[發(fā)明專利]一種基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201510243968.1 | 申請日： | 2015-05-13 |
| 公開（公告）號： | CN104881669A | 公開（公告）日： | 2015-09-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張勇東;曹陽;高科;唐勝 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國科學院計算技術(shù)研究所 |
| 主分類號： | G06K9/46 | 分類號： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京律誠同業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建國;梁揮 |
| 地址： | 100190 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 顏色 對比度 局部 區(qū)域 檢測 提取 方法 系統(tǒng) | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像檢索、圖像識別、對象跟蹤檢測領(lǐng)域，特別涉及一種基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
目前頂級的圖像檢測子主要分為兩類：基于角點的檢測子，如Harris?Affine?Detector、Hessian?Affine?Detector；基于區(qū)域的檢測子，如IBR、EBR、SIFT、MSER。目前研究已發(fā)現(xiàn)，基于區(qū)域的檢測子在圖像檢索應用中取得的效果優(yōu)于基于角點的檢測子，其主要原因是基于區(qū)域的檢測子能提取更具代表性和區(qū)分性的局部區(qū)域。
MSER區(qū)域檢測子被證明是最佳的區(qū)域檢測子，然而MSER區(qū)域檢測子也存在其自身的缺陷與不足，實驗發(fā)現(xiàn)，MSER區(qū)域是灰度分布相一致的穩(wěn)定極值區(qū)域，然而這樣的區(qū)域多為冗余而繁雜的區(qū)域，不具備代表性，造成內(nèi)容消耗大，提取檢測子速度慢，尋根溯源，在于MSER底層排序的區(qū)分力度不夠，針對該問題，我們提出基于顏色對比度排序的CCM區(qū)域檢測子，減少內(nèi)存消耗，加快檢測子提取速度。
發(fā)明專利“一種用于替換視頻中感興趣區(qū)域的方法及裝置”，該發(fā)明實施例公開了一種用于替換視頻中感興趣區(qū)域的方法及裝置，涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：確定目標視頻幀中感興趣區(qū)域的位置；在三維坐標系中，根據(jù)所述目標視頻幀中感興趣區(qū)域的位置，確定預設(shè)的待替換圖像的映射圖像；將所述目標視頻幀中感興趣區(qū)域替換為所述映射圖像。應用該發(fā)明實施例，替換目標視頻幀中的感興趣區(qū)域后，可以與其周圍像素自然過渡，提高用戶體驗效果。但是該發(fā)明是通過感興趣區(qū)域的映射，替換目標視頻中感興趣區(qū)域，實現(xiàn)局部的替換和更新，提升用戶體驗。而本發(fā)明是通過分析圖像顏色一致性，從而提取圖像中具有代表性的局部區(qū)域。
發(fā)明專利“基于感興趣區(qū)域的幅型比變換方法”，該發(fā)明公開了一種基于感興趣區(qū)域的幅型比變換方法，主要解決現(xiàn)有方法變換后運動目標失真的缺陷。其步驟為：利用光流場信息和模糊聚類技術(shù)進行運動區(qū)域檢測，同時采用均值偏移算法實現(xiàn)圖像空域分割，并將空間分隔后的圖像與運動區(qū)域檢測后的運動區(qū)域進行投影計算，得到精確的運動目標；利用圖像修復技術(shù)修補被運動目標遮掩的背景區(qū)域，獲得完整的背景；利用圖像插值算法，對修復后的背景和運動目標分別采用不同的變換比例進行變換；將變換后的背景和目標物相疊加合成相應幅型比的視頻圖像。該發(fā)明既保證了變換后運動目標的無失真性，又很好地保持了畫面的和諧和視頻的連續(xù)，提高了變換后的視覺效果，適用于視頻圖像處理的格式轉(zhuǎn)換。但是該發(fā)明是將感興趣區(qū)域的幅型比變換方法應用于運動目標失真的修復和變換中，本發(fā)明重點在于對感興趣區(qū)域的檢測過程。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)不足，本發(fā)明提出了一種基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法及系統(tǒng)。
本發(fā)明提出一種基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法，包括：
步驟1，獲取圖像，并對所述圖像的四個角進行尺度選擇，通過二維信息熵值的局部極小值選取所述圖像的圖像背景的最佳尺度，根據(jù)所述最佳尺度，建立背景RGB三通道高斯混合模型；
步驟2，對所述圖像中每個像素點建立RGB三通道高斯混合模型，并根據(jù)每個所述像素點的RGB三通道高斯混合模型與所述背景RGB三通道高斯混合模型的KL距離，更新所述圖像的顏色對比度排序；
步驟3，根據(jù)所述顏色對比度排序，通過分水嶺的區(qū)域檢測方式檢測對比度一致的區(qū)域，所述區(qū)域為所述局部區(qū)域檢測子。
所述的基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法，所述二維信息熵值的計算方式如下：
其中C代表RGB三通道,s代表尺度,wi代表信息熵的權(quán)重，信息熵Hi(s)定義如下：
其中Q代表量化后的顏色對比度值,pij(c,s)代表像素值f(i,j)出現(xiàn)在一副M×N大小的圖像中的概率,f(i,j)代表像素值i的八鄰域像素值為j的概率值，M為圖像的寬度，N為圖像的高度。
所述的基于顏色對比度的局部區(qū)域檢測子提取方法，顏色對比度排序計算公式為：
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