特征段提取方法(特征提取的方法信號處理)
1.特征提取的方法有哪些 信號處理
數字信號處理是把信號用數字或符號表示成序列，通過(guò)計算機或通用（專(zhuān)用）信號處理設備，用數值計算方法進(jìn)行各種處理，達到提取有用信息便于應用的目的。例如：濾波、檢測、變換、增強、估計、識別、參數提取、頻譜分析等。
一般地講，數字信號處理涉及三個(gè)步驟：
⑴模數轉換（A/D轉換）：把模擬信號變成數字信號，是一個(gè)對自變量和幅值同時(shí)進(jìn)行離散化的過(guò)程，基本的理論保證是采樣定理。
⑵數字信號處理（DSP）：包括變換域分析（如頻域變換）、數字濾波、識別、合成等。
⑶數模轉換（D/A轉換）：把經(jīng)過(guò)處理的數字信號還原為模擬信號。通常，這一步并不是必須的。 作為DSP的成功例子有很多，如醫用CT斷層成像掃描儀的發(fā)明。它是利用生物體的各個(gè)部位對X射線(xiàn)吸收率不同的現象，并利用各個(gè)方向掃描的投影數據再構造出檢測體剖面圖的儀器。這種儀器中fft（快速傅里葉變換）起到了快速計算的作用。以后相繼研制出的還有：采用正電子的CT機和基于核磁共振的CT機等儀器，它們?yōu)獒t學(xué)領(lǐng)域作出了很大的貢獻。
信號處理的目的是：削弱信號中的多余內容；濾出混雜的噪聲和干擾；或者將信號變換成容易處理、傳輸、分析與識別的形式，以便后續的其它處理。
2.圖像的特征提取都有哪些算法
圖像的經(jīng)典特征提取方法：
1 HOG(histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方圖)
2 SIFT(Scale-invariant features transform，尺度不變特征變換)
3 SURF(Speeded Up Robust Features，加速穩健特征，對sift的改進(jìn))
4 DOG(Difference of Gaussian，高斯函數差分)
5 LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)
6 HAAR(haar-like ,haar類(lèi)特征，注意haar是個(gè)人名，haar這個(gè)人提出了一個(gè)用作濾波器的小波，為這個(gè)濾波器命名為haar濾波器，后來(lái)有人把這個(gè)濾波器用到了圖像上，就是圖像的haar特征)
圖像的一般提取特征方法：
1 灰度直方圖，顏色直方圖
2 均值，方差
3 信號處理類(lèi)的方法：灰度共生矩陣，Tamura紋理特征，自回歸紋理特征，小波變換。
4 傅里葉形狀描述符，小波描述符等，
3.遙感圖像特征抽取主要有幾種方法 掃什么條件下可以使用特征抽取方法
主要有：地物邊界跟蹤法；形狀特征描述與提取；地物空間關(guān)系特征描述與提取。
遙感圖像解譯，除了利用地物的光譜特征外，還需利用地物的形狀特征和空間關(guān)系特征，因此需要提取圖像的其他特征。
對于高分辨率遙感圖像，可以清楚地觀(guān)察到豐富的結構信息，如城市是由許多街區組成的，每個(gè)街區又由多個(gè)巨星樓房構成，其中人造地物具有明顯的形狀和結構特征，如建筑物、廠(chǎng)房、農田田埂，因此可以設法去提取這類(lèi)地物的形狀特征及其空間關(guān)系特征，以作為結構模式識別的依據
4.圖像視覺(jué)特征的提取和表達有哪些方法
(1)提取簡(jiǎn)單，時(shí)間和空間復雜度低。
(2)區分能力強，對圖像視覺(jué)內容相似的圖像其特征描述之間也應相近，反
之，對于視覺(jué)內容不相似的圖像其特征描述之間應有一定的差別。
(3)與人的視覺(jué)感知相近，對人的視覺(jué)感覺(jué)相近的圖像其特征描述之間也相
近，對人的視覺(jué)感知有差別的圖像其特征描述之間也有一定的差別。
(4)抗干擾能力強，魯棒性好，對圖像大小，方向不敏感，具有幾何平移，
旋轉不變性。
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