一種基于二元分割樹的區域特征描述方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于計算機視覺和圖像處理領域，尤其涉及一種基于二元分割樹的區域特 征描述方法及系統。
【背景技術】
[0002] 特征描述是計算機視覺和圖像處理中的一個基礎模塊，在圖像顯著目標檢測、目 標分割、目標識別和語義圖像檢索等應用中，特征的穩健性和豐富性在很大程度上決定了 其性能。目前大多數采用的特征提取方法是:通過圖像分割算法或像素點聚類的方法將原 始圖像分割成圖像子塊或圖像區域，然后根據這些圖像子塊或圖像區域提取圖像特征。
[0003] 現有的特征提取方法雖然具有高效性，但自然圖像經常都包含了很多復雜的背 景，現在最先進的圖像分割方法也還不能把邊界定義明確的目標完整的從背景中分離出 來，在處理背景復雜的圖像時，采用這些方法所提取的特征不具備足夠的差異度，目前有采 用通過調整分割參數使目標由較少的區域組成來促成其任務，但對很多圖像而言，調整分 割參數去減少區域的數量可能會導致圖像目標區域與背景區域合并的欠分割現象，從而導 致錯誤的檢測結果，同時現有技術在進行特征提取時，特征穩健性差、信息量不夠豐富。
【發明內容】
[0004] 本發明所要解決的技術問題在于提供一種基于二元分割樹的區域特征描述方法 及系統，旨在解決現有技術在進行特征提取時，特征穩健性差、信息量不夠豐富的問題。
[0005] 本發明是這樣實現的，一種基于二元分割樹的區域特征描述方法，步驟包括：
[0006] 步驟A，將原始圖像分割成若干分割區域；
[0007]步驟B，計算相鄰的所述分割區域之間的相似度，將相似度最高的兩相鄰區域合成 一超區域；
[0008] 步驟C，重復執行步驟B直至得到的所有相鄰區域合并成完整的原始圖像；
[0009] 步驟D，根據所述分割區域和所述超區域構建二元分割樹；
[0010]步驟E，分別提取所述二元分割樹中的目標區域和所述目標區域對應的超區域的 特征并據此構建區域特征，然后根據所述區域特征進行目標區域的特征描述。
[0011] 進一步地，在步驟A中，利用利用圖像分割算法對所述原始圖像進行分割。
[0012] 進一步地，在步驟B中，計算相鄰的所述分割區域之間的相似度，將相似度最高的 兩個分割區域合并得到超區域，具體包括：
[0013]以Rj表不某一分割區域，Nj表不該分割區域Rj的相鄰區域的集合，S(Rn，Rj)表不分 割區域&和其某一相鄰區域Rn的相似度，Rs表示分割區域^與其相鄰區域之間的相似度的 最大值，則兩個分割區域的區域合并準則為：
[0014] Rs = arg max S(Rn，Rj)，RnENj。
[0015] 進一步地，在所述二元分割樹中包含有根節點、葉子節點和非葉子節點，其中，根 節點表示合并完的整個原始圖像，葉子節點表示一個分割區域，非葉子結點表示一個超區 域。
[0016]進一步地，所述步驟E具體包括：
[0017]步驟E1，分別提取目標區域和所述目標區域對應的超區域的基本區域特征；
[0018]步驟E2,以步驟E1中提取的基本區域特征構建所述區域特征，根據所述區域特征 對所述目標區域進行特征描述。
[0019]進一步地，所述步驟E2具體包括：
[0020] 步驟E211，計算所述二元分割樹中的目標區域的基本區域特征，及所述目標區域 對應的β個上級節點的超區域的基本區域特征；
[0021] 步驟Ε212，根據所述基本區域特征構建第一區域特征；
[0022]以Rk表示所述目標區域，k表示第k個節點，β表示目標區域Rk對應的上級節點的級 別數，hk表示目標區域Rk對應的基本區域特征，C/y表示第一特征區域；
[0023]步驟E213,若所述目標區域Rk到達所述二元分割樹中根節點的級別數大于所述目 標區域對應的上級節點的級別數β，則所述特征區域為：
[0025]步驟E214,若所述目標區域Rk到達所述二元分割樹中根節點的級別數小于所述目 標區域對應的上級節點的級別數β，η表示所述目標區域到所述根節點的級別數，則復制n-1 節點的基本區域特征使得上級節點的級數為β，即所述特征區域為：
[0027]進一步地，所述步驟E2具體包括：
