图像特征提取与选择是图像处理过程中至关重要的环节，对后续的图像分类有重要影响。尤其在面对样本数量少、维度高的图像数据时，有效提取有用信息至关重要。为此，需要对图像特征进行降维处理，特征提取与特征选择是最有效的手段，旨在获取一个能够反映数据本质结构、识别率更高的特征子空间。

常用的图像特征提取算法包括HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）、HAAR（Haar-like特征）、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（定向快速旋转简短描述符）等。

一、HOG特征 HOG特征是一种用于物体检测的特征描述符，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的轮廓信息。其主要过程如下： 1. 将图像灰度化，并采用Gamma校正法对图像进行颜色空间的标准化，以调节对比度并降低阴影和光照变化的影响。 2. 计算每个像素的梯度，获取图像的轮廓信息。 3. 将图像划分为多个子区域（cell），统计每个cell的梯度直方图。 4. 将每几个cell组合成一个block，串联block内的所有cell的特征描述符。 5. 最终将所有block的HOG特征描述符串联起来，得到可供分类使用的特征向量。目前，HOG特征与SVM分类器结合已被广泛应用于图像识别中。

二、LBP特征 LBP特征是一种描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性的优点。其主要过程如下： 1. 将图像划分为多个子区域（cell）。 2. 对每个cell中的一个像素，将其相邻的8个像素灰度值与其进行比较，生成8位二进制数，即LBP值。 3. 计算每个cell的直方图，并对其进行归一化处理。 4. 将每个cell的统计直方图连接成一个特征向量，即整幅图的LBP纹理特征向量。

三、HAAR特征 HAAR特征最初用于人脸表示，后来扩展至其他应用。其主要过程如下： 1. 使用三种类型的特征：两矩形特征、三矩形特征、对角特征等。 2. 通过积分图加速特征计算。 3. 使用Adaboost进行训练。HAAR特征与LBP特征类似，都基于灰度差。

四、SIFT特征 SIFT特征提取的关键在于检测图像中的角点，并计算其方向。其主要过程如下： 1. 在不同尺度空间上查找关键点，并计算其方向。 2. 关键点描述符不仅包括关键点，还包括其周围区域的像素点。 3. 为了实现旋转不变性，使用梯度方向直方图。 4. 形成的特征向量需归一化处理，以去除光照变化的影响。SIFT、SURF和ORB等算法提取的是关键点信息，可用于图像匹配和三维建模等算法。

五、SURF算法 SURF算法是对SIFT算法的改进，提高了执行效率。其主要过程如下： 1. 生成尺度空间时，不同组间的图像尺寸一致，但使用不同的盒式滤波器。 2. 特征点检测时，首先通过Hessian矩阵检测候选特征点，再进行非极大值抑制。 3. 在特征向量的方向确定上，SURF算法在圆形邻域内检测各扇形范围内的水平、垂直方向上的Haar小波响应。 4. 特征描述子的维度低于SIFT，仅为64维。

六、ORB算法 ORB算法用于快速创建图像中的关键点特征向量。其主要过程如下： 1. 从图像中查找关键点。 2. 为每个关键点计算特征向量，该向量仅包含1和0，称为二元特征向量。 3. 该算法速度快，且在一定程度上不受噪声和图像变换（如旋转和缩放）的影响。

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