[發明專利]一種獲取圖像局部特征的方法及系統

有效

• 申請號: 201410586724.9
• 申請日: 2014-10-28
• 公開（公告）號: CN104318236B
• 公開（公告）日: 2017-11-14
• 發明（設計）人: 葉健;晉兆龍;陳衛東
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司11250
• 代理人: 張建綱

技術領域

本發明涉及數字圖像即視頻處理技術領域，尤其涉及一種獲取圖像局部特征的方法及系統。

背景技術

在多種涉及顯示設備的多媒體處理系統中，圖像的局部特征分析和提取效果對圖像視頻的運動估計、降噪、超分辨率重建、融合、運動物體追蹤、立體視覺等一系列算法和技術起著決定性的作用。相對于圖像的整體特征，圖像局部特征標記出了圖像中的重要區域，將圖像信息用這些區域來表征，能夠在表示圖像局部重要信息的同時，節約應用時的計算量。圖像局部特征具有區分性好、重現性高、魯棒性強、對幾何變化和光照變化保持穩健等特點。

現有的通行的圖像局部特征表征方式包括從簡單的絕對差值和(SAD)、局部均值差、局部對比度、局部邊緣差異到比較復雜的SIFT,哈里斯角特征提取(Harris Corner Detection)、FAST、MSER和SURF等。其中，絕對差值和(SAD)、局部均值差、局部對比度、局部邊緣差異這些方式過于簡單，對噪聲很敏感以至于不能較為完整地體現圖像局部特征的獨特性，比較復雜的SIFT,哈里斯角特征提取(Harris Corner Detection)、FAST、MSER和SURF這些方式計算過于復雜、對精度要求極高以至于在軟件或硬件平臺上能夠實現實時化，定點化成本很高。

發明內容

為此，本發明所要解決的技術問題是現有技術中的圖像局部特征提取方法過于復雜或者不能完整的體現圖像的局部特性，從而提出一種既簡單又能完整體現局部特征的獲取圖像局部特征的方法及系統。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種獲取圖像局部特征的方法，包括如下步驟：

獲取待處理圖像；

在所述待處理圖像中確定至少一個矩形圖像塊；

將所述矩形圖像塊分為多個矩形亞圖像塊；

對每個矩形亞圖像塊在不同尺度下計算特征向量分量；

將所有特征向量分量進行排列得到圖像局部特征向量。

上述獲取圖像局部特征的方法，所述矩形圖像塊的尺寸為A×B，且A和B滿足下述條件：

其中A為所述矩形圖像塊的高度，B為所述矩形圖像塊的寬度，s為尺度因子，且s為不小于1的整數。

上述獲取圖像局部特征的方法，所述將所述矩形圖像塊分為多個矩形亞圖像塊的步驟中：

將所述矩形圖像塊分為2^m個相同的矩形亞圖像塊Isub(i)，i＝1～2^m，i為整數，m為大于等于1的整數。

上述獲取圖像局部特征的方法，所述對每個亞圖像塊在不同尺度下計算特征向量分量的步驟具體包括如下步驟：

當m＝2時，設置尺度因子s，根據尺度因子s確定多個尺度1,2,3…s；

將矩形亞圖像塊Isub(i)中的左上角的頂點像素坐標都設為(a,b)；

針對每個尺度，在矩形亞圖像塊Isub(i)中提取坐標為(u,v)的像素的灰度值，并記錄被提取像素的數目，所述坐標(u,v)滿足下述條件：

其中(u,v)表示像素坐標，k∈[0,s-1],且k為整數；

針對每個尺度，計算特征向量分量v(j)。

上述獲取圖像局部特征的方法，所述計算特征向量分量v(j)具體公式如下：

其中，v(j)表示特征向量分量，n_ij表示特征向量分量為V(j)時亞像素圖像塊Isub(i)中被提取像素的數目，f_ij(x)表示特征向量分量為V(j)時亞像素圖像塊Isub(i)中滿足坐標為(u,v)的像素的灰度值，表示所述矩形圖像塊的平均灰度值。

上述特征向量分量v(j)的下標j滿足下述條件：

其中，j表示特征向量分量v(j)的下標，i表示矩形亞圖像塊Isub(i)的下標，s表示尺度因子。

當j＝1時，特征向量分量v(1)由下述公式獲取：

其中，f(p,q)表示所述矩形圖像塊中心像素坐標為(p,q)的像素的灰度值，表示所述矩形圖像塊的平均灰度值。

上述獲取圖像局部特征的方法，所述將所有特征向量分量進行排列得到圖像局部特征向量步驟中：

所述將所有特征向量分量v(j)進行排列得到圖像局部特征向量v采用的排列方式為所有特征向量分量v(j)的線性組合或者非線性組合。