圖像識(shí)別過程中特征定義有四種方式：
1、統(tǒng)計(jì)方法 。統(tǒng)計(jì)方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣GLCM的紋理特征分析方法Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上，通過實(shí)驗(yàn)，得出灰度共生矩陣的四個(gè)關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性 。統(tǒng)計(jì)方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關(guān)函數(shù)（即圖像的能量譜函數(shù)）提取紋理特征，即通過對(duì)圖像的能量譜函數(shù)的計(jì)算，提取紋理的粗細(xì)度及方向性等特征參數(shù) 。
2、幾何方法 。所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎(chǔ)上的一種紋理特征分析方法 。紋理基元理論認(rèn)為，復(fù)雜的紋理可以由若干簡(jiǎn)單的紋理基元以一定的有規(guī)律的形式重復(fù)排列構(gòu)成 。在幾何法中，比較有影響的算法有兩種：Voronio棋盤格特征法和結(jié)構(gòu)法 。
3、模型法 。模型法以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，采用模型的參數(shù)作為紋理特征 。典型的方法是隨機(jī)場(chǎng)CRF模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型法和Gibbs隨機(jī)場(chǎng)模型法 。
4、信號(hào)處理法 。紋理特征的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等 。灰度共生矩陣特征提取與匹配主要依賴于能量、慣量、熵和相關(guān)性四個(gè)參數(shù) 。Tamura紋理特征基于人類對(duì)紋理的視覺感知心理學(xué)研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對(duì)比度、方向度、線像度、規(guī)整度和粗略度 。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型的一種應(yīng)用實(shí)例 。
【圖像識(shí)別過程中特征定義有哪些方式 圖像識(shí)別 特征】
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