【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别
,特别是涉及一种基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法和装置。
技术介绍
根据不同的图像类型准确确定图像的特征,是图像识别技术上首要解决的问题,传统的图像特征提取方法通常是从单一方面进行提取的,即通过某一方面的特征信息实现对图像特征的描述。多边形逼近法是目前提取图像轮廓特征线的最常见方法,在图像识别
中被广泛应用。多边形逼近法又可以划分为直线段逼近法和角点检测法。角点检测法又可以分为Rosenfeld-Johnston检测算法、Freeman-Davis检测算法、Sankar-Shama检测算法、Anderson-Bezdek检测算法、Teh-Chin检测算法。这些经典的轮廓特征线提取技术大都基于图像数据的微分运算和形状的分析。传统的多边形逼近法虽然可以在一定范围内提取图像轮廓特征线,但这些经典的轮廓特征线提取技术大都基于图像数据的微分运算和形状的分析,在一定程度上存在如下局限或缺陷:技术运算过于复杂,对彩色图像色块的色相或灰度图像的灰度级区分性较差,所提取的图像特征信息当使用于检索较为颜色层次较多和复杂结构的图像时,呈现出不佳的相同或近似的匹配效果。另一方面,从单一方面进行图像特征的描述,可能会造成图像特征的描述的不全面,致使图像关键特征信息的遗漏。
技术实现思路
基于此,有必要针对传统轮廓提取方法技术运算复杂、对彩色图像色块的色相或灰度图像的灰度级区分性较差、关键特征提取能力和匹配效果差的问题,提供一种基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法和装置。为了实现上述目的,本专利技术技术方案的实施例为:一方面,提供了一种基于图 ...
【技术保护点】
一种基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:获取输入图像,并提取所述输入图像各像素点的颜色值;所述输入图像为彩色图像、灰度图像或黑白图像;所述颜色值为所述彩色图像的RGB颜色值、所述灰度图像的灰度值或所述黑白图像的灰度值;将所述颜色值落入相应色相预设颜色值范围的像素点进行归集,根据所述归集的结果获取各所述像素点的色相号;根据所述色相号对所述输入图像进行色块分割,获取具有相同色相号的色块图像;获取所述色块图像中至少一个或一个以上预设方向上连续连接的像素点连线所构成线段的端点像素点,将所述端点像素点的集合确认为所述色块图像的轮廓特征和所述输入图像的图像轮廓特征。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:获取输入图像,并提取所述输入图像各像素点的颜色值;所述输入图像为彩色图像、灰度图像或黑白图像;所述颜色值为所述彩色图像的RGB颜色值、所述灰度图像的灰度值或所述黑白图像的灰度值;将所述颜色值落入相应色相预设颜色值范围的像素点进行归集,根据所述归集的结果获取各所述像素点的色相号;根据所述色相号对所述输入图像进行色块分割,获取具有相同色相号的色块图像;获取所述色块图像中至少一个或一个以上预设方向上连续连接的像素点连线所构成线段的端点像素点,将所述端点像素点的集合确认为所述色块图像的轮廓特征和所述输入图像的图像轮廓特征。2.根据权利要求1所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,将所述颜色值落入相应色相预设颜色值范围的像素点进行归集,根据所述归集的结果获取各所述像素点的色相号的步骤包括:在所述输入图像为彩色图像时,将所述彩色图像中所述RGB颜色值落入相应彩色色相预设颜色值范围的像素点进行归集,获取各所述像素点的彩色色相号;所述彩色色相预设颜色值为在相邻色相RGB标准值的差的范围内取值得到的;所述彩色色相号为根据大小获取的顺序号;在所述输入图像为灰度图像或黑白图像时,将所述灰度图像或所述黑白图像的灰度值落入相应的灰度色相预设值范围的像素点进行归集,并获取各所述像素点的灰度色相号;所述灰度色相预设值为根据色块中心灰度值和有效波长确定的;所述灰度色相号为根据大小获取的顺序号。3.根据权利要求2所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,根据色块中心灰度值和有效波长确定所述灰度色相预设值的步骤包括:根据灰度值的大小顺序,获取各所述灰度值的像素点数量,得到各所述灰度值与对应的像素点数量分布的轨迹线统计数据;根据所述轨迹线统计数据和波长预设值,获取符合中心灰度值预设规则的轨迹线上的有效波峰灰度值;将所述有效波峰灰度值确认为所述色块中心灰度值;将相邻的所述有效波峰灰度值的区间的中点作为所述有效波长的范围的分界点。4.根据权利要求1所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,获取所述色块图像中至少一个或一个以上预设方向上连续连接的像素点连线所构成线段的端点像素点,将所述端点像素点的集合确认为所述色块图像的轮廓特征和所述输入图像的图像轮廓特征的步骤包括:获取所述色块图像在各预设方向上的连续连接的像素点的连线线段;所述预设方向包括水平向、垂直向、右斜向和左斜向;所述连线线段包括水平向线段、垂直向线段、右斜向线段和左斜向线段;通过计算获取所述连线线段上相邻像素点的色相号的差不为零的像素点,将所述色相号的差不为零的像素点作为所述连线线段的所述端点像素点;获取所述预设方向中至少一个或一个以上预设方向线段的全部端点像素点,将所述全部端点像素点的集合确认为所述色块图像轮廓特征和所述输入图像的图像轮廓特征。5.根据权利要求1至4任意一项所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,根据所述色相号对所述输入图像进行色块分割,获取具有相同色相号的色块图像的步骤后还包括步骤:获取所述色块图像中符合预设的散点特征的散点像素点;根据与所述散点像素点相邻的像素点的色相号,对所述散点像素点的色相号进行修正。6.根据权利要求5所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,所述预设的散点特征包括:连通域像素点数小于连通域像素点数预设值;所述连通域像素点数指在正上方、正下方、正左方、正右方、左上方、右上方、左下方和右下方八个方向上其中至少一个方向连续连接的像素点数;所述连通域像素点数预设值为在所述输入图像的像素点总数的小于10%范围内取值;所述连通域像素点不能构成线段或所述连通域像素点构成的相邻且平衡的线段的数目小于2条。7.根据权利要求5所述的基于图像色块内容的图像轮廓特征提取方法,其特征在于,根据与所述散点像素点相邻的像素点的色相号,对所述散点像素点的色相号进行修正的步骤包括:基于以下公式获取所述散点像素点与相邻周边8个方向上的像素点的颜色值的差,所述8个方向包括正上方、正下方、正左方、正右方、左上方、右上方、左下方和右下方:X1=D0-DaX2=D0-DbX3=D0-DcX4=D0-DdX5=D0-DeX6=D0-DfX7=D0-DgX8=D0-Dh其中,X1为所述散点像素点与在正上方相邻的像素点的颜色值差,X2为所述散点像素点与在正下方相邻的像素点的颜色值差...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐庆,
申请(专利权)人:徐庆,佛山市国方商标服务有限公司,佛山市国方商标软件有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。