[發(fā)明專利]一種低對比度車輛圖像的小波特征提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010280831.0
• 申請日: 2010-09-14
• 公開（公告）號: CN101937507A
• 公開（公告）日: 2011-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 文學(xué)志;方巍;鄭鈺輝
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種低對比度車輛圖像的小波特征提取方法，包括利用小波變換對圖像進行塔式分解步驟、小波系數(shù)處理步驟、分類器檢測步驟；其特征在于：所述小波系數(shù)處理步驟包括小波高頻系數(shù)增益步驟和分層歸一化步驟，其中：

(一)、小波高頻系數(shù)增益步驟：

圖像經(jīng)小波變換塔式分解步驟后分為低頻子帶部分和高頻子帶部分，采用增益函數(shù)對小波高頻子帶部分進行增益處理，所述高頻子帶包括水平子帶、垂直子帶和對角子帶，采用式(1)分層對小波高頻系數(shù)進行增益處理，

E(m_i，j)＝W(m_max_i，j)×K(m_i，j)????(1)

其中，W(·)為增益權(quán)值，K(·)為增益函數(shù)，i＝1，…，N-1，N為小波塔式分解的層數(shù)，j＝1，2，3，j＝1表示水平子帶細節(jié)，j＝2表示垂直子帶細節(jié)，j＝3表示對角子帶細節(jié)；m_i，j表示第i層j對應(yīng)子帶小波系數(shù)，m_max_i，j為第i層j對應(yīng)子帶系數(shù)幅值的最大值；式(1)中：

W(m_max_i，j)＝〔σ_max_i/σ_i，j〕????(2)

其中，σ_i，j代表第i層j對應(yīng)子帶系數(shù)的標準方差，其中，代表第i層j對應(yīng)子帶小波系數(shù)的均值，n代表第i層j對應(yīng)子帶小波系數(shù)的個數(shù)；σ_max_i為第i層三個子帶系數(shù)的標準方差的最大值；

K(mi,j)=S[αi,j(mi,j-βi,j)]-S[-αi,j(mi,j+βi,j)]S[αi,j(1-βi,j)]-S[-αi,j(1+βi,j)]---(3)]]>

式中S[·]代表非線性函數(shù)，其中e為自然對數(shù)底且e為常數(shù)，α_i，j為控制增益函數(shù)曲線形狀的參數(shù)，β_i，j為S[·]函數(shù)的臨界點，β_i，j＝σ_i，j/2；

(二)分層歸一化步驟：

經(jīng)以上增益處理后，將每一層小波數(shù)據(jù)按公式(4)歸一化到[0，1]；

e_i，j＝(m′_i，j-min_value_i，j)/(max_value_i，j-min_value_i，j)????????(4)

式中m′_i，j為第i層j對應(yīng)子帶經(jīng)以上增益函數(shù)增益后的數(shù)據(jù)；min_value_i，j為第i層j對應(yīng)子帶經(jīng)增益處理后數(shù)據(jù)的最小值；max_value_i，j為第i層j對應(yīng)子帶經(jīng)增益處理后數(shù)據(jù)的最大值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的低對比度車輛圖像的小波特征提取方法，其特征在于：所述分類器檢測步驟中采用支持向量機、AdaBoost或神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行分類檢測。