[0028]步驟E221，計算所述二元分割樹的目標區域的基本區域特征，及所述目標區域對 應的β個上級節點的超區域的基本區域特征，以及所述目標區域對應的同級區域的基本區 域特征，以及所述超區域的同級區域的基本區域特征；
[0029]步驟Ε222，根據步驟Ε221計算的所有基本區域特征構建第二區域特征；
[0030]以1表示所述目標區域，m表示第m個節點，β表示目標區域Rm對應的上級節點的級 別數，hm表示目標區域匕對應的基本區域特征，/AiRF/'表示所述目標區域和超區域構 建的第一特征區域，si ibing(hm)表示所述目標區域的同級區域的基本區域特征， 網況叫_(々"|+,)}〖 =11表示目標區域1^對應0-1層上級超區域的基本區域特征，/^4/?/^(尺"1)表示 第二區域特征；
[0031]步驟E223，若所述目標區域1到達所述二元分割樹中根節點的級別數大于所述目 標區域Rm對應的上級節點的級別數β，則所述特征區域為:則：
[0033]步驟Ε224,若所述目標區域1到達所述二元分割樹中根節點的級別數小于所述目 標區域Rm對應的上級節點的級別數β，πι表示所述目標區域到所述根節點的級別數，則所述 特征區域〇R;n)為：
[0035]本發明還提供了一種基于二元分割樹的區域特征描述系統，包括：
[0036]分割單元，用于將原始圖像分割成若干分割區域；
[0037]合并單元，用于計算相鄰的所述分割區域之間的相似度，將相似度最高的兩相鄰 區域合成一超區域，然后將合成的超區域作為所述分割區域的相鄰區域，繼續合并，直至得 到的所有相鄰區域合并成完整的原始圖像；
[0038]構建單元，用于根據所述分割區域和所述超區域構建二元分割樹；
[0039]描述單元，用于分別提取所述二元分割樹中的目標區域和所述目標區域對應的超 區域的特征并據此構建區域特征，然后根據所述區域特征進行目標區域的特征描述。
[0040] 進一步地，所述分割單元利用利用圖像分割算法對所述原始圖像進行分割；
[0041] 在所述二元分割樹中包含有根節點、葉子節點和非葉子節點，其中，根節點表示合 并完的整個原始圖像，葉子節點表示一個分割區域，非葉子結點表示一個超區域；
[0042] 所述合并單元，用于計算相鄰的所述分割區域之間的相似度，將相似度最高的兩 個分割區域合并得到超區域，具體包括：
[0043]以Rj表不某一分割區域，Nj表不該分割區域Rj的相鄰區域的集合，S(Rn，Rj)表不分 割區域心和其某一相鄰區域Rn的相似度，Rs表示分割區域^與其相鄰區域之間的相似度的 最大值，則兩個分割區域的區域合并準則為：
[0044] Rs = arg max S(Rn，Rj)，RnENj。
[0(Η5]進一步地，描述單元具體用于：
[0046]首先，分別提取目標區域和所述目標區域對應的超區域的基本區域特征；
[0047]其次，以提取的基本區域特征構建所述區域特征；
[0048]最后，根據所述區域特征對目標區域進行特征描述。
[0049] 本發明與現有技術相比，有益效果在于:本發明融合了目標區域、同級超區域以及 鄰近上級區域和超區域的基本區域特征來描述目標區域的特征，既包含了局部區域特征， 也包含了全局情景信息，所以會具有情景感知力、高識別度、穩健性強的優勢。因而克服了 已有技術中特征穩健性差、信息量不夠豐富的缺點。
【附圖說明】
[0050] 圖1是本發明實施例提供的一種基于二元分割樹的區域特征描述方法的流程圖。
[0051] 圖2是本發明實施例提供的構建基于二元分割樹的區域特征結構示意圖。
[0052] 圖3是本發明實施例提供的一種基于二元分割樹的區域特征描述方法的詳細流程 圖。
[0053] 圖4是本發明實施例提供的采用不用特征結構所生成的顯著圖。
[0054] 圖5是本發明實施例提供的一種基于二元分割樹的區域特征描述系統的結構示意 圖。
【具體實施方式】
[0055] 為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對 本發明進行進一步詳細說明。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。
[0056] 在本發明中，提出了一重基于二元分割樹的區域特征描述的方法及系統，包含了 分割區域的局部和全局情