影像特征的提取与定位件•影像特征提取概述•影像特征提取的技术•影像特征定位技术•影像特征提取与定位的应用场景•总结与展望01影像特征提取概述影像特征提取的意义提高图像识别准确率提升图像分类性能0102促进计算机视觉应用发展03影像特征提取的方法基于手工特征提取的方法基于深度学习的方法基于传统机器学习的方法影像特征提取的效果鲁棒性强提高识别准确率计算效率高02影像特征提取的技术基于小波变换的影像特征提取小波变换原理实施步骤优点缺点基于PCA的影像特征提取PCA原理实施步骤基于PCA的影像特征提取优点缺点PCA无法很好地处理图像的纹理和颜色信息，同时对数据的预处理要求较高。此外，PCA的主成分可能存在冗余，影响特征提取的效率。基于LBP的影像特征提取LBP原理实施步骤优点缺点03影像特征定位技术基于区域生长的影像特征定位区域生长算法生长准则种子点选择基于区域生长的影像特征定位方法是通过选择种子点，然后根据设定的生长准则将邻近像素合并到同一区域，从而完成特征提取与定位。在基于区域生长的影像特征定位方法中，需要设定生长准则来确定种子点是否应该将邻近像素合并到同一区域。种子点的选择对基于区域生长的影像特征定位方法的结果有很大影响，通常需要根据经验或实验来确定。基于边缘检测的影像特征定位边缘检测算法滤波技术多尺度分析基于模板匹配的影像特征定位模板匹配算法1相似度度量23搜索策略基于机器学习的影像特征定位机器学习算法010203特征选择模型优化04影像特征提取与定位的应用场景医学影像分析肿瘤检测血管结构分析骨折愈合评估遥感图像识别目标跟踪气象预测环境监测自动驾驶目标识别行人识别路标识别车辆识别05总结与展望当前研究存在的挑战与问题技术局限性数据质量跨领域应用对未来研究的展望与建议010203技术创新数据质量提升跨领域应用拓展THANKYOU
