[發明專利]一種用于數字圖像處理的特征提取模塊及遍歷方法無效

申請號：	201210264694.0	申請日：	2012-07-27
公開（公告）號：	CN102867181A	公開（公告）日：	2013-01-09
發明（設計）人：	姜小波;梁祥泰;周德祥	申請（專利權）人：	華南理工大學
主分類號：	G06K9/46	分類號：	G06K9/46
代理公司：	廣州市華學知識產權代理有限公司 44245	代理人：	蔡茂略
地址：	510640 廣東省廣***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種用于數字圖像處理特征提取模塊遍歷方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及圖像模式識別技術領域，特別涉及一種用于數字圖像處理的特征提取模塊及遍歷方法，用于特征查找與遍歷。

背景技術

隨著對人機交互需求的增加，人們對人機交互系統提出了越來越高的要求。其中一個非常重要的指標就是系統的分辨率。但人機交互其固有特點是數據處理量大，并且實時性要求高。這就是阻礙其走向高分辨率系統應用的一大瓶頸。

人機交互領域用到了大量的模式識別方法。但兩者最大的不同在于——模式識別給定一幅圖（如大小為20*20），再去識別這圖像中是否包含所需要找的目標（如人臉）；而人機交互給定一幅圖（如大小為640*480），再去識別這幅圖中的什么位置上是否有所需要找的目標（如大小為20*20的人臉）。因此，與模式識別相比，人機交互多出了一個在整幅圖像遍歷查找的過程。

對特定目標（如人臉）進行查找需要用到特征。特征一般由多個像素點作和組成，并且不同的特征其所包含的像素點數不同。因此計算每個特征需要的運算數量和運算時間也是不同的，這不利于硬件的實現。所以現在一般均采用基于積分圖計算特征的方法。積分圖中每一個點的值為其左上所有點的灰度值之和。因此在計算每一個特征時，僅僅需要用其4個端點的積分值進行2次加法運算和1次減法運算即可。這樣既降低了運算復雜度又保證了每次的運算時間。

人機交互因其數據處理量大，并且實時性要求高的特點成為其應用于通用處理的一大瓶頸。最近幾年，世界各地也開始了一些把人機交互處理做到FPGA或ASIC上的嘗試。考慮到運算復雜度、運算速度、功耗等因素，現今主流的做法均采用基于積分圖的特征查找和遍歷。其中，有3種典型的方法。第一種方法，把整幅圖像的積分圖存儲到寄存器（寄存器）中。第二種方法，把積分圖按行或者按列存儲到RAM中。第三種方法，在RAM與寄存器之間加入特定數量的行buffer（如圖像為640*480，檢測目標的大小為20*20，則加入（20+步進）個長度為640的行buffer），數據先從RAM到buffer，再最后到達寄存器，不管采用以上的哪一種設計，在實際應用當中都會存在制約。第一種方法，其所需用到的寄存器數目很多，只能用于整幅圖像比較小的情況。第二種方法，提取特征的速度太慢將拖慢整個系統的速度。方法三雖然對前面兩種方法進行了折中處理，但卻額外消耗了很多的buffer資源。現階段基于積分圖的特征查找和遍歷最大的難點在于：怎么用盡可能少的硬件資源進行盡可能快的特征提取。

發明內容

本發明為了克服現有技術存在的缺點與不足，提供一種用于數字圖像處理的特征提取模塊及遍歷方法。

本發明采用如下技術方案：

一種用于數字圖像處理的特征提取模塊，包括特征提取寄存器陣列、上緩沖區、下緩沖區、右緩沖區，所述上緩沖區位于特征提取寄存器陣列的上方，下緩沖區位于特征提取寄存器陣列的下方，右緩沖區位于特征提取寄存器陣列的右側；

所述特征提取寄存器陣列由M行N列的寄存器陣列構成，所述M為大于2的自然數，N為大于1的自然數；

所述特征提取寄存器陣列中，除上方的X行、下方的X行、右側的Y列寄存器外，其它的寄存器在上方與其距離為X的寄存器相連接，下方與其距離為X的寄存器連接，右側與其距離為Y的寄存器相連接；

所述上、下緩沖區均由X行N+Y列的寄存器陣列構成；

所述上緩沖區中的X行N列中的每個寄存器與特征提取寄存器陣列中距離該寄存器為X的寄存器相連接，其它的X行Y列中的寄存器與右緩沖區中距離該寄存器為X的寄存器相連接；

所述下緩沖區中的X行N列中的每個寄存器與特征提取寄存器陣列中距離該寄存器為X的寄存器相連，其它的X行Y列中的寄存器與右緩沖區中距離該寄存器為X的寄存器相連接；

所述右緩沖區由M行Y列的寄存器陣列構成，右緩沖區中的每個寄存器與特征提取寄存器陣列中距離該寄存器為Y的寄存器相連接；

所述X為行步進，X為小于M/2的自然數，所述Y為列步進，Y為小于N的自然數。

所述特征提取寄存器陣列為用于存儲積分圖數據的多輸入寄存器陣列。