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特征檢測(cè)是低級(jí)圖像處理操作。即，通常將其作為對(duì)圖像的第一操作執(zhí)行，并檢查每個(gè)像素以查看該像素處是否存在特征。如果這是較大算法的一部分，則該算法通常僅檢查特征區(qū)域中的圖像。作為特征檢測(cè)的內(nèi)置先決條件，
通常使用高斯核以比例空間表示形式對(duì)輸入圖像進(jìn)行平滑處理，并計(jì)算一個(gè)或多個(gè)特征圖像，通常用局部圖像導(dǎo)數(shù)運(yùn)算來(lái)表示。

有時(shí)，當(dāng)特征檢測(cè)在計(jì)算上很昂貴并且存在時(shí)間限制時(shí)，可以使用更高級(jí)別的算法來(lái)指導(dǎo)特征檢測(cè)階段，以便僅在圖像的某些部分中搜索特征。

有許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法將特征檢測(cè)用作初始步驟，因此，已經(jīng)開(kāi)發(fā)了很多特征檢測(cè)器。這些在檢測(cè)到的特征種類(lèi)，計(jì)算復(fù)雜性和可重復(fù)性方面差異很大。

圖像特征的類(lèi)型
邊緣
邊緣是兩個(gè)圖像區(qū)域之間存在邊界（或邊緣）的點(diǎn)。通常，邊緣可以具有幾乎任意形狀，并且可以包括結(jié)。實(shí)際上，邊緣通常被定義為圖像中具有強(qiáng)梯度幅度的點(diǎn)集。此外，一些常用算法會(huì)將高梯度點(diǎn)鏈接在一起，以形成邊緣的更完整描述。
這些算法通常會(huì)對(duì)邊緣的屬性施加一些約束，例如形狀，平滑度和漸變值。

局部上，邊緣具有一維結(jié)構(gòu)。

角點(diǎn)/興趣點(diǎn)
術(shù)語(yǔ)“角點(diǎn)”和“興趣點(diǎn)”在某種程度上可以互換使用，是指圖像中具有局部二維結(jié)構(gòu)的點(diǎn)狀特征。由于早期算法首先執(zhí)行邊緣檢測(cè)，然后分析邊緣以查找方向的快速變化（角），因此出現(xiàn)了“ Corner”這個(gè)名稱(chēng)。然后開(kāi)發(fā)這些算法，從而不再需要顯式的邊緣檢測(cè)，
例如，通過(guò)尋找高水平的曲率在圖像漸變中。然后注意到，在圖像的不是傳統(tǒng)意義上的角的部分上也檢測(cè)到所謂的角（例如，可以檢測(cè)到深色背景上的小亮點(diǎn)）。這些點(diǎn)通常被稱(chēng)為興趣點(diǎn)，但是傳統(tǒng)上使用了[ corner]一詞[ 需要引用 ]。

斑點(diǎn)/興趣區(qū)
斑點(diǎn)提供了相對(duì)于區(qū)域的圖像結(jié)構(gòu)的補(bǔ)充描述，而不是更像點(diǎn)的角。但是，斑點(diǎn)描述符通常可能包含一個(gè)首選點(diǎn)（操作員響應(yīng)的局部最大值或重心），這意味著許多斑點(diǎn)檢測(cè)器也可能被視為興趣點(diǎn)操作員。斑點(diǎn)檢測(cè)器可以檢測(cè)圖像中過(guò)于光滑而無(wú)法被拐角檢測(cè)器檢測(cè)到的區(qū)域。

考慮縮小圖像，然后執(zhí)行角點(diǎn)檢測(cè)。檢測(cè)器將響應(yīng)在縮小圖像中很清晰的點(diǎn)，但在原始圖像中可能很平滑。正是在這一點(diǎn)上，拐角檢測(cè)器和斑點(diǎn)檢測(cè)器之間的差異變得有些模糊。在很大程度上，可以通過(guò)包括適當(dāng)?shù)谋壤吒拍顏?lái)彌補(bǔ)這種區(qū)別。
但是，由于它們對(duì)不同比例的不同類(lèi)型圖像結(jié)構(gòu)的響應(yīng)特性，在有關(guān)角點(diǎn)檢測(cè)的文章中也提到了LoG和DoH 斑點(diǎn)檢測(cè)器。

脊
對(duì)于細(xì)長(zhǎng)物體，脊的概念是自然的工具。從灰度圖像計(jì)算的脊線描述符可以看作是中間軸的概括。從實(shí)際的觀點(diǎn)來(lái)看，脊可以被認(rèn)為是代表對(duì)稱(chēng)軸的一維曲線，并且還具有與每個(gè)脊點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的局部脊寬度的屬性。
但是，不幸的是，從算法上從一般灰度圖像類(lèi)別中提取嶺特征比在邊緣，角點(diǎn)或斑點(diǎn)特征上算法難。但是，脊描述符通常用于航空?qǐng)D像中的道路提取和醫(yī)學(xué)圖像中的血管提取（請(qǐng)參閱脊檢測(cè)）。