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编程问答

局部特征(5)——如何利用彩色信息 Color Descriptors

發(fā)布時間:2025/3/21 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 局部特征(5)——如何利用彩色信息 Color Descriptors 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
局部特征系列:
  • 局部特征(1)——入門篇
  • 局部特征(2)——Harris角點
  • 局部特征(3)——SURF特征總結(jié)
  • 局部特征(4)——SIFT和SURF的比較
  • 局部特征(5)——如何利用彩色信息 Color Descriptors
  • 局部特征(6)——局部特征描述匯總

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? ? ? ? 前面兩講中主要是針對SIFT和SURF做了一些介紹。他們的檢測子比較穩(wěn)定,描述子比較魯棒,好像非常棒的樣子。但是有一點非常遺憾,就是他們在對圖像進行處理的過程中,都把圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像進行處理,這樣就丟失了顏色信息。而顏色,本身提供了很大的信息量,丟失了特別可惜。很多人可能就會想,如何在描述子中加入顏色信息。在這一講中,我們就重點介紹一下改進的SIFT/SURF的Color Descriptor。

? ? ? ? 這里的Descriptor,其實我們可以把它當做大家傳統(tǒng)上理解的特征。而特征,應(yīng)該具有兩個比較重要的特點。第一就是它應(yīng)該是最有區(qū)分度、最有代表性的,應(yīng)該盡可能減少冗余的信息。如果對于大多數(shù)物體來說,這個變量的值非常相近,沒有什么區(qū)分性,自然不適合做特征。而另一個方面,它應(yīng)該盡可能的穩(wěn)定和魯棒。對于同樣的物體來說,當它因為噪聲的變化或者圖像的旋轉(zhuǎn)、尺度變換等影響時,這個變量的值應(yīng)該是盡可能不變的(invariant)。?我們要評價一個描述子是否魯棒,重點就看圖像被加入噪聲后,形成的描述子是否依然穩(wěn)定(也就是特征的各維是否不發(fā)生變化)。這里所謂的噪聲,無外乎以下幾種:

? ? ? ? 這里幾乎把所有可能發(fā)生的線性變化都列出來了。可以考慮到,現(xiàn)有的灰度的SIFT/SURF特征對于1-3的變化具有不變性。這主要得益于1)他們都采用梯度的直方圖(Haar小波也是計算了梯度),這樣可以消除intensity shift。2)RGB的線性變化不影響梯度的方向。3)最終都對描述子向量做了歸一化,解決了灰度的尺度變化。這樣的話,我們需要考慮的就是如何解決4-5的顏色上的變化了。在此之前,我們先看看目前不用在SIFT/SURF上有哪些顏色特征,然后考慮把這些顏色特征放到描述子中。

? ? ? ??1、RGB histogram,最常見的顏色直方圖,你懂的,但是不具有任何不變性,想到這里以后還是換個特征用吧。

? ? ? ??2、Opponent histogram


? ? ? ? O1和O2表征了顏色信息,對lightintensity shift是不變的,不過O3這個直接與灰度相關(guān)的變量就不是了。

? ? ?? ?3、Hue histogram

? ? ? ? 這個大家也熟悉,它對灰度的尺度變化和增量變化具有不變性。所以說HSV顏色空間對于RGB顏色空間,在這一點上有著優(yōu)勢。

? ??? ? 4、rg histogram

? ? ? ? 相當于對rgb分量做了一個歸一化,歸一化之后r/g分量就可以描述圖像的顏色信息。其中b分量是多余的,因為r+g+b=1。Rg直方圖對light intensity change是不變的,對于存在陰影的場景中可以嘗試用。


? ? ?? ?5、transformed colorhistogram

? ? ? ? 考慮到rgb直方圖對于灰度和顏色的線性變化不具有任何不變性,但是如果我們考慮對RGB三個通道分別做歸一化,歸一化的方法如:


? ? ? ? 這樣,通過減去均值可以抵消各通道的valueshift,通過除以方差可以抵消各通道的value scale change。(均值和方差以待統(tǒng)計的塊為單位進行計算。)這樣歸一化之后的直方圖對于light color change and shift是具有不變性的。

?

? ? ? ? 列舉了顏色直方圖的幾種統(tǒng)計方法之后,我們可以把他們用在SIFT/SURF描述子之中。因為傳統(tǒng)的SIFT/SURF描述子是對單通道進行統(tǒng)計的,當使用上述特征進行統(tǒng)計時,就是對多個通道分別計算描述子,最后形成一個多維的特征作為顏色描述子。重點想提一下的就是:

? ? ? ??C-SIFT:利用Opponentinformation中的 O1/O3和O2/O3作為顏色特征,這么做的目的是為了消除O1和O2中的灰度信息,但是,這樣做卻不能對intensity shift有不變性。

? ? ? ??Transformedcolor SIFT:這個特征將不僅對灰度的change和shift具有不變性,同時還對各顏色的shift和change都具有不變性;

? ? ? ??RGB-SIFT:很有意思的就是由于Transformedcolor SIFT對各通道的線性變化都具有不變性,而Transformed就是RGB特征經(jīng)過線性變換而來,因此RGB-SIFT和Transformed color SIFT具有同樣的不變性(效果是一樣的)。

? ? ? ?最后,對上面介紹的所有特征的不變性做一個總結(jié),見下表,其中“+”表示對這一變化具有不變性,“-”則表示不具有這種不變性。


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jiang1st2010

原文地址:http://blog.csdn.net/jiang1st2010/article/details/7647766

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的局部特征(5)——如何利用彩色信息 Color Descriptors的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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