图像特征提取与描述：关键概念与应用详解

在《计算方法解决逆问题》的第八章中，重点讨论了图像特征提取与描述在数字图像处理中的核心作用。图像特征提取是针对原始图像或分析后的数据，寻找并选择那些能有效体现信号分类特性和本质的简化表达形式，这一过程主要关注特征的选择和表达。特征描述则是将这些特征转化为数学上的形式，以支持图像分析、识别等任务。 图像特征应具备可区分性、独立性、不变性以及数量少等优点。其中，不变性包括平移不变性、尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性，确保特征在不同条件下的稳定性。常见的图像特征包括色彩特征（如CIE-XYZ、CIE-LAB等色彩空间）、形状特征、纹理特征和局部描述子，以及子空间方法。 色彩特征作为重要的类型，其特点是维度低、分布密集且可能存在冗余，但直观且对光照和色度漂移有较好的抵抗能力。选择色彩空间时，需要考虑像素的聚类性和可区分性，以及对光照变化的稳健性。描述色彩特征常采用参数概率模型，如高斯模型。 图像匹配是通过分析内容、特征等对应关系来寻找相似目标的过程，涉及的任务广泛，如图像配准、目标姿态估计等。图像分类和识别则是根据图像内容对目标进行分类或识别，可能基于像素、区域、整体或多个图像集合，类别定义可能基于相似性、语义或特定任务需求。 在数字图像处理领域，早期图像处理包括光学方法和电子学方法，主要处理模拟图像，如二维或三维连续图像。随着数字化技术的发展，图像被量化为像素集合，形成数字图像，具有高信息量、宽频带需求、像素相关性和受人类感知影响等特点。图像处理分为模拟和数字两种方式，分别进行像素级操作和对图像的分析和理解。 数字图像处理方法依据作用范围分为空域算法和变换域算法。空域处理包括邻域处理和点处理，后者通过傅立叶变换等变换算法将图像转换到变换域进行操作，再转换回空域。这种处理方法有助于减小计算复杂度并提升图像处理的效率和效果。图像分析则是在图像中检测目标并提取关键信息，是介于图像处理和理解之间的中间层次。