圖像特征的提取方法以及提取裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種圖像特征的提取方法以及提取裝 置。
【背景技術】
[0002] SIFT (Scale-invariant feature transform，尺度不變特征變換），主要是通過估 計圖像的局部圖像塊的主方向，然后根據主方向對局部圖像塊內的梯度方向進行歸一化和 直方圖統計，最后采用該直方圖作為局部圖像塊的特征表示，該方法需要依賴于所述主方 向的計算，從而獲得歸一化的梯度方向直方圖來實現圖像特征的旋轉不變性。但一旦主方 向估計不準，則后續的直方圖就會存在很大的誤差，從而不能很好地代表該圖像的局部不 變特征。
[0003] 上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技 術。
【發明內容】
[0004] 本發明的主要目的在于提供一種圖像特征的提取方法以及提取裝置，旨在通過構 建針對圖像的局部圖像塊的局部坐標系，可以避免對局部圖像塊進行主方向的估計以及后 續的方向歸一化操作，從而可以準確的獲取代表該圖像的局部不變特征。
[0005] 為實現上述目的，本發明提供一種圖像特征的提取方法，所述圖像特征的提取方 法包括以下步驟：
[0006] 獲取圖像的第一局部圖像塊，并確定所述第一局部圖像塊中的中心點和采樣點；
[0007] 根據所述中心點和采樣點，建立局部坐標系；
[0008] 根據所述局部坐標系，提取所述采樣點處的局部不變特征；
[0009] 將所述采樣點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征。
[0010] 優選地，所述根據所述局部坐標系，提取所述采樣點處的局部不變特征的步驟包 括：
[0011] 根據所述局部坐標系，在所述采樣點處設定預定頻率和預定方向，得到預定數量 的小波；
[0012] 獲取所述第一局部圖像塊中以所述采樣點為中心的第二局部圖像塊；
[0013] 將所述預定數量的小波和第二局部圖像塊，進行內積計算得到所述預定數量的響 應，所述響應代表所述采樣點處的局部不變特征。
[0014] 優選地，所述將所述采樣點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征的步驟包 括：
[0015] 獲取每個所述響應的相位；
[0016] 根據所述相位對每個頻率進行預定比特位的編碼，并計算得到預定長度的直方 圖，以得到所述圖像特征。
[0017] 優選地，所述根據所述相位對每個頻率進行預定比特位的編碼，并計算得到預定 長度的直方圖的步驟之后還包括：
[0018] 獲取另一圖像的直方圖，并計算兩個圖像的直方圖之間的距離值；
[0019] 根據所述距離值，對兩個圖像的局部不變特征進行匹配。
[0020] 優選地，所述根據所述距離值，進行局部不變特征的匹配的步驟包括：
[0021] 將所述距離值與預定值進行比較；
[0022] 若所述距離值的大小接近所述預定值，則判定所述兩個圖像相似。
[0023] 此外，為實現上述目的，本發明還提出一種提取裝置，所述提取裝置包括：
[0024] 獲取模塊，用于獲取圖像的第一局部圖像塊，并確定所述第一局部圖像塊中的中 心點和米樣點；
[0025] 建立模塊，用于根據所述中心點和采樣點，建立局部坐標系；
[0026] 提取模塊，用于根據所述局部坐標系，提取所述采樣點處的局部不變特征；
[0027] 融合處理模塊，用于將所述采樣點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征。
[0028] 優選地，所述提取模塊包括：
[0029] 設定單元，用于根據所述局部坐標系，在所述采樣點處設定預定頻率和預定方向 的小波，得到預定數量的小波；
[0030] 第一獲取單元，用于獲取所述第一局部圖像塊中以所述采樣點為中心的第二局部 圖像塊；
[0031] 第一計算單元，用于將所述預定數量的小波和第二局部圖像塊，進行內積計算得 到所述預定數量的響應，所述響應代表所述采樣點處的局部不變特征。
[0032] 優選地，所述融合處理模塊包括：
[0033] 第二獲取單元，用于獲取每個所述響應的相位；
[0034] 第二計算單元，用于根據所述相位對每個頻率進行預定比特位的編碼，并計算得 到預定長度的直方圖，以得到所述圖像特征。
