[發(fā)明專利]一種彩色圖像顏色特征提取方法及裝置

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210092860.3
• 申請日: 2012-03-31
• 公開（公告）號: CN102663398A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王運節(jié);虞正華;張如高;張安發(fā)
• 申請（專利權(quán)）人: 上海博康智能信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海勝康律師事務(wù)所 31263
• 代理人: 張堅

1.一種圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

當(dāng)接收到視頻圖像時，建立背景模型，提取所述視頻圖像的前景圖像；

對獲得的所述前景圖像進行顏色歸一化處理，獲得歸一化后的圖像并作為圖像數(shù)據(jù)分割的對象；

根據(jù)像素點間的顏色特征的不相似性量度，利用圖像分割算法對圖像各像素點進行聚類，將圖像分割成一塊塊blob子區(qū)域，并提取各子區(qū)域?qū)?yīng)的顏色和位置特征，其中，所述子區(qū)域內(nèi)部顏色差異小，子區(qū)域間的顏色差異大。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述背景模型包括基于MRF的背景模型、混合高斯模型，概率密度函數(shù)模型，或基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的背景模型。

3.如權(quán)利要求1所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述對獲得的所述前景圖像進行顏色歸一化處理具體包括：

像素顏色值對R，G，B三通道亮度之和或者對三通道最大值進行歸一。

4.如權(quán)利要求1所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述圖像分割算法包括基于Graph的算法、分水嶺算法、區(qū)域分割及合并、形態(tài)學(xué)算法、Quadtree分割算法、并行區(qū)域算法、或頻域算法。

5.如權(quán)利要求4所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，當(dāng)所述算法為基于Graph的算法時，所述利用圖像分割算法對圖像各像素點進行聚類，將圖像分割成一塊塊子區(qū)域具體包括：

根據(jù)待分割的對像建立一個無向權(quán)圖G(V，E)，其中，像素點為圖的頂點，邊連接相鄰像素點，邊的權(quán)重為兩像素點的不相似性度量，自適應(yīng)地迭代合并聚類。?

6.如權(quán)利要求1所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述方法還包括：

對分割的子區(qū)域利用計算幾何學(xué)方法擬合成較規(guī)則的幾何形狀，其中，每個blob塊對應(yīng)有RGB顏色和空間坐標(biāo)信息。

7.如權(quán)利要求1所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述方法還包括：

賦予每個blob位置的預(yù)先確定的等分網(wǎng)格屬性以使后續(xù)快速索引。

8.如權(quán)利要求7所述的圖像顏色特征提取方法，其特征在于，所述方法還包括：

對每個blob的位置屬性進行bit位編碼并將特征傳輸?shù)较鄳?yīng)的服務(wù)器進行上存儲。

9.一種圖像顏色特征提取裝置，其特征在于，所述裝置包括：

圖像前景提取模塊，用來當(dāng)接收到視頻圖像時，建立背景模型，提取所述視頻圖像的前景圖像；

圖像預(yù)處理模塊，用來對獲得的所述前景圖像進行顏色歸一化處理，獲得歸一化后的圖像并作為圖像數(shù)據(jù)分割的對象；

圖像分割模塊，用來根據(jù)像素點間的顏色特征的不相似性量度，利用圖像分割算法對圖像各像素點進行聚類，將圖像分割成一塊塊blob子區(qū)域，并提取各子區(qū)域?qū)?yīng)的顏色和位置特征，其中，所述子區(qū)域內(nèi)部顏色差異小，子區(qū)域間的顏色差異大。

10.如權(quán)利要求9所述的圖像顏色特征提取裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

特征擬合模塊，用來對分割的子區(qū)域利用計算幾何學(xué)方法擬合成較規(guī)則的幾何形狀，其中，每個blob塊對應(yīng)有RGB顏色和空間坐標(biāo)信息。?

11.如權(quán)利要求9所述的圖像顏色特征提取裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

特征索引模塊，用來賦予每個blob位置的預(yù)先確定的等分網(wǎng)格屬性以使后續(xù)快速索引。

12.如權(quán)利要求9所述的圖像顏色特征提取裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

特征編碼模塊，用來對每個blob的位置屬性進行bit位編碼并將特征傳輸?shù)较鄳?yīng)的服務(wù)器進行上存儲。?