[發(fā)明專利]一種圖像的預(yù)處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010744567.5
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111860529A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉卓;劉毅楓;梁記斌
• 申請（專利權(quán)）人: 山東超越數(shù)控電子股份有限公司
• 主分類號: G06K9/36
• 分類號: G06K9/36;G06K9/46
• 代理公司: 北京連和連知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11278
• 代理人: 楊帆;宋薇薇

1.一種圖像的預(yù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取圖像并對其進行灰度化處理；

對進行灰度化處理后的圖像進行顏色空間的標(biāo)準(zhǔn)化處理；

利用HOG算法對進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后的圖像進行特征提取并得到第一維度的圖像特征；

利用LDA算法對所述第一維度的圖像特征進行降維處理。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用HOG算法對進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后的圖像進行特征提取并得到第一維度的圖像特征，進一步包括：

計算所述圖像的每一個像素的梯度；

將所述圖像劃分為多個單元，并統(tǒng)計每個單元內(nèi)的梯度直方圖，以得到每個單元的特征；

將若干個單元組成一個block，并將所述block內(nèi)所有單元的特征串聯(lián)以得到所述block的特征；

將所有的block的特征進行串聯(lián)以得到最終的圖像特征。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，計算所述圖像的每一個像素的梯度，進一步包括：

計算每一個像素點的梯度的大小和方向。

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計每個單元內(nèi)的梯度直方圖，進一步包括：

統(tǒng)計不同梯度的個數(shù)。

5.一種圖像的預(yù)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

灰度模塊，所述灰度模塊配置為獲取圖像并對其進行灰度化處理；

標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊，所述標(biāo)準(zhǔn)化模塊配置為對進行灰度化處理后的圖像進行顏色空間的標(biāo)準(zhǔn)化處理；

提取模塊，所述提取模塊配置為利用HOG算法對進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后的圖像進行特征提取并得到第一維度的圖像特征；

降維模塊，所述降維模塊配置為利用LDA算法對所述第一維度的圖像特征進行降維處理。

6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊還配置為：

計算所述圖像的每一個像素的梯度；

將所述圖像劃分為多個單元，并統(tǒng)計每個單元內(nèi)的梯度直方圖，以得到每個單元的特征；

將若干個單元組成一個block，并將所述block內(nèi)所有單元的特征串聯(lián)以得到所述block的特征；

將所有的block的特征進行串聯(lián)以得到最終的圖像特征。

7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊還配置為：

計算每一個像素點的梯度的大小和方向。

8.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊還配置為：

統(tǒng)計不同梯度的個數(shù)。

9.一種計算機設(shè)備，包括：

至少一個處理器；以及

存儲器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時執(zhí)行如權(quán)利要求1-4任意一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時執(zhí)行如權(quán)利要求1-4任意一項所述的方法的步驟。