[發明專利]一種基于感興趣區域提取的圖像拷貝檢測方法有效
| 申請號： | 201610052702.3 | 申請日： | 2016-01-26 |
| 公開（公告）號： | CN105740858B | 公開（公告）日： | 2018-12-25 |
| 發明（設計）人： | 李黎;吳國峰 | 申請（專利權）人： | 南京風力艦信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/32 | 分類號： | G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杜軍 |
| 地址： | 210049 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 感興趣 區域 提取 圖像 拷貝 檢測 方法 | ||
1.一種基于感興趣區域提取的圖像拷貝檢測方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟1、查詢圖像感興趣區域提取：
利用感興趣區域提取算法將查詢圖像Q分割為一系列小圖；
步驟2、將查詢圖像分割得到的小圖與數據庫中的圖像一一匹配，從而得到檢測結果；
所述的步驟1具體過程如下：
1-1.將查詢圖像Q劃分為一系列元素塊E；
1-2.在Lab顏色空間計算元素塊之間的顏色距離度量；元素塊Ek和元素塊Ei之間的顏色距離度量D(Ek,Ei)如用公式(1)所示：
其中，nk是元素塊Ek中的顏色種類數，ni是元素塊Ei中的顏色種類數，f(Ek,a)是元素塊Ek中第a種顏色出現的概率，f(Ei,b)是元素塊Ei中第b種顏色出現的概率，D(Ek,a,Ei,b)是元素塊Ek中第a種顏色和元素塊Ei中第b種顏色在Lab空間計算得到的顏色三通道的歐式距離；
1-3.在Lab顏色空間的L通道上計算每個元素塊的亮度變化量；元素塊Ek的亮度變化量如公式(2)所示：
其中，N(Ek)是元素塊Ek中包含的像素點個數，dEi是元素塊中像素點i所在3鄰域與模板的卷積，k為元素塊的序號；
1-4.計算每個元素塊的顯著性值；假定計算元素塊Ek的顯著性值S(Ek)，如公式(3)所示，其他元素塊的顯著性值用同樣的方法計算得到：
其中，σs是兩個元素塊之間空間距離所占的權重，σs2＝0.4，w(Ei)是元素塊Ei的權重，由該元素塊中包含的像素點個數計算得到，Ds(Ek,Ei)是元素塊Ek和元素塊Ei相互之間的空間距離；D(Ek,Ei)是元素塊Ek和元素塊Ei之間的顏色距離度量，由公式(1)計算得到；是元素塊Ek的亮度變化量，由公式(2)計算得到；
1-5.計算查詢圖像中每個像素點的顯著性值；每個像素點的顯著性值為該像素點所在元素塊的顯著性值；
1-6.根據閾值T將查詢圖像轉化為感興趣區域突出的輪廓圖像；利用公式(4)計算閾值T：
其中，n為查詢圖像像素點的行數，m為查詢圖像像素點的列數，S(i,j)為查詢圖像中每個像素點的顯著性值；
利用公式(5)將查詢圖像轉化為感興趣區域突出的黑白輪廓圖像C：
1-7、計算黑白輪廓圖像C中每個感興趣區域所在的最小外接矩形，然后根據所有感興趣區域的最小外接矩形信息將查詢圖像分割為一系列小圖，每個小圖包含一個感興趣區域。
2.根據權利要求1所述的一種基于感興趣區域提取的圖像拷貝檢測方法，其特征在于所述的步驟2具體實施過程如下：
2-1.按照SURF特征點提取方法提取查詢圖像中每個小圖和數據庫中圖像的特征點；
2-2.利用SURF特征點描述子匹配查詢圖像的小圖與數據庫中的圖像；
2-3.利用RANSAC算法去除錯誤匹配的特征點對；
2-4.進一步去除錯誤匹配的特征點對；
2-5.確定閾值Thres，利用閾值Thres判定數據庫中圖像是否為查詢圖像的拷貝，從而得到檢測結果。
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