够保持直立的姿 势,可以容许行人有一些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。

    2、HOG特征提取算法的实现过程:

    大概过程:

    HOG特征提取方法就是将一个image(你要检测的目标或者扫描窗口):

    1)灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像);

    2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰;

    3)计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向);主要是为了捕获轮廓信息,同时进一步弱化光照的干扰。

    4)将图像划分成小cells(例如6*6像素/cell);

    5)统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数),即可形成每个cell的descriptor;

    6)将每几个cell组成一个block(例如3*3个cell/block),一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。

    7)将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image(你要检测的目标)的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。

      图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    具体每一步的详细过程如下:

    (1)标准化gamma空间和颜色空间

    为了减少光照因素的影响,首先需要将整个图像进行规范化(归一化)。在图像的纹理强度中,局部的表层曝光贡献的比重较大,所以,这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大,通常先转化为灰度图;

    Gamma压缩公式:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    比如可以取Gamma=1/2;

    (2)计算图像梯度

    计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度,并据此计算每个像素位置的梯度方向值;求导操作不仅能够捕获轮廓,人影和一些纹理信息,还能进一步弱化光照的影响。

    图像中像素点(x,y)的梯度为:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    最常用的方法是:首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算,得到x方向(水平方向,以向右为正方向)的梯度分量gradscalx,然后用[1,0,-1] T 梯度算子对原图像做卷积运算,得到y方向(竖直方向,以向上为正方向)的梯度分量gradscaly。然后再用以上公式计算该像素点的梯度大小和方向。

    (3)为每个细胞单元构建梯度方向直方图

    第三步的目的是为局部图像区域提供一个编码,同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。

    我们将图像分成若干个“单元格cell”,例如每个cell为6*6个像素。假设我们采用9个bin的直方图来统计这6*6个像素的梯度信息。也 就是将cell的梯度方向360度分成9个方向块,如图所示:例如:如果这个像素的梯度方向是20-40度,直方图第2个bin的计数就加一,这样,对 cell内每个像素用梯度方向在直方图中进行加权投影(映射到固定的角度范围),就可以得到这个cell的梯度方向直方图了,就是该cell对应的9维特 征向量(因为有9个bin)。

    像素梯度方向用到了,那么梯度大小呢?梯度大小就是作为投影的权值的。例如说:这个像素的梯度方向是20-40度,然后它的梯度大小是2(假设啊),那么直方图第2个bin的计数就不是加一了,而是加二(假设啊)。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    细胞单元可以是矩形的(rectangular),也可以是星形的(radial)。

    (4)把细胞单元组合成大的块(block),块内归一化梯度直方图

    由于局部光照的变化以及前景-背景对比度的变化,使得梯度强度的变化范围非常大。这就需要对梯度强度做归一化。归一化能够进一步地对光照、阴影和边缘进行压缩。

    作者采取的办法是:把各个细胞单元组合成大的、空间上连通的区间(blocks)。这样,一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到 该block的HOG特征。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。我们将归一化之后的块描述 符(向量)就称之为HOG描述符。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    区间有两个主要的几何形状——矩形区间(R-HOG)和环形区间(C-HOG)。R-HOG区间大体上是一些方形的格子,它可以有三个参数来表征:每个区间中细胞单元的数目、每个细胞单元中像素点的数目、每个细胞的直方图通道数目。

    例如:行人检测的最佳参数设置是:3×3细胞/区间、6×6像素/细胞、9个直方图通道。则一块的特征数为:3*3*9;

    (5)收集HOG特征

    最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集,并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。

    (6)那么一个图像的HOG特征维数是多少呢?

