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      基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法

      文檔序號(hào):6525555閱讀:3586來(lái)源:國(guó)知局
      基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法
      【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供了一種基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,包括步驟:步驟一,獲取圖像梯度,并根據(jù)圖像梯度獲取圖像的梯度方向;步驟二,對(duì)圖像的梯度方向進(jìn)行歸一化處理;步驟三,基于歸一化處理后的圖像梯度方向提取圖像的CHOG特征:步驟四,對(duì)圖像的CHOG特征進(jìn)行極坐標(biāo)傅里葉變換,提取變換后傅里葉系數(shù)的幅值為旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征。本發(fā)明采用CHOG特征可以很好地描述圖像中物體的形狀,對(duì)圖像CHOG特征進(jìn)行極坐標(biāo)傅里葉變換,獲取的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征可實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)目標(biāo)的檢測(cè),對(duì)提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性具有一定的意義。
      【專(zhuān)利說(shuō)明】 基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明屬于遙感影像處理【技術(shù)領(lǐng)域】,尤其涉及一種基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002]數(shù)字圖像處理中的諸多問(wèn)題,如:圖像匹配、目標(biāo)識(shí)別、三維重建,都可以歸結(jié)為圖像特征的提取和識(shí)別問(wèn)題。這些問(wèn)題可以通過(guò)提取局部不變性的圖像特征得到很好地解決。局部不變性特征以圖像的局部區(qū)域作為處理單元,對(duì)圖像的光學(xué)和幾何變化具有良好的不變性。局部不變性特征一方面不容易受到平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、光照的影響,另一方面可以很大程度上避免復(fù)雜背景對(duì)特征的影響。相對(duì)于全局特征來(lái)說(shuō),局部特征的針對(duì)性更強(qiáng)、所處的位置更加靈活、適用性更廣。
      [0003]在圖像目標(biāo)檢測(cè)中,同一目標(biāo)可能在不同的圖像中擁有不同的表達(dá)方式,為了準(zhǔn)確地從不同圖像中檢測(cè)出同一目標(biāo),需要有一種具有良好不變性的圖像特征來(lái)辨別目標(biāo)物體和非目標(biāo)物體。目前的圖像特征都難以檢測(cè)出發(fā)生了旋轉(zhuǎn)變化的目標(biāo)。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題,本發(fā)明提供了一種基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,所獲取的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征可用來(lái)檢測(cè)圖像中的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)。
      [0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
      [0006]基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,包括步驟:
      [0007]步驟一,獲取圖像梯度,并根據(jù)圖像梯度獲取圖像的梯度方向;
      [0008]步驟二,對(duì)圖像的梯度方向進(jìn)行歸一化處理:
      [0009]以圖像中心為極坐標(biāo)原點(diǎn)、以水平方向?yàn)闃O軸建立極坐標(biāo)系,在極坐標(biāo)系下獲取圖像上各像素點(diǎn)的徑向角,將像素點(diǎn)的梯度方向減去該像素點(diǎn)的徑向角,即獲得歸一化處理后的圖像梯度方向;
      [0010]步驟三,基于歸一化處理后的圖像梯度方向提取圖像的CHOG特征:
      [0011]采用圓形分塊策略劃分圖像獲得塊區(qū)域,統(tǒng)計(jì)各塊區(qū)域的梯度方向信息,并根據(jù)各塊區(qū)域的梯度方向信息獲得圖像的CHOG特征;
      [0012]步驟四,對(duì)圖像的CHOG特征進(jìn)行極坐標(biāo)傅里葉變換,提取變換后傅里葉系數(shù)的幅值為旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征。
      [0013]上述步驟三進(jìn)一步包括子步驟:
      [0014]3.1采用S個(gè)同心圓劃分圖像,獲得若干扇形塊區(qū)域和弧形塊區(qū)域,同心圓數(shù)量S根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取;
      [0015]3.2根據(jù)歸一化處理后的圖像梯度方向劃分P個(gè)均勻梯度方向區(qū)間,即P個(gè)方向單元,P根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選?。?br> [0016]3.3針對(duì)各同心圓對(duì)應(yīng)的塊區(qū)域,進(jìn)行如下操作:[0017]根據(jù)塊區(qū)域各像素點(diǎn)的梯度方向?qū)⑾袼攸c(diǎn)劃分到對(duì)應(yīng)的方向單元,并統(tǒng)計(jì)不同方向單元中各像素點(diǎn)的梯度方向,獲得塊區(qū)域的梯度方向直方圖;合并該同心圓對(duì)應(yīng)的所有塊區(qū)域的梯度直方圖,即獲得該同心圓對(duì)應(yīng)的CHOG特征;
