[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

一種圖像多尺度特征提取方法，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，以確定圖像顯著區域；S2、采用多尺度滑窗的方式分割圖像，滑窗尺寸以0.1為精度，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。本發明能提取圖像的局部特征進行匹配，可靠性高，同時又能兼顧檢索的速度。

技術領域

本發明涉及圖像檢索技術領域，尤其涉及一種圖像多尺度特征提取方法。

背景技術

商標是公司、產品或服務的標志，與企業的商品質量、服務質量、經營管理融為一體，在工商業社會中起著非常重要的作用，是公司及其產品的一個重要屬性，具有唯一性。為使商標得到合法的保護，必須向商標局正式注冊。隨著我國經濟的發展和全球化進程的加快，商標數量逐年遞增。防止重復注冊或相似商標注冊是商標管理的核心問題。為了保護注冊商標的合法權益，打擊仿冒盜用注冊商標的違法行為，需要對待注冊的商標進行檢索，與已注冊的商標進行比較，確定二者不相同或者不相近似，才具有注冊資格。

商標圖像的識別檢索是多媒體信息檢索領域的熱點問題，圖像識別檢索方法盡管多種多樣，但其核心問題都是圍繞特征提取與匹配，即特征算法。特征提取是指通過分析以數據的形式將圖形的特性描述出來，而特征匹配是指對不同圖形的特征數據進行匹配計算以獲得二者之間的差距。不同的特征算法所提取的圖形特征是不一樣的，而特征算法性能的好壞直接決定著檢索方法的性能的好壞。因此檢索方法的核心就是找到一種高效快速的特征算法，使其既有高效穩定的特征提取又有快速精確的特征匹配。特征算法在檢索中主要應用在兩個地方。一是特征數據庫的建立。在建立特征數據庫的時候要使用特征算法對所有的圖形進行特征提取得到對應的特征數據，將這些特征數據與其對應的圖形按一定的規則保存起來就建立了特征數據庫。二是按用戶輸入的要求的自動分析。用戶以某種方式輸入圖形后，由特征算法對該圖形進行特征提取，然后將得到特征與特征數據庫中的特征進行特征匹配，從而找到與輸入圖形相似的圖形。基于內容的圖像檢索的關鍵問題是找到一種既穩定又高效的檢索方法。

發明內容

一種圖像多尺度特征提取方法，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，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。

圖像特征提取之前，先采用高效的顯像區域檢測技術得到圖像的顯像區域，在引入較小時間開銷的前提下有效檢測出圖像的關鍵區域；然后在該區域內重點提取特征，提高了特征提取步驟的效率；采用多尺度滑窗的方式，提取的圖像特征更加豐富，有利于提高后續圖像檢索匹配的精度；HOG表示的是邊緣(梯度)的結構特征，可以描述局部的形狀信息，圖像局部像素點之間的關系可以很好得到的表征。

進一步地，步驟S3具體包括以下步驟：

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、對梯度方向直方圖進行歸一化；

S35、直方圖特征編碼得到二進制串，即圖像特征。