[發(fā)明專利]一種目標(biāo)圖像輪廓特征表示方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310423050.6
• 申請(qǐng)日: 2013-09-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103473537A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王光偉;熊曾剛;蘭義華;葉從歡;張凱兵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖北工程學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06T5/40;G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 北京中北知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11253
• 代理人: 段秋玲

1.一種目標(biāo)圖像輪廓特征表示方法，其特征在于，所述方法包括：

根據(jù)邊緣檢測(cè)算法獲取目標(biāo)圖像的邊緣輪廓圖像；

獲取所述邊緣輪廓圖像中各個(gè)邊緣像素點(diǎn)的切線方向；

將所述邊緣輪廓圖像劃分為若干個(gè)塊，并且在多個(gè)方向上統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊中邊緣像素點(diǎn)的切線方向直方圖；

對(duì)所述每個(gè)塊的切線方向直方圖進(jìn)行歸一化處理得到對(duì)應(yīng)的直方圖向量，將得到的各個(gè)直方圖向量按順序串行連接，生成表示整個(gè)目標(biāo)圖像輪廓特征的邊緣特征向量。

2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述根據(jù)邊緣檢測(cè)算法獲取目標(biāo)圖像的邊緣輪廓圖像步驟之后，還包括：

對(duì)所述邊緣輪廓圖像進(jìn)行去噪和邊緣修復(fù)處理。

3.如權(quán)利要求1或2所述方法，其特征在于，所述獲取所述邊緣輪廓圖像中各個(gè)邊緣像素點(diǎn)的切線方向步驟，具體包括：

獲取所述邊緣輪廓圖像中各個(gè)邊緣像素點(diǎn)的位置向量其中dx_i,j、dy_i,j分別表示當(dāng)前邊緣像素點(diǎn)與鄰域邊緣像素點(diǎn)在水平和豎直方向的距離；

根據(jù)所述各個(gè)邊緣像素點(diǎn)的位置向量得到邊緣像素點(diǎn)的切線方向θi,j=arctan(dyi,jdxi,j).]]>

4.如權(quán)利要求3所述方法，其特征在于，所述將所述邊緣輪廓圖像劃分為若干個(gè)塊，并且在多個(gè)方向上統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊中邊緣像素點(diǎn)的切線方向直方圖步驟，具體包括：

將所述邊緣輪廓圖像平均分割成r×r個(gè)小方格，將相鄰的m×m個(gè)小方格作為一個(gè)塊，且任意相鄰的兩個(gè)塊中間有m×(m-1)個(gè)小方格重合，其中所述r、m均為自然數(shù)；

在n個(gè)方向上統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊中邊緣像素點(diǎn)的切線方向直方圖，其中n為自然數(shù)，每一個(gè)方向包含180/n度的范圍。

5.如權(quán)利要求4所述方法，其特征在于，所述r為4，m為2、n為9。

6.如權(quán)利要求5所述方法，其特征在于，將得到的各個(gè)直方圖向量按從左到右、從上到下的順序串行連接生成表示整個(gè)目標(biāo)圖像輪廓特征的邊緣特征向量。

7.一種目標(biāo)圖像輪廓特征表示裝置，其特征在于，所述裝置包括：

邊緣檢測(cè)單元，用于根據(jù)邊緣檢測(cè)算法獲取目標(biāo)圖像的邊緣輪廓圖像；

方向獲取單元，用于獲取所述邊緣輪廓圖像中各個(gè)邊緣像素點(diǎn)的切線方向；

方向統(tǒng)計(jì)單元，用于將所述邊緣輪廓圖像劃分為若干個(gè)塊，并且在多個(gè)方向上統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊中邊緣像素點(diǎn)的切線方向直方圖；

輪廓特征表示單元，用于對(duì)所述每個(gè)塊的切線方向直方圖進(jìn)行歸一化處理得到對(duì)應(yīng)的直方圖向量，將得到的各個(gè)直方圖向量按順序串行連接，生成表示整個(gè)目標(biāo)圖像輪廓特征的邊緣特征向量；

所述邊緣檢測(cè)單元、方向獲取單元、方向統(tǒng)計(jì)單元和輪廓特征表示單元順次連接。

8.如權(quán)利要求7所述裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

去噪修復(fù)模塊，用于對(duì)所述邊緣輪廓圖像進(jìn)行去噪和邊緣修復(fù)處理。