图像特征是什么？

计算机视觉中通常把角点（corner）作为是图像的特征，而角点能够作为图像特征点的原因有以下两点：1、角点具有唯一的可识别性，当然，这是基于两幅图像没有非常大的差别的前提下适用的；2、角点具有稳定性，换句话说，就是当该点有微小的运动时，就会产生明显的变化。于是，可以清晰的看到该点的移动，这有利于特征点的跟踪；对于图像上其它的特征描述，如边（edge），区域（patch）等，用数学的语言来描述，就是，这些特征点变化性比较小。如某一灰度相似的区域，其一阶导数为常数，二阶导数也为常数。因此，若选取一幅图像中这样的某个区域作为特征，则在另一幅图像中，便很难找到同时满足唯一可识别性和稳定性要求的对应特征。对于边特征，在垂直于边的方向上，其一阶导数和二阶导数均不为0；但是在平行于边的方向上，则不然。故边特征不适合作为图像的特征。当发现某个点附近的一阶导数是不断变化时，该点便是角点，可作为图像的特征点。

图像的特征就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然发生变化的地方，这些地方信息量最大。

理想的特征描述符应该具有:可重复性、可区分性、集中以及高效等特性;还需要能够应对图像亮度变化、尺度变化、旋转和仿射变换等变化的影响。