[發明專利]一種圖像特征提取方法

在審

• 申請號: 201810298664.9
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108846843A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 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: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/66;G06K9/46;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種圖像特征提取方法，包括以下步驟：S1、采用多尺度滑窗的方式分割圖像區域，滑窗尺寸以0.1為精度，在整個圖像區域內等距離滑動采樣；S2、在每個窗口內提取圖像梯度方向直方圖特征；S3、統計各梯度方向空間分布特征；S4、綜合梯度方向直方圖和梯度方向空間分布特征，得到每個窗口特征塊的空間位置信息和方向信息。本發明圖像特征提取更精確，可提高后續圖像檢索的準確度。

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

針對目前圖像特征提取存在的效率較低、精確度不高的問題，本發明提 供了一種圖像特征提取方法，具體包括以下步驟：

S1、采用多尺度滑窗的方式分割圖像區域，在整個圖像區域內等距離滑 動采樣；

S2、在每個窗口內提取圖像梯度方向直方圖特征；

S3、統計各梯度方向空間分布特征；

S4、綜合梯度方向直方圖和梯度方向空間分布特征，得到每個窗口特征 塊的空間位置信息和方向信息。

本發明采用多尺度滑窗的方式，提取的圖像特征更加豐富多樣化、精度 高；一般的圖像特征提取方法，只提取HOG梯度方向直方圖特征，不考慮梯 度空間分布的問題，本發明結合了梯度方向點的數量及其空間分布，圖像特 征提取更精確，可提高后續圖像檢索的準確度。

進一步地，步驟S3中空間分布特征描述方法采用以下兩種方法任意一種 或兩種結合：

方法1、空間金字塔：對窗口進行多尺度分塊，分別提取各個區域塊的特 征后進行級聯；

方法2、重心位置編碼：統計窗口內各個方向梯度點的重心位置并進行量 化編碼，編碼方法為將當前特征塊劃分為N*N的區域，某梯度方向的重心位 置落入哪個區域則采用該區域的位置編碼，級聯所有量化后梯度方向的位置 編碼。

進一步地，步驟S4中通過級聯梯度方向直方圖特征和梯度方向空間分布 特征，得到每個窗口特征塊的空間位置信息和方向信息。

進一步地，步驟S2具體包括以下步驟：

S21、對于給定窗口，計算水平和垂直方向的梯度；