[發明專利]一種圖像多尺度特征提取方法

有效

• 申請號: 201810291398.7
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108898607B
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 李建圃;樊曉東
• 申請（專利權）人: 南昌奇眸科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/155
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、輸入二維圖像，對所述二維圖像進行邊緣檢測和角點檢測，將所述角點檢測得到的角點和所述邊緣檢測得到的邊緣點進行組合，以確定所述二維圖像中的圖像顯著區域；

S2、采用多尺度滑窗的方式分割圖像，滑窗在圖像區域內滑動采樣，其中，圖像顯著區域滑窗的滑動步長小于非顯著區域滑窗的滑動步長；

S3、在每個窗口內提取圖像梯度方向直方圖特征：

S31、對于窗口圖像，計算水平和垂直方向的梯度；

S32、梯度方向角度取值0～360°，對梯度方向進行8方向量化；

S33、統計所有梯度點得到梯度方向直方圖；

S34、采用基于面積的歸一化方法對梯度方向直方圖進行歸一化：

設特征窗口W_w×h梯度方向直方圖Hist＝[h₀,h₁,…,h₇]^Τ，面積參數則基于面積參數的歸一化直方圖為和/或

基于目標像素點總數的歸一化方法：

R_i梯度方向直方圖Hist_Ri＝[h₀,h₁,…,h₇]^Τ，歸一化直方圖為

S35、直方圖特征編碼得到二進制串，即圖像特征。

2.如權利要求1所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S31的計算方法為[G_h,G_v]＝gradient(F)，采用方向模板[-1,0,1],計算當前像素點的水平梯度和垂直梯度，方向角度θ＝arctan(G_v/G_h)：

3.如權利要求2所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S32采用就近方向量化的原則，將實際的梯度方向量化至最近的量化方向上；

或采用模糊量化的方法，將實際的梯度方向用投影至相鄰兩個方向的分量表示。

4.如權利要求1至3中任一項所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S1中判定顯著區域的條件為：如果在一個角點的5*5鄰域內的邊緣點的個數超過特定閾值，則確定該角點和所述個數的邊緣點是所述圖像顯著物體邊緣的一部分。

5.如權利要求4所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S1中對二維圖像進行高斯濾波，再進行邊緣檢測和角點檢測。

6.如權利要求5所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S1中所述特定閾值為5或6。

7.如權利要求6所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，所述滑窗的尺寸設置為長0.1～1、寬0.1～1的多種組合，以整幅圖片的尺寸為高×寬＝1×1。

8.如權利要求7所述的圖像多尺度特征提取方法，其特征在于，步驟S2中圖像顯著區域滑窗的滑動步長設為0.05～0.2，非顯著區域滑窗的滑動步長設為0.1～0.25。