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特征目录。从图像中提取特征用于支持向量机。

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我正在寻找可靠的特征用于显微图像中细胞类型的分类。我想知道最好的方法是什么。
1) 我尝试了Pontil & Verii所描述的方法 - 使用标准化图像的每个像素作为特征。它很容易实现，但结果并不完全令人满意。还有一个问题是 - 分类是通过某种统计学魔法完成的，我无法理解为什么有些结果很差。
2) 我尝试提取高级特征，如峰值和空洞。我的实现速度很慢，但优点是我可以理解为什么一个细胞被识别为这样，而另一个不是，因为您可以在测试图像中可视化这些特征。
3) 最近我在一篇文章中发现了这些特征：
角二阶、距离、对比度、熵、反差分距离、相关性、和的平均值、差的平均值、和的熵、差的熵、方差、总和的方差、差的方差。
我想知道是否有一些标准库用于提取这些特征（最好是C/C++）？是否有特征类型的目录，包括优缺点、用例描述等？
谢谢您提前的任何建议！
分类是通过某种统计魔法完成的。这是否意味着您不喜欢支持向量机，还是指其他东西？ - Marc Claesen
@MarcClaesen：不喜欢支持向量机吗？一点也不！我指的是特征集。在我的第二种方法中，我能够独立地评估每个特征。那些在所有训练实例中具有小标准差的特征将提高识别率（正如我的直觉告诉我）。我建立了一个工具来评估可插拔的、参数化的特征。因此，我可以半自动地确定特定特征的最佳参数（例如峰值特征的峰高度）。在第一种方法中，特征非常低级且标准差非常大。因此，每个特征对结果的贡献是模糊的。 - Valentin H
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请上传一些示例图片，可以吗？ - GilLevi
@GilLevi：我期望有一个目录，它不依赖于分辨率、强度变化、噪声等因素。我认为我的特定图像并不相关。然而，如果您感兴趣，它们看起来类似于这篇文章中的图像：http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/24/1/94.full.pdf - Valentin H
@ValentinHeinitz，看起来你对图像处理很感兴趣 - 你能帮助我们打开这个专门的小组吗：http://area51.stackexchange.com/proposals/66531/computer-vision/72084 只需投票给少于10个赞成票的问题即可。谢谢。 - Royi
4个回答
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我可以推荐Lindblad等人在科学杂志Cytometry上发表的这篇文章，它涵盖了细胞特征提取和分类的一些方面。它没有使用任何标准库进行特征提取/分类，但其中包含了一些有关如何基于通用特征构建分类器的信息。
这可能不能完全解决您的问题，但我希望它能帮助您朝着更好的解决方案迈进。
+1：谢谢！！！我在谷歌上搜索Lindblad，找到了一些有趣的文章。（例如http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/24/1/94.full.pdf） - Valentin H
由于没有一个答案是我想要的，我想给你悬赏。Lindblad的一些文章给了我很好的想法，如何继续进行。然而，我不会选择你的答案，因为它没有回答问题。希望这没关系。 - Valentin H
谢谢您的奖励！我没有想到我的回答会被采纳，因为它并没有回答问题。我只是希望它能有所帮助，我很高兴它确实有用。 - mags
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你应该尝试使用Gabor特征提取技术，因为它可以提取与人类视觉皮层细胞非常相似的特征...通过设置不同方向和尺度的滤波器，然后从每个设置中提取特征。
你可以从Wikipedea开始学习。

+1：谢谢，看起来很有趣。这正是我所寻找的——如何检测特征，就像人类会检测它一样。然而，这只是一种特征提取技术，而不是目录。 - Valentin H
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欢迎您……是的，没有功能目录……但深入学习可能会让您自己理解一些东西。 - xor
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我不是在寻找一个图像处理工具包，而是一个独立于工具包的功能描述工具包。一个目录，其中包含命名的功能、用例描述和可能参考特定实现。 - Valentin H
你似乎对图像处理很感兴趣 - 你能帮我们打开这个专门的小组吗：http://area51.stackexchange.com/proposals/66531/computer-vision/72084 只需为少于10个赞同票的问题投票即可。谢谢！ - Royi
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