[發明專利]一種融合視覺顯著性和灰度共生矩的紋理特征提取方法

有效

• 申請號: 201210327822.1
• 申請日: 2012-09-06
• 公開（公告）號: CN102831427A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 肖德貴;辛晨;曾凡仔
• 申請（專利權）人: 湖南致尚科技有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114
• 代理人: 黃美成

1.一種融合視覺顯著性和灰度共生矩的紋理特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、初始化步驟：

對某一圖像，確定檢測窗口、基本塊和超級塊大小；

步驟2、以基本塊為單位計算顯著性因子和圖像的紋理結構特征向量：

顯著性因子的計算過程：

對圖像中的每一個像素，先計算所有鄰域像素與中心像素灰度值的差值總和，再計算局部顯著因子；進一步確定當前像素點的顯著性因子；

紋理結構特征向量的計算方法：

用發散灰度共生矩陣提取圖像的局部紋理結構；用一維向量即紋理結構特征向量表示局部紋理結構；

步驟3、以超級塊為單位，通過二維直方圖結合顯著性因子和紋理結構特征向量生成顯著性紋理結構特征描述算子；根據顯著性因子算子、檢測窗口大小、基本塊大小、超級塊大小，為每個超級塊中提取一個顯著性紋理結構特征描述算子，并以一維特征向量表述。

2.根據權利要求1所述的融合視覺顯著性和灰度共生矩的紋理特征提取方法，其特征在于，步驟1中，將檢測窗口分成n*m個基本塊，將任何相鄰的2*2個基本塊組成一個超級塊。

3.根據權利要求1所述的融合視覺顯著性和灰度共生矩的紋理特征提取方法，其特征在于，步驟2中，

局部顯著因子為鄰域像素和中心像素灰度值差的總和與中心像素灰度值的比值，即G(xc)=vxc;]]>

其中，v=Σi=0p-1(Δxi)=Σi=0p-1(xi-xc),]]>p=8，即八鄰域；

其中，x_c是中心像素點灰度值，x_i是中心像素點對應的鄰域像素點灰度值，p是鄰域像素個數，v是差值總和，G(x_c)是局部顯著因子；

當前像素點x_c的顯著性因子ξ(x_c)為：

ξ(x_c)=arctan[G(x_c)]，

其中將ξ(x_c)劃分為R個區間l_r,r=0,1,...,R-1。