    顺便做个总结:Dalal提出的Hog特征提取的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间 (bin),在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的特征向量,每相邻的4个单元构成一个块(block),把 一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量,用块对样本图像进行扫描,扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来,就得到了人体的特征。例如, 对于64*128的图像而言,每16*16的像素组成一个cell,每2*2个cell组成一个块,因为每个cell有9个特征,所以每个块内有 4*9=36个特征,以8个像素为步长,那么,水平方向将有7个扫描窗口,垂直方向将有15个扫描窗口。也就是说,64*128的图片,总共有 36*7*15=3780个特征。

    (二)LBP特征

    LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征;

    1、LBP特征的描述

    原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素 点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像 素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    LBP的改进版本:

    原始的LBP提出后,研究人员不断对其提出了各种改进和优化。

    (1)圆形LBP算子:

    基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域,这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度和旋 转不变性的要求,Ojala等对 LBP 算子进行了改进,将 3×3邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方形邻域,改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子;

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    (2)LBP旋转不变模式

    从 LBP 的定义可以看出,LBP 算子是灰度不变的,但却不是旋转不变的。图像的旋转就会得到不同的 LBP值。

    Maenpaa等人又将 LBP算子进行了扩展,提出了具有旋转不变性的 LBP 算子,即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP值,取其最小值作为该邻域的 LBP 值。

    图 2.5 给出了求取旋转不变的 LBP 的过程示意图,图中算子下方的数字表示该算子对应的 LBP值,图中所示的 8 种 LBP模式,经过旋转不变的处理,最终得到的具有旋转不变性的 LBP值为 15。也就是说,图中的 8种 LBP 模式对应的旋转不变的 LBP模式都是00001111。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    (3)LBP等价模式

    一个LBP算子可以产生不同的二进制模式,对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生P 2 种模式。很显然,随着邻域集内采样点数的增加,二进制模式的种类是急剧增加的。例如:5×5邻域内20个采样点,有2 20 =1,048,576种二进制模式。如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。同时,过多的模式种类对于纹理 的表达是不利的。例如,将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直 方图过于稀疏。因此,需要对原始的LBP模式进行降维,使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。

    为了解决二进制模式过多的问题,提高统计性,Ojala提出了采用一种“等价模式”(Uniform Pattern)来对LBP算子的模式种类进行降维。Ojala等认为,在实际图像中,绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因 此,Ojala将“等价模式”定义为:当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时,该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式 类。如00000000(0次跳变),00000111(只含一次从0到1的跳变),10001111(先由1跳到0,再由0跳到1,共两次跳变)都是等 价模式类。除等价模式类以外的模式都归为另一类,称为混合模式类,例如10010111(共四次跳变)(这是我的个人理解,不知道对不对)。

    通过这样的改进,二进制模式的种类大大减少,而不会丢失任何信息。模式数量由原来的2 P 种减少为 P ( P-1)+2种,其中P表示邻域集内的采样点数。对于3×3邻域内8个采样点来说,二进制模式由原始的256种减少为58种,这使得特征向量的维数更少,并且可以减少高频噪声带来的影响。

    2、LBP特征用于检测的原理

    显而易见的是,上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”,那么,对一幅图像(记录的是每个像素点的灰度值)提取其原始的LBP算子之后,得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”(记录的是每个像素点的LBP值)。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。

    因为,从上面的分析我们可以看出,这个“特征”跟位置信息是紧密相关的。直接对两幅图片提取这种“特征”,并进行判别分析的话,会因为“位置没有 对准”而产生很大的误差。后来,研究人员发现,可以将一幅图片划分为若干的子区域,对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征,然后,在每个子区域内建 立LBP特征的统计直方图。如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述;整个图片就由若干个统计直方图组成;

    例如:一幅100*100像素大小的图片,划分为10*10=100个子区域(可以通过多种方式来划分区域),每个子区域的大小为10*10像 素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有10*10个子区域,也就有了10*10个统计直方图,利 用这10*10个统计直方图,就可以描述这幅图片了。之后,我们利用各种相似性度量函数,就可以判断两幅图像之间的相似性了;

    3、对LBP特征向量进行提取的步骤

    (1)首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell);

    (2)对于每个cell中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数,即得到该窗口中心像素点的LBP值;

    (3)然后计算每个cell的直方图,即每个数字(假定是十进制数LBP值)出现的频率;然后对该直方图进行归一化处理。

    (4)最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量;

