[發明專利]一種快速局部不變特征提取與描述方法有效
| 申請號: | 201710579415.2 | 申請日: | 2017-07-17 |
| 公開(公告)號: | CN107358244B | 公開(公告)日: | 2019-08-20 |
| 發明(設計)人: | 向北海 | 申請(專利權)人: | 湖南優象科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/46 | 分類號: | G06K9/46 |
| 代理公司: | 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429 | 代理人: | 陸薇薇 |
| 地址: | 410000 湖南省長沙市高新開發*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 快速 局部 不變 特征 提取 描述 方法 | ||
1.一種快速局部不變特征提取與描述方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:通過分塊FAST角點檢測算法計算特征點集合;
S1.1,記需要進行特征提取和描述的彩色RGB圖像為P(x,y,z),將圖像P(x,y,z)均勻的分塊,獲得N個子圖像,每個子圖像大小為21×21,記為{P1(x,y,z),…,PN(x,y,z)};
S1.2,在每個子圖像中使用FAST角點檢測算法進行特征點檢測,在圖像P(x,y,z)的每個子圖像中獲得一個特征點,得到圖像P(x,y,z)所有子圖像的特征點集合為{(x1,y1),…,(xN,yN)};
S2:對特征點進行特征描述,將顏色比對的結果分成五類,每個特征點獲得一個特征向量;
S2.1,對于特征點集合{(x1,y1),…,(xN,yN)}中的各特征點(xn,yn);以特征點(xn,yn)為中心,在RGB圖像P(x,y,z)中選擇該特征點(xn,yn)周圍的8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}作為該特征點(xn,yn)對應的區域,獲得特征點(xn,yn)在顏色空間R下的一個長度為五的特征向量{RT1,…,RT5},方法如下:
以特征點(xn,yn)的在顏色空間R的取值P(xn,yn,1)為對比閾值,然后進行第一個模式比對:
其中m∈{1,2,…,8}表示像素點順序號,P(xm,ym,1)表示點(xm,ym)的在顏色空間R的取值,th1表示第一個差異閾值,r1(m)表示像素點(xm,ym)在第一個模式下的編碼;
最終8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}會獲得一個8位的二進制數{r1(1),r1(2),…,r1(8)},將其轉化為十進制數所得的值即為特征點(xn,yn)的在第一個模式下的特征值,記為RT1;
接下來進行第二個模式的比對:
其中th2表示第二個差異閾值,r2(m)表示像素點(xm,ym)在第二個模式下的編碼;
最終8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}會獲得一個8位的二進制數{r2(1),r2(2),…,r2(8)},將其轉化為十進制數所得的值即為特征點(xn,yn)的在第二個模式下的特征值,記為RT2;
進行第三個模式的比對:
其中r3(m)表示像素點(xm,ym)在第三個模式下的編碼;
最終8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}會獲得一個8位的二進制數{r3(1),r3(2),…,r3(8)},將其轉化為十進制數所得的值即為特征點(xn,yn)的在第三個模式下的特征值,記為RT3;
進行第四個模式的比對:
其中r4(m)表示像素點(xm,ym)在第四個模式下的編碼;
最終8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}會獲得一個8位的二進制數{r4(1),r4(2),…,r4(8)},將其轉化為十進制數所得的值即為特征點(xn,yn)的在第四個模式下的特征值,記為RT4;
進行第五個模式的比對:
其中r5(m)表示像素點(xm,ym)在第五個模式下的編碼;
最終8個像素點{(x1,y1),…,(x8,y8)}會獲得一個8位的二進制數{r5(1),r5(2),…,r5(8)},將其轉化為十進制數所得的值即為特征點(xn,yn)的在第五個模式下的特征值,記為RT5;
經過上述方法,特征點(xn,yn)在顏色空間R下一共得到一個長度為五的特征向量{RT1,…,RT5};
S2.2,采用S2.1中相同的方法,獲得特征點(xn,yn)在顏色空間G下的一個長度為五的特征向量{GT1,…,GT5};
S2.3,采用S2.1中相同的方法,獲得特征點(xn,yn)在顏色空間B下的一個長度為五的特征向量{BT1,…,BT5};
S2.4,將特征向量{RT1,…,RT5},特征向量{GT1,…,GT5}以及特征向量{BT1,…,BT5}進行順序連接,特征點(xn,yn)最終獲得一個長度為15的特征向量{RT1,…,RT5,GT1,…,GT5,BT1,…,BT5};至此,完成對特征點(xn,yn)特征描述;
S2.5,對特征點集合{(x1,y1),…,(xN,yN)}中的所有的特征點,都按照S2.1至S2.4中的方法進行處理,獲得各自的特征向量,即完成特征描述。
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