[發(fā)明專利]一種基于DoG函數(shù)的圖像表征方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510048398.0
• 申請(qǐng)日: 2015-01-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104598911B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王蘊(yùn)紅;翁大偉;黃迪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11205
• 代理人: 楊文娟,黃健

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于DoG函數(shù)的圖像表征方法。

背景技術(shù)

圖像表征方法又稱描述子，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)問(wèn)題和關(guān)鍵問(wèn)題，被廣泛應(yīng)用于大規(guī)模圖像檢索、全景拼接等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中以及很多識(shí)別任務(wù)中，如物體識(shí)別，人臉識(shí)別等。

現(xiàn)有技術(shù)中，描述子有很多類，其中一類為基于圖像梯度的方法，以該方法中代表性的算法SIFT、GLOH為例，SIFT和GLOH進(jìn)行計(jì)算時(shí)，以待表征圖像的興趣點(diǎn)為中心，用興趣點(diǎn)周圍區(qū)域的梯度形成的梯度方向直方圖來(lái)表征該興趣點(diǎn)，該興趣點(diǎn)周圍區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的梯度模值加權(quán)后分配給梯度直方圖的相應(yīng)方向，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)的梯度進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算所用的權(quán)值的大小跟該像素點(diǎn)到興趣點(diǎn)的距離和像素點(diǎn)到區(qū)域邊界點(diǎn)的距離都成反比例關(guān)系。

然而，采用現(xiàn)有技術(shù)的上述描述子進(jìn)行圖像表征，都存在可區(qū)分性低和魯棒性不好的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于DoG函數(shù)的圖像表征方法，該方法可區(qū)分性高，同時(shí)魯棒性好。

本發(fā)明提供一種基于DoG函數(shù)的圖像表征方法，包括：

設(shè)置S個(gè)同心圓，所述S個(gè)同心圓從內(nèi)到外半徑呈指數(shù)m增長(zhǎng)，所述S為大于等于2的整數(shù)；

在每個(gè)所述同心圓圓周上抽取T個(gè)采樣點(diǎn)，在所述同心圓圓心抽取1個(gè)采樣點(diǎn)構(gòu)成采樣點(diǎn)模板，第i個(gè)同心圓圓周上的采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度∑_d,i＝η·R_i，其中，R_i表示第i個(gè)同心圓的半徑，i＝1，2，……，S，所述同心圓圓心的采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度與半徑最小的同心圓圓周上的采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度相同，所述DoG卷積尺度指的是DoG函數(shù)包含的小尺度高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；

根據(jù)所述S個(gè)同心圓的采樣點(diǎn)模板的DoG卷積尺度得到S+1個(gè)高斯核尺度∑_g,j，j＝1,2，……，S，S+1，其中，∑_g,r＝∑_d,r，r＝1,2，……，S；∑_g,s+1＝∑_d,s·m；

獲取待表征圖像的N個(gè)方向的梯度圖，所述N為大于等于1的整數(shù)；

針對(duì)每個(gè)方向的梯度圖，采用所述S+1個(gè)高斯核尺度的高斯核進(jìn)行高斯卷積處理，得到每個(gè)方向的S+1幅高斯卷積的梯度方向圖；

針對(duì)每個(gè)方向的S+1幅高斯卷積的梯度方向圖，高斯核尺度大小相鄰的兩幅高斯卷積的梯度方向圖中用小尺度的高斯卷積的梯度方向圖減去大尺度的高斯卷積的梯度方向圖，得到S幅DoG卷積的梯度方向圖，不同梯度方向的N幅DoG卷積的梯度方向圖對(duì)應(yīng)一個(gè)DoG卷積尺度；

按照每個(gè)采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度以及所述采樣點(diǎn)在采樣點(diǎn)模板的位置，在所述采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度對(duì)應(yīng)的DoG卷積的梯度方向圖中抽取同所述采樣點(diǎn)在采樣點(diǎn)模板中的位置相同位置的點(diǎn)的像素值；

根據(jù)所述采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度在對(duì)應(yīng)的N幅DoG卷積的梯度方向圖中抽取與所述采樣點(diǎn)在采樣點(diǎn)模板中的位置相同位置的點(diǎn)的像素值，構(gòu)造所述采樣點(diǎn)的特征向量；

用所有所述采樣點(diǎn)的特征向量組成的總特征向量表征所述待表征圖像。

如上所述的基于DoG函數(shù)的圖像表征方法，用所有所述的采樣點(diǎn)的特征向量組成的總特征向量表征所述待表征圖像，包括：

將同一個(gè)DoG卷積尺度的采樣點(diǎn)的特征向量，按照采樣點(diǎn)在采樣點(diǎn)模板中的位置依次拼接，得到每個(gè)DoG卷積尺度特征向量；

按照S個(gè)DoG卷積尺度的大小順序，依次拼接所述S個(gè)DoG卷積尺度的特征向量組成總特征向量；

采用所述總特征向量表征待表征圖像。

如上所述的基于DoG函數(shù)的圖像表征方法，根據(jù)所述采樣點(diǎn)的DoG卷積尺度在對(duì)應(yīng)的N幅DoG卷積的梯度方向圖中抽取與所述采樣點(diǎn)在采樣點(diǎn)模板中的位置相同位置的點(diǎn)的像素值，構(gòu)造所述采樣點(diǎn)的特征向量，包括：

根據(jù)公式得到采樣點(diǎn)的特征向量；

其中，l_k(ε₀,v₀,R_c)表示距離中心點(diǎn)(ε₀,v₀)距離為R_c的同心圓上的第K個(gè)采樣點(diǎn)，表示具有DoG卷積尺度∑_d,c的DoG卷積梯度方向圖在位置l_k(ε₀,v₀,R_c)處的點(diǎn)的像素值。