    然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。

    (三)Haar特征

    1、Haar-like特征

    Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。

    Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻 梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构,如边缘、线段较敏感,所以只能描述特定走向(水平、垂直、对角)的结 构。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    对于图中的A, B和D这类特征,特征数值计算公式为:v=Sum白-Sum黑,而对于C来说,计算公式如下:v=Sum白-2*Sum黑;之所以将黑色区域像素和乘以2,是为了使两种矩形区域中像素数目一致。

    通过改变特征模板的大小和位置,可在图像子窗口中穷举出大量的特征。上图的特征模板称为“特征原型”;特征原型在图像子窗口中扩展(平移伸缩)得到的特征称为“矩形特征”;矩形特征的值称为“特征值”。

    矩形特征可位于图像任意位置,大小也可以任意改变,所以矩形特征值是矩形模版类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的函数。故类别、大小和位置的变化,使得 很小的检测窗口含有非常多的矩形特征,如:在24*24像素大小的检测窗口内矩形特征数量可以达到16万个。这样就有两个问题需要解决了:(1)如何快速 计算那么多的特征?—积分图大显神通;(2)哪些矩形特征才是对分类器分类最有效的?—如通过AdaBoost算法来训练(这一块这里不讨论,具体见http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7922923 )

    2、Haar-like特征的计算—积分图

    积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法,大大的提高了图像特征值计算的效率。

    积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中,当要计算某个区域的像素和时可以直接索引 数组的元素,不用重新计算这个区域的像素和,从而加快了计算(这有个相应的称呼,叫做动态规划算法)。积分图能够在多种尺度下,使用相同的时间(常数时 间)来计算不同的特征,因此大大提高了检测速度。

    我们来看看它是怎么做到的。

    积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法。积分图的构造方式是位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    积分图构建算法:

    1)用s(i,j)表示行方向的累加和,初始化s(i,-1)=0;

    2)用ii(i,j)表示一个积分图像,初始化ii(-1,i)=0;

    3)逐行扫描图像,递归计算每个像素(i,j)行方向的累加和s(i,j)和积分图像ii(i,j)的值

    s(i,j)=s(i,j-1)+f(i,j)

    ii(i,j)=ii(i-1,j)+s(i,j)

    4)扫描图像一遍,当到达图像右下角像素时,积分图像ii就构造好了。

    积分图构造好之后,图像中任何矩阵区域的像素累加和都可以通过简单运算得到如图所示。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    设D的四个顶点分别为α、β、γ、δ,则D的像素和可以表示为

    Dsum = ii( α )+ii( β)-(ii( γ)+ii( δ ));

    而Haar-like特征值无非就是两个矩阵像素和的差,同样可以在常数时间内完成。所以矩形特征的特征值计算,只与此特征矩形的端点的积分图有 关,所以不管此特征矩形的尺度变换如何,特征值的计算所消耗的时间都是常量。这样只要遍历图像一次,就可以求得所有子窗口的特征值。

    3、Haar-like矩形特征拓展

    Lienhart R.等对Haar-like矩形特征库作了进一步扩展,加入了旋转45  角的矩形特征。扩展后的特征大致分为4种类型:边缘特征、线特征环、中心环绕特征和对角线特征:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    在特征值的计算过程中,黑色区域的权值为负值,白色区域的权值为正值。而且权值与矩形面积成反比(使两种矩形区域中像素数目一致);

    竖直矩阵特征值计算:

    对于竖直矩阵,与上面2处说的一样。

    45°旋角的矩形特征计算:

    对于45°旋角的矩形,我们定义RSAT(x,y)为点(x,y)左上角45°区域和左下角45°区域的像素和。

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    用公式可以表示为:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    为了节约时间,减少重复计算,可按如下递推公式计算:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    而计算矩阵特征的特征值,是位于十字行矩形RSAT(x,y)之差。可参考下图:

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

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  • 图像特征提取算法

    2015-04-10 21:59:27
    图像特征提取算法及MATLAB代码实现,思路清晰,易于初学者了解.
  • 图像特征提取算法总汇,介绍各种图像特征提取的方法,用于进行图像匹配。当然只是抛砖引玉啦,简单介绍而已。但方法很全,适合初学者了解整个图像匹配的理论框架。
  • 图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 一、HOG特征 1、HOG特征: 即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。方向...