      [0018]3.4合并S個(gè)同心圓對(duì)應(yīng)的CHOG特征,獲得圖像的CHOG特征。
      [0019]為保證圖像CHOG特征對(duì)光照和對(duì)比度的不變性,上述步驟三中還對(duì)獲得的圖像CHOG特征進(jìn)行L2歸一化處理。
      [0020]上述步驟四進(jìn)一步包括子步驟:
      [0021]4.1根據(jù)不同的方向單元將圖像CHOG特征組織成大小為(M,N,K)的三維特征矩陣Feature,其中,M為一個(gè)同心圓劃分的塊區(qū)域數(shù)量,N為同心圓數(shù)量,K為方向單元數(shù)量;
      [0022]4.2對(duì)三維特征矩陣Feature中各方向單元對(duì)應(yīng)的特征圖像進(jìn)行二維離散傅里葉變換,并獲取變換后的傅里葉系數(shù)F( μ,V):
      【權(quán)利要求】
      1.基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,其特征在于,包括步驟: 步驟一,獲取圖像梯度,并根據(jù)圖像梯度獲取圖像的梯度方向; 步驟二,對(duì)圖像的梯度方向進(jìn)行歸一化處理: 以圖像中心為極坐標(biāo)原點(diǎn)、以水平方向?yàn)闃O軸建立極坐標(biāo)系,在極坐標(biāo)系下獲取圖像上各像素點(diǎn)的徑向角,將像素點(diǎn)的梯度方向減去該像素點(diǎn)的徑向角,即獲得歸一化處理后的圖像梯度方向; 步驟三,基于歸一化處理后的圖像梯度方向提取圖像的CHOG特征: 采用圓形分塊策略劃分圖像獲得塊區(qū)域,統(tǒng)計(jì)各塊區(qū)域的梯度方向信息,并根據(jù)各塊區(qū)域的梯度方向信息獲得圖像的CHOG特征; 步驟四,對(duì)圖像的CHOG特征進(jìn)行極坐標(biāo)傅里葉變換,提取變換后傅里葉系數(shù)的幅值為旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征。
      2.如權(quán)利要求1所述的基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,其特征在于: 步驟三進(jìn)一步包括子步驟: 3.1采用S個(gè)同心圓劃分圖像,獲得若干扇形塊區(qū)域和弧形塊區(qū)域,同心圓數(shù)量S根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選??; 3.2根據(jù)歸一化處理后的圖像梯度方向劃分P個(gè)均勻梯度方向區(qū)間,即P個(gè)方向單元,P根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選?。? 3.3針對(duì)各同心圓對(duì)應(yīng)的塊區(qū)域,進(jìn)行如下操作: 根據(jù)塊區(qū)域各像素點(diǎn)的梯度方向?qū)⑾袼攸c(diǎn)劃分到對(duì)應(yīng)的方向單元,并統(tǒng)計(jì)不同方向單元中各像素點(diǎn)的梯度方向,獲得塊區(qū)域的梯度方向直方圖;合并該同心圓對(duì)應(yīng)的所有塊區(qū)域的梯度直方圖,即獲得該同心圓對(duì)應(yīng)的CHOG特征; 3.4合并S個(gè)同心圓對(duì)應(yīng)的CHOG特征,獲得圖像的CHOG特征。
      3.如權(quán)利要求1所述的基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,其特征在于: 步驟三中還包括對(duì)獲得的圖像CHOG特征進(jìn)行L2歸一化處理。
      4.如權(quán)利要求1所述的基于極坐標(biāo)傅里葉變換的旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征提取方法,其特征在于: 步驟四進(jìn)一步包括子步驟: 4.1根據(jù)不同的方向單元將圖像CHOG特征組織成大小為(M,N,K)的三維特征矩陣Feature,其中,M為一個(gè)同心圓劃分的塊區(qū)域數(shù)量,N為同心圓數(shù)量,K為方向單元數(shù)量; 4.2對(duì)三維特征矩陣Feature中各方向單元對(duì)應(yīng)的特征圖像進(jìn)行二維離散傅里葉變換,并獲取變換后的傅里葉系數(shù)F( μ,V):
      17{μ,ν) = Y, \ Fcaiurcie, ψ,κ) exp(-2/r/(^ + ^))1
      ^=O ψ=?似 N 其中,F(xiàn)(y, V)為傅里葉變換后方向單元K的傅里葉系數(shù);μ、V表示圖像中像素點(diǎn)坐標(biāo);Feature( ε , ψ, κ )表示同心圓ψ塊區(qū)域ε中對(duì)應(yīng)于方向單元κ的像素點(diǎn)的COHG特征;K表示方向單元編號(hào),K = I, 2,..., K ; ε表示塊區(qū)域編號(hào),ε = 1,2,...,M ; Ψ表不問(wèn)心圓編號(hào),Ψ = I, 2,..., N ; j表不虛部;.4.3組合步驟4. 2獲得的各方向單元的傅里葉系數(shù)幅值,得到旋轉(zhuǎn)不變性圖像特征。
      【文檔編號(hào)】G06K9/00GK103646239SQ201310725894
      【公開(kāi)日】2014年3月19日 申請(qǐng)日期:2013年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月25日
      【發(fā)明者】肖志峰, 劉清, 唐閣夫 申請(qǐng)人:武漢大學(xué)
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