紋理特征提取方法及裝置的制造方法
【專利說明】紋理特征提取方法及裝置
[0001] 技術鄰域
[0002] 本發明設及圖像處理領域，尤其設及一種紋理特征提取方法及裝置。
【背景技術】
[0003] 人臉識別是基于人臉部的紋理特征進行身份識別的一種生物識別技術，通常也 叫做人像識別或面部識別。目前，在人臉識別鄰域，通常提取圖像的LBP(LocalBinary Patterns,局部二值模式）特征作為圖像的紋理特征，在提取時，首先對圖像的橫縱坐標整 體均等分割后進行LBP運算，再串接各子圖像的LBP特征作為原圖像的LBP特征。但是對 圖像進行分割時，圖像分割線部分的紋理特征會被濾除，導致紋理特征的提取不夠準確。
【發明內容】
[0004] 本發明的主要目的在于提供一種紋理特征提取方法及裝置，旨在準確的提取圖像 的紋理特征。 陽〇化]為實現上述目的，本發明提供一種紋理特征提取方法，該紋理特征提取方法包括W下步驟：
[0006] 通過預設的多種分割方式分別對待處理圖像進行分割，其中，每種分割方式得到 的任一子圖像與其它分割方式得到的子圖像均不相同；
[0007] 分別將按同一分割方式分割得到的子圖像組合為第一組合圖像，并將各個所述第 一組合圖像組合為第二組合圖像；
[0008] 對所述第二組合圖像進行局部二值模式LBP運算，并將得到的LBP特征作為所述 待處理圖像的紋理特征。
[0009] 優選地，所述分別將按同一分割方式分割得到的子圖像組合為第一組合圖像，并 將各個所述第一組合圖像組合為第二組合圖像的步驟之前，還包括：
[0010] 對得到的各個所述子圖像進行壓縮操作。
[0011] 優選地，所述對得到的各個所述子圖像進行壓縮操作包括：
[0012] 分別通過離散余弦變換將各個所述子圖像變換到頻域，并將各個所述子圖像在各 自頻域的低頻區域作為各自壓縮后的子圖像。
[0013] 優選地，所述通過預設的多種分割方式分別對待處理圖像進行分割的步驟之前， 還包括：
[0014] 通過灰度變換、降噪W及高斯平滑對所述待處理圖像進行預處理。
[0015] 優選地，所述對所述第二組合圖像進行局部二值模式LBP運算，并將得到的LBP特 征作為所述待處理圖像的紋理特征的步驟之后，還包括：
[0016] 將所述紋理特征與特征數據庫中的各個紋理特征進行比對，并根據比對的結果生 成識別報告。
[0017] 此外，為實現上述目的，本發明還提供一種紋理特征提取裝置，所述紋理特征提取 裝置包括：
[0018] 分割模塊，用于通過預設的多種分割方式分別對待處理圖像進行分割，其中，每種 分割方式得到的任一子圖像與其它分割方式得到的子圖像均不相同；
[0019] 組合模塊，用于分別將按同一分割方式分割得到的子圖像組合為第一組合圖像， 并將各個所述第一組合圖像組合為第二組合圖像；
[0020] 提取模塊，用于對所述第二組合圖像進行局部二值模式LBP運算，并將得到的LBP 特征作為所述待處理圖像的紋理特征。
[0021] 優選地，所述紋理特征提取裝置還包括壓縮模塊，用于對得到的各個所述子圖像 進行壓縮操作。
[0022] 優選地，所述壓縮模塊還用于分別通過離散余弦變換將各個所述子圖像變換到頻 域，并將各個所述子圖像在各自頻域的低頻區域作為各自壓縮后的子圖像。
[0023] 優選地，所述紋理特征提取裝置還包括預處理模塊，用于通過灰度變換、降噪W及 高斯平滑對所述待處理圖像進行預處理。
[0024] 優選地，所述紋理特征提取裝置還包括比對模塊，用于將所述紋理特征與特征數 據庫中的各個紋理特征進行比對，并根據比對的結果生成識別報告。
[0025] 本發明通過多種不同的預設分割方式分別將待處理圖像分割為多個子圖像，W使 得按一種分割方式得到的任一子圖像與其它分割方式得到的子圖像均不相同，然后將各分 割方式得到的子圖像經過兩次組合，使得最終得到的組合圖像包含子圖像連接處的紋理特 征，最后提取組合圖像的紋理特征作為所述待處理圖像的紋理特征。相較于現有技術直接 將待處理圖像分割后分別提取紋理特征，本發明能夠準確的提取圖像的紋理特征。
【附圖說明】
[00%] 圖1為本發明紋理特征提取方法第一實施例的流程示意圖；
[0027] 圖2為本發明紋理特征提取方法第一實施例中的一種分割方式示意圖；
[0028] 圖3為本發明紋理特征提取方法第一實施例中的另一種分割方式示意圖；
[0029] 圖4為本發明紋理特征提取方法第一實施例中的又一種分割方式示意圖；
[0030] 圖5為本發明紋理特征提取方法第一實施例中第二組合圖像的示例圖；
[0031] 圖6為本發明紋理特征提取方法第一實施例中第二組合圖像的LBP特征示例圖；
[0032] 圖7為本發明紋理特征提取方法第二實施例中離散余弦變換結果示例圖；
[0033] 圖8為本發明紋理特征提取裝置第一實施例的功能模塊示意圖。
[0034] 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】
[0035] 應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用W解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0036] 本發明提供一種紋理特征提取方法，參照圖1，在本發明紋理特征提取方法的第一 實施例中，該紋理特征提取方法包括：
[0037] 步驟S10,通過預設的多種分割方式分別對待處理圖像進行分割，其中，每種分割 方式得到的任一子圖像與其它分割方式得到的子圖像均不相同；
[0038] 本實施例提供的紋理特征提取方法，可W應用于人臉識別領域，例如，在創建人臉 特征數據庫時，采用本發明提供的紋理特征提取方法，能夠準確的提取出人臉圖像的紋理 特征，w創建人臉特征數據庫。
[0039] 本實施例中，首先通過多種預設分割方式分別對待處理圖像進行分割，相應得到 多個子圖像，其中，按一種分割方式得到的任一子圖像與其它分割方式得到的子圖像均不 相同；其目的在于，確保任一種分割方式的分割線部分圖像的紋理特征可W通過其他分割 方式得到的子圖像提取得到，避免由于圖像分割導致紋理特征的缺失。
[0040] 結合參照圖2至圖4,本實施例優選通過=種不同的分割方式對待處理圖像進行 分割：
[0041] W待處理圖像左下角點為坐標原點，假設待處理圖像寬為W，高為H;
[0042] 其一，如圖2所示，分別在橫坐標1/3W和2/3W處設置兩條平行坐標Y軸的分割線， 在縱坐標1/3H和2/3H處設置兩條平行坐標X軸的分割線；
[0043] 其二，如圖3所示，分別在橫坐標1/9W、4/9WW及7/9W處設置S條平行坐標Y軸 的分割線，在縱坐標1/3H和2/3H處設置兩條平行坐標X軸的分割線；
[0044] 其S，如圖4所示，分別在橫坐標1/3W和2/3W處設置兩條平行坐標Y軸的分割線， 在縱坐標2/9H、5/9HW及8/9H處設置S條平行坐標X軸的分割線。
[0045] 步驟S20,分別將按同一分割方式分割得到的子圖像組合為第一組合圖像