    图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    一、HOG特征

    1、HOG特征:
    即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

    (1)主要思想:
    在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。

    (2)具体的实现方法是:
    首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。

    (3)提高性能:
    把这些局部直方图在图像的更大的范围内(我们把它叫区间或block)进行对比度归一化(contrast-normalized),所采用的方法是:先计算各直方图在这个区间(block)中的密度,然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后,能对光照变化和阴影获得更好的效果。

    (4)优点:
    与其他的特征描述方法相比,HOG有很多优点。首先,由于HOG是在图像的局部方格单元上操作,所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性,这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次,在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下,只要行人大体上能够保持直立的姿势,可以容许行人有一些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。

    2、HOG特征提取算法的实现过程:
    大概过程:
    HOG特征提取方法就是将一个image(你要检测的目标或者扫描窗口):
    1)灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像);

    2)采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化);目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰;

    3)计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向);主要是为了捕获轮廓信息,同时进一步弱化光照的干扰。

    4)将图像划分成小cells(例如6*6像素/cell);

    5)统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数),即可形成每个cell的descriptor;

    6)将每几个cell组成一个block(例如3*3个cell/block),一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。

    7)将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image(你要检测的目标)的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。

    具体每一步的详细过程如下:
    (1)标准化gamma空间和颜色空间
    为了减少光照因素的影响,首先需要将整个图像进行规范化(归一化)。在图像的纹理强度中,局部的表层曝光贡献的比重较大,所以,这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大,通常先转化为灰度图;
    Gamma压缩公式:

    比如可以取Gamma=1/2;

    (2)计算图像梯度
    计算图像横坐标和纵坐标方向的梯度,并据此计算每个像素位置的梯度方向值;求导操作不仅能够捕获轮廓,人影和一些纹理信息,还能进一步弱化光照的影响。
    图像中像素点(x,y)的梯度为:

    最常用的方法是:首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算,得到x方向(水平方向,以向右为正方向)的梯度分量gradscalx,然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算,得到y方向(竖直方向,以向上为正方向)的梯度分量gradscaly。然后再用以上公式计算该像素点的梯度大小和方向。

    (3)为每个细胞单元构建梯度方向直方图
    第三步的目的是为局部图像区域提供一个编码,同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。
    我们将图像分成若干个“单元格cell”,例如每个cell为6*6个像素。假设我们采用9个bin的直方图来统计这6*6个像素的梯度信息。也就是将cell的梯度方向360度分成9个方向块,如图所示:例如:如果这个像素的梯度方向是20-40度,直方图第2个bin的计数就加一,这样,对cell内每个像素用梯度方向在直方图中进行加权投影(映射到固定的角度范围),就可以得到这个cell的梯度方向直方图了,就是该cell对应的9维特征向量(因为有9个bin)。
    像素梯度方向用到了,那么梯度大小呢?梯度大小就是作为投影的权值的。例如说:这个像素的梯度方向是20-40度,然后它的梯度大小是2(假设啊),那么直方图第2个bin的计数就不是加一了,而是加二(假设啊)。

    细胞单元可以是矩形的(rectangular),也可以是星形的(radial)。

    (4)把细胞单元组合成大的块(block),块内归一化梯度直方图
    由于局部光照的变化以及前景-背景对比度的变化,使得梯度强度的变化范围非常大。这就需要对梯度强度做归一化。归一化能够进一步地对光照、阴影和边缘进行压缩。
    作者采取的办法是:把各个细胞单元组合成大的、空间上连通的区间(blocks)。这样,一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。我们将归一化之后的块描述符(向量)就称之为HOG描述符。

    区间有两个主要的几何形状——矩形区间(R-HOG)和环形区间(C-HOG)。R-HOG区间大体上是一些方形的格子,它可以有三个参数来表征:每个区间中细胞单元的数目、每个细胞单元中像素点的数目、每个细胞的直方图通道数目。
    例如:行人检测的最佳参数设置是:3×3细胞/区间、6×6像素/细胞、9个直方图通道。则一块的特征数为:3*3*9;

