图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。人眼可以看到图像这种视觉信息,但这种信息并不能让计算机“看见”,即计算机并不能处理这种信息。 想要让计算机“看见”,就要求我们将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式。这就是图像特征提取,传统的特征提取方法分为两个类别,分别是基于结构形态的特征提取与基于几何分布的特征提取。 基于结构形态的特征提取 通常情况下,基于结构形态的特征有两类表示方法,一类是轮廓特征,另一类是区域特征。基于结构形态的特征提取方法主要是将字符图像的结构形态转化为特征向…

给定一幅图像(一般为二值图像)中的点集合,如何检测直线? 一种解决方法:任选一对点,决定一条线,然后测试所有其他点是否接近这条线,从而得出接近这条特殊线的所有点的子集。该方法比较复杂。另外一种方法便是采用霍夫变换。 霍夫变换是图像处理必然接触到的一个算法,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体,该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果,该方法可以进行圆,直线,椭圆等形状的检测。在车道线检测中,当初考虑的一个方案便是采用霍夫变换检测直线进行车道线提取。 霍夫变换…