[發明專利]檢測圖像中的對象的裝置和方法、分類器生成裝置和方法

有效

• 申請號: 201010257560.7
• 申請日: 2010-08-17
• 公開（公告）號: CN102376087A
• 公開（公告）日: 2012-03-14
• 發明（設計）人: 劉汝杰;王月紅;于浩;上原祐介;增本大器
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 杜誠;李春暉

1.一種用于對圖像中的對象進行檢測的裝置，包括：

網格劃分部分，用于在以圖像中的特定點為極點的極坐標系中，用多條極線和以極點為圓心的多個圓劃分網格，其中，所述網格是相鄰極線與相鄰圓或相鄰極線與圓中的最小圓所限定的區域，所述極線的條數和所述圓的個數為常數，并且，所述圓中最大圓的半徑大于等于所述圖像中的前景圖像的像素與所述特定點之間的最大距離；

梯度方向直方圖獲得部分，用于針對每個網格，至少計算前景圖像中輪廓像素的相對于所述網格的參考方向的梯度方向并且根據所計算的梯度方向獲得所述網格的梯度方向直方圖；

特征構造部分，用于將所有網格的梯度方向直方圖連接成總直方圖向量，其中，每對相鄰極線限定的網格的梯度方向直方圖的連接順序相同，并且，所述特征構造部分對所述總直方圖向量進行傅立葉變換，以得到所述圖像的特征向量；以及

對象檢測部分，用于基于所得到的特征向量對所述圖像中的對象進行檢測。

2.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述梯度方向直方圖獲得部分還計算在所述前景圖像上的非輪廓像素的梯度方向。

3.根據權利要求2所述的裝置，其中，所述梯度方向直方圖獲得部分將所述前景圖像的非輪廓像素通過距離變換所映射到的輪廓像素的梯度方向作為所述非輪廓像素的梯度方向。

4.根據權利要求1到3中任一個所述的裝置，其中，所述相鄰圓之間的徑向距離等于所述圓中最小圓的半徑，并且所述相鄰極線之間的夾角相等。

5.根據權利要求1到3中任一個所述的裝置，其中，所述網格劃分部分確定所述圓和極線，使得相鄰圓之間所限定的以及所述最小圓所限定的前景圖像上的像素或輪廓像素的數目相等，并且使得所述相鄰極線之間所限定的前景圖像上的像素或輪廓像素的數目相等。

6.根據權利要求1到3中任一個所述的裝置，其中，所述特定點是所述前景圖像的幾何中心或重心。

7.根據權利要求1到3中任一個所述的裝置，其中，所述網格的所述參考方向經過所述特定點并且均分限定所述網格的兩個極線的夾角。

8.一種對圖像中的對象進行檢測的方法，包括：

在以圖像中的特定點為極點的極坐標系中，用多條極線和以極點為圓心的多個圓劃分網格，其中，所述網格是相鄰極線與相鄰圓或相鄰極線與圓中的最小圓所限定的區域，所述極線的條數和所述圓的個數為常數，并且，所述圓中最大圓的半徑大于等于所述圖像中的前景圖像的像素與所述特定點之間的最大距離；

針對每個網格，至少計算前景圖像中輪廓像素的相對于所述網格的參考方向的梯度方向并且根據所計算的梯度方向獲得所述網格的梯度方向直方圖；

將所有網格的梯度方向直方圖連接成總直方圖向量，其中，每對相鄰極線限定的網格的梯度方向直方圖的連接順序相同，并且，對所述總直方圖向量進行傅立葉變換，以得到所述圖像的特征向量；以及

基于所得到的特征向量對所述圖像中的對象進行檢測。

9.一種用于生成分類器的裝置，包括：

網格劃分部分，用于在以圖像中的特定點為極點的極坐標系中，用多條極線和以極點為圓心的多個圓劃分網格，其中，所述網格是相鄰極線與相鄰圓或相鄰極線與圓中的最小圓所限定的區域，所述極線的條數和所述圓的個數為常數，并且，所述圓中最大圓的半徑大于等于所述圖像中的前景圖像的像素與所述特定點之間的最大距離；

梯度方向直方圖獲得部分，用于針對每個網格，至少計算前景圖像中輪廓像素的相對于所述網格的參考方向的梯度方向并且根據所計算的梯度方向獲得所述網格的梯度方向直方圖；

特征構造部分，用于將所有網格的梯度方向直方圖連接成總直方圖向量，其中，每對相鄰極線限定的網格的梯度方向直方圖的連接順序相同，并且，所述特征構造部分對所述總直方圖向量進行傅立葉變換，以得到所述圖像的特征向量；以及

分類器生成部分，用于基于所得到的特征向量生成分類器。

10.一種生成分類器的方法，包括：

在以圖像中的特定點為極點的極坐標系中，用多條極線和以極點為圓心的多個圓劃分網格，其中，所述網格是相鄰極線與相鄰圓或相鄰極線與圓中的最小圓所限定的區域，所述極線的條數和所述圓的個數為常數，并且，所述圓中最大圓的半徑大于等于所述圖像中的前景圖像的像素與所述特定點之間的最大距離；

針對每個網格，至少計算前景圖像中輪廓像素的相對于所述網格的參考方向的梯度方向并且根據所計算的梯度方向獲得所述網格的梯度方向直方圖；

將所有網格的梯度方向直方圖連接成總直方圖向量，其中，每對相鄰極線限定的網格的梯度方向直方圖的連接順序相同，并且，對所述總直方圖向量進行傅立葉變換，以得到所述圖像的特征向量；以及

基于所得到的特征向量生成分類器。