    (5)收集HOG特征
    最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集,并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。

    (6)那么一个图像的HOG特征维数是多少呢?
    顺便做个总结:Dalal提出的Hog特征提取的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间(bin),在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的特征向量,每相邻的4个单元构成一个块(block),把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量,用块对样本图像进行扫描,扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来,就得到了人体的特征。例如,对于64*128的图像而言,每16*16的像素组成一个cell,每2*2个cell组成一个块,因为每个cell有9个特征,所以每个块内有4*9=36个特征,以8个像素为步长,那么,水平方向将有7个扫描窗口,垂直方向将有15个扫描窗口。也就是说,64*128的图片,总共有36*7*15=3780个特征。

    LBP特征

    Haar特征

    参考文章:http://dataunion.org/20584.html

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  • 关于图像特征提取

    万次阅读 多人点赞 2010-01-17 19:30:00
    网上发现一篇不错的文章,是关于图像特征提取的,给自己做的项目有点类似,发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像...

     网上发现一篇不错的文章,是关于图像特征提取的,给自己做的项目有点类似,发出来供大家参考。

           特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。

    特征的定义

            至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。

            特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。

           有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。

            由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。


    边缘
            边缘是组成两个图像区域之间边界(或边缘)的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的,还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。

    局部地看边缘是一维结构。



            角是图像中点似的特征,在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测,然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向(角)。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤,而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。


    区域
           与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构,但是区域也可能仅由一个像素组成,因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小,然后在缩小的图像上进行角检测。



            长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线,此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路,在医学图像中它被用来分辨血管。


    特征抽取
            特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。


    常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

    一 颜色特征

    (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    (1) 颜色直方图

            其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

             最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。

             颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

    (2) 颜色集

            颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如 HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系

    (3) 颜色矩

            这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。

    (4) 颜色聚合向量

            其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。

    (5) 颜色相关图

    二 纹理特征

    (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。

            例如,水中的倒影,光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性,因而将纹理信息应用于检索时,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

            在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时,利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候,通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

    (二)常用的特征提取与匹配方法 

      纹理特征描述方法分类

    (1)统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征:能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法,则是从图像的自相关函数(即图像的能量谱函数)提取纹理特征,即通过对图像的能量谱函数的计算,提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

    (2)几何法

            所谓几何法,是建立在纹理基元(基本的纹理元素)理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为,复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中,比较有影响的算法有两种:Voronio 棋盘格特征法和结构法。

    (3)模型法

            模型法以图像的构造模型为基础,采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法,如马尔可夫(Markov)随机场(MRF)模型法和 Gibbs 随机场模型法

    (4)信号处理法

            纹理特征的提取与匹配主要有:灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。

            灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,提出6种属性,即:粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型(simultaneous auto-regressive, SAR)是马尔可夫随机场(MRF)模型的一种应用实例。

    三 形状特征

    (一)特点:各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,但它们也有一些共同的问题,包括:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠;③许多形状特征仅描述了目标局部的性质,要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求;④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致,或者说,特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外,从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影,从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状,由于视点的变化,可能会产生各种失真。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

            通常情况下,形状特征有两类表示方法,一类是轮廓特征,另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界,而图像的区域特征则关系到整个形状区域。

    几种典型的形状特征描述方法:

    (1)边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法,其基本思想是点—线的对偶性;边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘,然后,做出关于边缘大小和方向的直方图,通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。

    (2)傅里叶形状描述符法

            傅里叶形状描述符(Fourier shape deors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述,利用区域边界的封闭性和周期性,将二维问题转化为一维问题。

            由边界点导出三种形状表达,分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。

    (3)几何参数法

            形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法,例如采用有关形状定量测度(如矩、面积、周长等)的形状参数法(shape factor)。在 QBIC 系统中,便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数,进行基于形状特征的图像检索。

