[發明專利]室外場景圖像中樹木與建筑物的識別方法

在審

• 申請號: 201410334008.1
• 申請日: 2014-07-14
• 公開（公告）號: CN104091180A
• 公開（公告）日: 2014-10-08
• 發明（設計）人: 鄭李明;崔兵兵
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責任公司 32218
• 代理人: 瞿網蘭

技術領域

本發明涉及一種圖像處理方法，尤其是一種可以廣泛應用于如機器人視覺目標識別、搜索、定位與追蹤等領域。具體地說是一種對室外場景圖像中的樹木與建筑物進行識別的方法。

背景技術

對于人類來說認知場景圖像是有層次的，比如：當人們需要在室外場景中去尋找人體目標時，人們的視覺注意力將首先集中于場景圖像中的地面上，而非樹木、建筑物或是天空等；而當人們需要尋找飛行中的飛機時，人們的視覺注意力也將自然而然的集中于天空，而非地面、建筑物或樹木。這樣分層次的視覺信息認知可以大大減少目標搜尋的范圍，降低圖像分析的復雜度，從而實現快速準確的目標識別、搜索、定位與追蹤。本發明通過構建樹木和建筑物圖塊的特征量，并采用機器學習方法實現對室外場景圖像中樹木與建筑物的識別，進而實現機器視覺系統對室外場景的深層次認知，本發明可以有效簡化如人體目標等場景中特定對象的識別、搜索、定位與追蹤。

發明內容

本發明的目的是通過構建樹木和建筑物圖塊特征量，并采用機器學習的方法實現對室外場景圖像中的樹木與建筑物的識別，進而實現機器視覺系統對室外場景的深層次認知，本發明可以有效減少目標搜尋的范圍、降低圖像分析的維度，從而簡化如人體目標等場景中特定對象的識別、搜索、定位與追蹤。

本發明的技術方案是：

一種室外場景圖像中樹木與建筑物的識別方法，其特征是它包括以下步驟：

(1)構建識別對象分類數據集，從而得到樹木與建筑物摳像圖分類數據集；

(2)通過采用機器學習方法進行訓練學習從而產生樹木與建筑物在特征量空間區域劃分模型；

(3)對室外場景圖像進行識別；

(4)最后，對所識別得到的場景圖像中的立面圖像，采用所建的樹木與建筑物在特征量空間區域劃分模型對場景圖像中的樹木與建筑物進行識別。

所述的樹木與建筑物分類識別特征量的構造包括：

(1)基于紋理的特征量提取：

首先對數據集中彩色圖塊進行灰度變換，然后進行基于Canny算子的邊緣檢測，接著進行角度在0°～180°圍內的Hough變換直線方向統計；在進行邊緣檢測時，要去除掉圖塊邊緣對特征量的影響；在進行直方圖統計前對數據采用公式(2)進行規范化處理；同時用3個統計特征量來表征樹木和建筑物圖塊的區別；分述如下：

①方向線段求和S_l：其方法是將圖塊中角度從0°～180°范圍內基于線段長度的Hough變換直線方向統計直方圖數據進行求和計算，得到方向線段求和統計特征量；

具體公式如下：

Sl=Σi=0180li---(1)]]>

li=Li×100Max(L1,L2···L180)---(2)]]>

其中：L_i為i角度方向上直線段長度。