[發(fā)明專利]一種圖像特征提取方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711476513.X | 申請日: | 2017-12-29 |
| 公開(公告)號: | CN108182442B | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 侯太炎;徐煥東;張春裕 | 申請(專利權(quán))人: | 惠州華陽通用電子有限公司 |
| 主分類號: | G06V10/50 | 分類號: | G06V10/50 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 葉新平 |
| 地址: | 516006 廣東省惠州市東江*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 圖像 特征 提取 方法 | ||
1.一種圖像特征提取方法,其特征在于,包括:
設(shè)置梯度運(yùn)算矩陣大小的步驟;
計算所述梯度運(yùn)算矩陣各像素的梯度的步驟;
確定所述各像素的梯度所屬梯度區(qū)間的步驟,包括:將梯度區(qū)間分為預(yù)設(shè)等份n;計算所述各像素的弧度A(x,y);根據(jù)所述各像素的弧度A(x,y)確定所述各像素的梯度所屬梯度區(qū)間k;
所述根據(jù)所述各像素的弧度A(x,y)確定所述各像素的梯度所屬梯度區(qū)間k的步驟包括:
根據(jù)所述各像素的弧度A(x,y)計算第一參數(shù)k0;
根據(jù)所述第一梯度區(qū)間參數(shù)k0計算第二參數(shù)k1;
根據(jù)所述第二參數(shù)k1確定所述各像素的梯度所屬梯度區(qū)間k;
所述k0=(A(x,y)*n)/3.14-0.5,k1=rd(k0),其中,rd()表示向下取整數(shù);
k=k1,當(dāng)k1≥0時;k=k1+n,當(dāng)k1<0時;(x,y)表示像素點的坐標(biāo)值;
根據(jù)所述各像素的梯度計算其梯度長度的步驟;
計算塊特征值的步驟,包括:計算各像素對其所屬梯度區(qū)間及下一個梯度區(qū)間的影響權(quán)重;計算各像素對其所屬梯度區(qū)間的貢獻(xiàn)權(quán)重;計算所述各像素的特征貢獻(xiàn)值,所述各像素的特征貢獻(xiàn)值包括各像素對其所屬梯度區(qū)間的特征貢獻(xiàn)值,以及各像素對下一個梯度區(qū)間的特征貢獻(xiàn)值;將各像素的特征貢獻(xiàn)值求和得到塊特征值;對所述塊特征值歸一化;
所述計算各像素對其所屬梯度區(qū)間的貢獻(xiàn)權(quán)重的步驟包括:
計算所述各像素X、Y方向到塊中心線的距離;
根據(jù)所述各像素X、Y方向到塊中心線的距離計算所述像素對其所屬梯度區(qū)間的貢獻(xiàn)權(quán)重W;
所述W=exp(-(Lx*Lx+Ly*Ly)/32),其中,exp()表示以自然數(shù)e為的冪函數(shù)運(yùn)算,Lx表示所述像素X方向到塊中心線的距離,Ly表示所述像素Y方向到塊中心線的距離;
所述各像素對其所屬梯度區(qū)間的特征貢獻(xiàn)值M0(x,y)= B(k)0*W*r,所述各像素對下一個梯度區(qū)間的特征貢獻(xiàn)值M1(x,y)= B(k)1*W*r,其中B(k)0表示各像素對所屬梯度區(qū)間的影響權(quán)重,B(k)1表示各像素對其下一個梯度區(qū)間的影響權(quán)重,r表示梯度長度;
所述B(k)0=1-(k0-k1),B(k)1=k0-k1。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像特征提取方法,其特征在于,所述計算所述梯度運(yùn)算矩陣各像素的梯度的步驟包括:
計算各像素的初始灰度G0(x,y);
對所述初始灰度G0(x,y)進(jìn)行Gamma變換,得到優(yōu)化灰度G(x,y);
根據(jù)所述各像素的優(yōu)化灰度G(x,y)及各像素X、Y方向的梯度算子Go,計算所述各像素X、Y方向的梯度dx、dy。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像特征提取方法,其特征在于,所述各像素X方向梯度:
dx=G(x+3,y)*3+G(x+2,y)*2+G(x+1,y)-G(x-3,y)*3-G(x-2,y)*2-G(x-1,y),其中, G(x+1,y)、G(x+2,y)、G(x+3,y)分別表示中心像素水平方向后一像素、后二像素、后三像素的優(yōu)化灰度,G(x-1,y)、G(x-2,y)、G(x-3,y)分別表示中心像素水平方向前一像素、前二像素、前三像素的優(yōu)化灰度;
所述各像素Y方向梯度:
dy=G(x,y+3)*3+G(x,y+2)*2+G(x,y+1)-G(x,y-1)-G(x,y-2)*2-G(x,y-3)*3,其中,G(x,y+1)、G(x,y+2)、G(x,y+3)分別表示中心像素垂直方向后一像素、后二像素、后三像素的優(yōu)化灰度,G(x,y-1)、G(x,y-2)、G(x,y-3)分別表示中心像素垂直方向前一像素、前二像素、前三像素的優(yōu)化灰度。
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