[0035] 優選地，所述提取裝置還包括：
[0036] 計算模塊，用于獲取另一圖像的直方圖，并計算兩個圖像的直方圖之間的距離 值；
[0037] 匹配模塊，用于根據所述距離值，對兩個圖像的局部不變特征進行匹配。
[0038] 優選地，所述匹配模塊包括：
[0039] 比較單元，用于將所述距離值與預定值進行比較；
[0040] 判定單元，用于若所述距離值的大小接近所述預定值，則判定所述兩個圖像相似。
[0041] 本發明提供的圖像特征的提取方法以及提取裝置，通過獲取圖像的第一局部圖像 塊，并確定所述第一局部圖像塊中的中心點和采樣點，然后根據所述中心點和采樣點建立 局部坐標系，再根據所述局部坐標系，提取出所述采樣點處的局部不變特征，以將所述采樣 點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征。這樣，通過構建針對圖像的局部圖像塊的可 旋轉不變局部坐標系，可以避免對局部圖像塊進行主方向的估計以及后續的方向歸一化操 作，從而可以準確的獲取代表該圖像的局部不變特征。
【附圖說明】
[0042] 圖1為本發明圖像特征的提取方法第一實施例的流程示意圖；
[0043] 圖2為本發明中局部坐標系的示意圖；
[0044] 圖3為圖1中步驟根據所述局部坐標系，提取所述采樣點處的局部不變特征的細 化流程示意圖；
[0045] 圖4為圖1中步驟將所述采樣點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征的細化 流程示意圖；
[0046] 圖5為本發明圖像特征的提取方法第一實施例的流程示意圖；
[0047] 圖6為圖5中步驟根據所述距離值，進行局部不變特征的匹配的細化流程示意 圖；
[0048] 圖7為本發明提取裝置第一實施例的功能模塊示意圖；
[0049] 圖8為圖7中提取模塊的細化功能模塊示意圖；
[0050] 圖9為圖7中融合處理模塊的細化功能模塊示意圖；
[0051] 圖10為本發明提取裝置第二實施例的功能模塊示意圖；
[0052] 圖11為圖10中匹配模塊的細化功能模塊示意圖。
[0053] 本發明目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0054] 應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0055] 本發明提供一種圖像特征的提取方法，參照圖1，在一實施例中，所述圖像特征的 提取方法包括以下步驟：
[0056] 步驟S10,獲取圖像的第一局部圖像塊，并確定所述第一局部圖像塊中的中心點和 采樣點；
[0057] 步驟S20,根據所述中心點和采樣點，建立局部坐標系；
[0058] 本實施例中，由于受到旋轉、拍攝角度以及遠近等因素影響，相同物體在不同圖像 里可能看起來完全不一樣，因此，圖像的局部不變特征是對圖像進行理解以及圖像中的物 體進行分類識別的重要依據，是后續圖像理解的重要基礎。為此，本發明提供一種基于局部 坐標系的圖像特征提取方法，使得旋轉以及拍攝角度變化時，仍能準確提取代表該圖像的 局部不變特征。
[0059] 本實施例中，從圖像中提取一小塊圖像局部區域即第一局部圖像塊，假設第一局 部圖像塊的中心點為P，周圍提取特征的采樣點為Pi，則可以建立如圖2所示的局部坐標 系，該坐標系以中心點P和采樣點Pi的連線作為y軸，垂直方向作為X軸，X軸和水平方向 夾角為Θ。由于水平方向Θ的設置，可以起到角度校正的作用，從而使得本發明中的該局 部坐標系在受到旋轉以及拍攝角度改變等因素影響時，仍然可以保持旋轉不變。
[0060] 本優選實施例中，采用Gabor濾波器進行參數的設置，并提取圖像的局部不變特 征。在圖像處理中，Gabor函數是一個用于邊緣提取的線性濾波器，Gabor濾波器的頻率和 方向表達同人類視覺系統類似，因而適合紋理表達和分離。在空間域中，一個二維Gabor濾 波器是一個由正弦平面波調制的高斯核函數，具體地，可以采用Log-Gabor等不同形式的 濾波器，具體可以根據實際需要選擇。
[0061] 步驟S30,根據所述局部坐標系，提取所述采樣點處的局部不變特征；
[0062] 步驟S40,將所述采樣點處的局部不變特征進行融合得到圖像特征。
[0063] 本實施例中，根據所述局部坐標系，可以預定頻率和預定方向的小波，得到預定數 量的小波，如可以設計5個頻率