图像的特征提取都有哪些算法

图像的经典特征提取方法：
1 HOG(histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图）
2 SIFT(Scale-invariant features transform,尺度不变特征变换）
3 SURF(Speeded Up Robust Features,加速稳健特征，对sift的改进）
4 DOG(Difference of Gaussian，高斯函数差分)
5 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式）
6 HAAR(haar-like ,haar类特征，注意haar是个人名，haar这个人提出了一个用作滤波器的小波，为这个滤波器命名为haar滤波器，后来有人把这个滤波器用到了图像上，就是图像的haar特征）

图像的一般提取特征方法：
1 灰度直方图，颜色直方图
2 均值，方差
3 信号处理类的方法：灰度共生矩阵，Tamura纹理特征，自回归纹理特征，小波变换。
4 傅里叶形状描述符，小波描述符等，

图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。形状特征提取算法有：空间矩特征等等高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法