            需要说明的是,形状参数的提取,必须以图像处理及图像分割为前提,参数的准确性必然受到分割效果的影响,对分割效果很差的图像,形状参数甚至无法提取。

    (4)形状不变矩法

    利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。

    (5)其它方法

            近年来,在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法(Finite Element Method 或 FEM)、旋转函数(Turning )和小波描述符(Wavelet Deor)等方法。

    Ⅱ 基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

            该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像,然后计算每一尺度的 7个不变矩,再转化为 10 个相对矩,将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量,从而统一了区域和封闭、不封闭结构。

    四 空间关系特征

    (一)特点:所谓空间关系,是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系,这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类:相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况,如上下左右关系等,后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见,由绝对空间位置可推出相对空间位置,但表达相对空间位置信息常比较简单。

            空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力,但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外,实际应用中,仅仅利用空间信息往往是不够的,不能有效准确地表达场景信息。为了检索,除使用空间关系特征外,还需要其它特征来配合。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

            提取图像空间关系特征可以有两种方法:一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征,并建立索引;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块,然后对每个图像子块提取特征,并建立索引。
    姿态估计问题就是:确定某一三维目标物体的方位指向问题。姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用。

            在不同领域用于姿态估计的传感器是不一样的,在这里主要讲基于视觉的姿态估计。

            基于视觉的姿态估计根据使用的摄像机数目又可分为单目视觉姿态估计和多目视觉姿态估计。根据算法的不同又可分为基于模型的姿态估计和基于学习的姿态估计。

    一基于模型的姿态估计方法

            基于模型的方法通常利用物体的几何关系或者物体的特征点来估计。其基本思想是利用某种几何模型或结构来表示物体的结构和形状,并通过提取某些物体特征,在模型和图像之间建立起对应关系,然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计。这里所使用的模型既可能是简单的几何形体,如平面、圆柱,也可能是某种几何结构,也可能是通过激光扫描或其它方法获得的三维模型。

            基于模型的姿态估计方法是通过比对真实图像和合成图像,进行相似度计算更新物体姿态。目前基于模型的方法为了避免在全局状态空间中进行优化搜索,一般都将优化问题先降解成多个局部特征的匹配问题,非常依赖于局部特征的准确检测。当噪声较大无法提取准确的局部特征的时候,该方法的鲁棒性受到很大影响。

    二基于学习的姿态估计方法

            基于学习的方法借助于机器学习(machine learning)方法,从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系,并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本,所得结果作为对样本的姿态估计。基于学习的方法一般采用全局观测特征,不需检测或识别物体的局部特征,具有较好的鲁棒性。其缺点是由于无法获取在高维空间中进行连续估计所需要的密集采样,因此无法保证姿态估计的精度与连续性。

            基于学习的姿态估计方法源于姿态识别方法的思想。姿态识别需要预先定义多个姿态类别,每个类别包含了一定的姿态范围;然后为每个姿态类别标注若干训练样本,通过模式分类的方法训练姿态分类器以实现姿态识别。

            这一类方法并不需要对物体进行建模,一般通过图像的全局特征进行匹配分析,可以有效的避免局部特征方法在复杂姿态和遮挡关系情况下出现的特征匹配歧义性问题。然而姿态识别方法只能将姿态划分到事先定义的几个姿态类别中,并不能对姿态进行连续的精确的估计。

            基于学习的方法一般采用全局观测特征,可以保证算法具有较好的鲁棒性。然而这一类方法的姿态估计精度很大程度依赖于训练的充分程度。要想比较精确地得到二维观测与三维姿态之间的对应关系,就必须获取足够密集的样本来学习决策规则和回归函数。而一般来说所需要样本的数量是随状态空间的维度指数级增加的,对于高维状态空间,事实上不可能获取进行精确估计所需要的密集采样。因此,无法得到密集采样而难以保证估计的精度与连续性,是基于学习的姿态估计方法无法克服的根本困难。

            和姿态识别等典型的模式分类问题不同的是,姿态估计输出的是一个高维的姿态向量,而不是某个类别的类标。因此这一类方法需要学习的是一个从高维观测向量到高维姿态向量的映射,目前这在机器学习领域中还是一个非常困难的问题。

