图像特征提取与编码方法

图像特征提取与编码方法

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

图像是计算机视觉领域最基本的数据形式，从图像中提取有效的特征并进行编码是许多视觉任务（如图像分类、目标检测、图像检索等）的基础。图像特征提取与编码旨在从原始图像数据中提取出具有区分度和鲁棒性的特征表示，以便于后续的图像理解和处理。

1.2 研究现状

随着深度学习的兴起，图像特征提取与编码方法取得了巨大的进展。近年来，基于深度学习的特征提取方法逐渐成为主流，如卷积神经网络（CNN）等。此外，传统的手工特征提取方法（如图像分割、边缘检测、特征点检测等）在某些特定领域仍然具有其独特的优势。

1.3 研究意义

图像特征提取与编码在计算机视觉领域具有非常重要的意义。有效的特征提取与编码方法能够提高后续图像处理任务的性能，降低计算复杂度，并有助于扩展图像应用的范围。

1.4 本文结构

本文将围绕图像特征提取与编码方法展开，内容安排如下：

• 第 2 部分，介绍图像特征提取与编码的相关概念和联系。