[發(fā)明專(zhuān)利]一種圖像特征提取的方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310284672.5
• 申請(qǐng)日: 2013-07-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103336963A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張玉雙
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 天脈聚源(北京)傳媒科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/46
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/46;G06F17/30
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1.一種圖像特征提取的方法，其特征在于，包括以下步驟：

對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行ORB特征提取，并提取出特征數(shù)據(jù)，其中，ORB特征提取指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)特征點(diǎn)，ORB特征提取的結(jié)果是將特征點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)提取出來(lái)；

利用LSH算法將上述特征數(shù)據(jù)量化為整數(shù)，其中，LSH算法是一種概率方法，在過(guò)濾階段，LSH算法利用哈希技術(shù)把非相似、不可能成為結(jié)果的特征數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，過(guò)濾之后的特征數(shù)據(jù)作為候選集合，使得相似的特征數(shù)據(jù)以很高的概率留在候選集合中，進(jìn)而在候選集合上進(jìn)行實(shí)際的距離或者相似性度量計(jì)算；

進(jìn)入特征庫(kù)使用LSH算法量化出的整數(shù)與索引值進(jìn)行比對(duì)，快速定位索引值與上述使用LSH算法量化出的整數(shù)相同的一個(gè)或多個(gè)特征點(diǎn)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

特征庫(kù)對(duì)索引表進(jìn)行存儲(chǔ)，其中索引表包括：索引值和特征值；

特征值包括：圖像ID和特征數(shù)據(jù)，其中特征數(shù)據(jù)是32維數(shù)據(jù)，以數(shù)組的形式進(jìn)行保存，包括特征點(diǎn)的位置、頂點(diǎn)坐標(biāo)、特征向量中的一個(gè)或多個(gè)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)入特征庫(kù)使用LSH算法量化出的整數(shù)與索引值進(jìn)行比對(duì)，快速定位索引值與上述使用LSH算法量化出的整數(shù)相同的一個(gè)或多個(gè)特征點(diǎn)包括步驟：

將上述整數(shù)與索引值進(jìn)行比對(duì)；

對(duì)目標(biāo)圖像中提取出的特征向量同索引表中的與上述整數(shù)相等的一個(gè)或多個(gè)特征點(diǎn)的特征向量進(jìn)行距離計(jì)算；

保存距離相等或相近的M個(gè)點(diǎn)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行ORB特征提取之前，還包括步驟：

對(duì)模板圖像進(jìn)行ORB特征提取；

對(duì)模板圖像進(jìn)行變換，針對(duì)每種變換后的圖像分別進(jìn)行ORB特征提??；

計(jì)算上述ORB特征提取出的特征點(diǎn)重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)；

將重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的N個(gè)特征點(diǎn)保存到特征庫(kù)。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)模板圖像進(jìn)行變換包括：

仿射變換、添加噪聲、光照強(qiáng)度變化中的一種或多種，以此模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境。

6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在將重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的N個(gè)特征點(diǎn)輸入到特征庫(kù)之后，還包括步驟：

利用LSH算法將上述N個(gè)特征點(diǎn)各自的特征數(shù)據(jù)量化為整數(shù)；

將上述整數(shù)作為索引值存入索引表。

7.一種圖像特征提取的裝置，其特征在于，包括：

提取模塊，用于對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行ORB特征提取，并提取出特征數(shù)據(jù)，其中，ORB特征提取指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)特征點(diǎn)，ORB特征提取的結(jié)果是將特征點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)提取出來(lái)；

量化模塊，用于利用LSH算法將上述特征數(shù)據(jù)量化為整數(shù)，其中，LSH算法是一種概率方法，在過(guò)濾階段，LSH算法利用哈希技術(shù)把非相似、不可能成為結(jié)果的特征數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，過(guò)濾之后的特征數(shù)據(jù)作為候選集合，使得相似的特征數(shù)據(jù)以很高的概率留在候選集合中，進(jìn)而在候選集合上進(jìn)行實(shí)際的距離或者相似性度量計(jì)算；

定位模塊，用于進(jìn)入特征庫(kù)使用LSH算法量化出的整數(shù)與索引值進(jìn)行比對(duì)，快速定位索引值與上述使用LSH算法量化出的整數(shù)相同的一個(gè)或多個(gè)特征點(diǎn)。

8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：

比對(duì)模塊，用于將上述整數(shù)與索引值進(jìn)行比對(duì)；

計(jì)算模塊，用于對(duì)目標(biāo)圖像中提取出的特征向量同索引表中的與上述整數(shù)相等的一個(gè)或多個(gè)特征點(diǎn)的特征向量進(jìn)行距離計(jì)算；

保存模塊，用于保存距離相等或相近的M個(gè)點(diǎn)。

9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：

跟蹤器，用于保存特征點(diǎn)的位置、頂點(diǎn)坐標(biāo)、特征向量中的一個(gè)或多個(gè)。

10.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：

提取模塊，用于對(duì)模板圖像進(jìn)行ORB特征提?。?/p>

變換模塊，用于對(duì)模板圖像進(jìn)行變換，針對(duì)每種變換后的圖像分別進(jìn)行ORB特征提取；

計(jì)算模塊，用于計(jì)算上述ORB特征提取出的特征點(diǎn)重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)；

保存模塊，用于將重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的N個(gè)特征點(diǎn)保存到特征庫(kù)。

11.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：

量化模塊，用于利用LSH算法將上述N個(gè)特征點(diǎn)各自的特征數(shù)據(jù)量化為整數(shù)；

處理模塊，用于將上述整數(shù)作為索引值存入索引表。