            特征是描述模式的最佳方式,且我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式,在理想情况下,维度之间是互补完备的。

            特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特征空间,得到最能反应样本本质或进行样本区分的低维样本特征。

            一般图像特征可以分为四类:直观性特征、灰度统计特征、变换系数特征与代数特征。

            直观性特征主要指几何特征,几何特征比较稳定,受人脸的姿态变化与光照条件等因素的影响小,但不易抽取,而且测量精度不高,与图像处理技术密切相关。

            代数特征是基于统计学习方法抽取的特征。代数特征具有较高的识别精度,代数特征抽取方法又可以分为两类:一种是线性投影特征抽取方法;另外一种是非线性特征抽取方法。

            习惯上,将基于主分量分析和Fisher线性鉴别分析所获得的特征抽取方法,统称为线性投影分析。

           基于线性投影分析的特征抽取方法,其基本思想是根据一定的性能目标来寻找一线性变换,把原始信号数据压缩到一个低维子空间,使数据在子空间中的分布更加紧凑,为数据的更好描述提供手段,同时计算的复杂度得到大大降低。在线性投影分析中,以主分量分析(PCA,或称K-L变换)和Fisher线性鉴别分析(LDA)最具代表性,围绕这两种方法所形成的特征抽取算法,已成为模式识别领域中最为经典和广泛使用的方法。

            线性投影分析法的主要缺点为:需要对大量的已有样本进行学习,且对定位、光照与物体非线性形变敏感,因而采集条件对识别性能影响较大。

            非线性特征抽取方法也是研究的热点之一。“核技巧”最早应用在SVM中,KPCA和KFA是“核技巧”的推广应用。

            核投影方法的基本思想是将原样本空间中的样本通过某种形式的非线性映射,变换到一个高维甚至无穷维的空间,并借助于核技巧在新的空间中应用线性的分析方法求解。由于新空间中的线性方向也对应原样本空间的非线性方向,所以基于核的投影分析得出的投影方向也对应原样本空间的非线性方向。

            核投影方法也有一些弱点:几何意义不明确,无法知道样本在非显式映射后变成了什么分布模式;核函数中参数的选取没有相应选择标准,大多数只能采取经验参数选取;不适合训练样本很多的情况,原因是经过核映射后,样本的维数等于训练样本的个数,如果训练样本数目很大,核映射后的向量维数将会很高,并将遇到计算量上的难题。

             就应用领域来说,KPCA远没有PCA应用的广泛。如果作为一般性的降维KPCA确实比PCA效果好,特别是特征空间不是一般的欧式空间的时候更为明显。PCA可以通过大量的自然图片学习一个子空间,但是KPCA做不到。

            变换系数特征指先对图像进行Fourier变换、小波变换等,得到的系数后作为特征进行识别。

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  • 基于python的图像特征提取算法SIFT
  • sift图像特征提取与匹配算法代码

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    sift,The Scale Invariant Feature Transform ,尺度不变特征变换,是检测图像中具有唯一性、对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换(如从不同角度拍摄图片)保持不变性的图像局部特征的一种有效方法。可以容易地应用到图像匹配的应用中,如目标检测与识别,或者计算图像间的几何变换。

    该算法由David. Lowe在2004年发表,并在好像是2007年申请了专利。

    网络已有几个版本的实现

    请大家查看sift创始人的代码:David Lowe's SIFT code:

    http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints

     

    不过更易用的似乎是Rob Hess维护的sift 库:

    http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/

     

    但在使用rob代码的时候发现其非关键代码中的一个错误,而且他的代码只适于做验证,我做了一些小小的改变,使之可以更为方便的使用,可以再命令行下输入图片,并保存结果为图片和文本。文件名是被硬编码进去的

    下载地址:http://download.csdn.net/source/2962313

     

     

    看一下效果吧:

    特征图示:

    特征匹配

    但是sift特征应用也有局限,在我的棋盘图像中很明显,请仔细看特征点的匹配

     

    相关的一个很好网站

    牛津视觉几何研究组
    Visual Geometry Group at Oxford
    http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/index.html

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图像特征提取三大算法