[科普中国]-全局图像特征

概述

全局特征是指图像的整体属性，常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征，比如强度直方图等。由于是像素级的低层可视特征，因此，全局特征具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点，但特征维数高、计算量大是其致命弱点。此外，全局特征描述不适用于图像混叠和有遮挡的情况。局部特征则是从图像局部区域中抽取的特征，包括边缘、角点、线、曲线和特别属性的区域等。常见的局部特征包括角点类和区域类两大类描述方式。1

颜色特征颜色是图像的主要视觉性质之一，在人们对图像的印象中，颜色占有很大的比重。颜色特征由于具备计算简单、性能稳定等优点，现己成为图像检索系统中应用最广泛的特征之一。通常来讲，相似的图像具有相似的颜色或者灰度级分布，该分布对平移、旋转、尺度缩放具有不变性，因此可以通过颜色特征对图像进行检索。计算机通常使用RGB色彩空间描述颜色，然而，在图像检索中，人们通常采用与人类的主观感知更为接近的HSV和Lab色彩空间。常用于图像检索的颜色特征包括：直方图、累积直方图、平均灰度级等，其中，基于累积直方图的图像检索性能最优。2

纹理特征纹理特征是指物体表面共有的内在特性，其包含了物体表面结构组织排列的重要信息及其与周围物体的联系。当检索在粗细和疏密等方面有较大差别的图像时，利用纹理特征是一种行之有效的方法。在过去的几十年中，人们对纹理的分析和研究取得了重大的成果，并在图像检索的研究中使用了各种各样的纹理特征，如：小波变换、Tamura纹理、灰度共生矩阵、纹理谱、Gabor变换等。有实验结果表明，Gabor小波能够较好地兼顾信号在时域和频域中的分辨能力，是图像检索中的最佳特征之一。

图像边缘是指图像灰度在空间上发生突变，或在梯度方向上发生突变的像素点的集合，上述突变通常是由图像中景物的物理特性发生变化而引起的。2

形状特征与颜色特征和纹理特征相比，形状特征更接近于目标的语义特征，包含一定的语义信息，可帮助用户忽略不相关的背景或不重要的目标，直接搜索与目标图像相似的图像。通常来讲，形状特征有以下两种表示方法：一是轮廓特征，即目标的外边界；二是区域特征，即整个形状区域。形状特征的表达以对图像中的目标或区域的分割为基础，而图像分割在当前仍是一个尚未完全解决的难题：此外，适用于图像检索的形状特征必须满足对变换、旋转和缩放的不变性，这也给形状相似性的计算带来了一定难度。因此，目前形状特征在图像检索中使用相对较少。2