The method of extracting image features from low-complexity scale pyramid of the invention is as follows: Five groups of image blocks are formed from the original input image by filtering; the last four groups of image blocks generated by filtering are detected by feature points, and a list of high-scale image feature points is obtained; and the first group of images generated by filtering is formed by filtering. After block prediction, feature points are detected; feature points detected from the first group of images are selected and described, and then merged into the high-scale image feature points list to generate the final feature points list of the original input image. The method can reduce the redundant calculation in the process of scale pyramid generation, and the number of feature points generated by the technique has no obvious difference compared with the original, and the retrieval performance can be well guaranteed after the feature generation. CDVS standard can better meet the real-time requirement of extracting features in real life, and save more computing resources and reduce computing costs.
【技术实现步骤摘要】
一种低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法
本专利技术涉及计算机图像处理
,尤其涉及一种低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法。
技术介绍
MPEG-CDVS(CompactDescriptorforVisualSearch,视觉搜索紧凑描述子)是国际动态图像专家组MPEG提出的移动图像搜索的标准算法。CDVS在移动搜索上有大量的应用,如微信、GoogleGoggles等。同时CDVS的应用范畴包括地点检索、地标识别、产品搜索等。CDVS在移动端上进行图像特征提取和压缩,然后将压缩后的数据流传输到服务器进行图像检索。这个很好的避免了直接传输图片进行检索对带宽的严苛要求,同时降低了服务器的计算负荷和计算延迟。随着对视觉搜索技术日益增长的技术,大量视觉特征描述子算法在过去的数十年被提出,包括SIFT特征提取算法、SURF特征提取算法、ORB特征提取算法和BRISK特征提取算法等。即使是最出名的传统手工特征SIFT也遭受着计算复杂度高、存储代价大等问题。为了解决这个问题移动图像组MPEG于2015年发布了移动搜索标准CDVS。CDVS提供了标准化的压缩码流语法是图像搜索特征可交互成为可能,在比SIFT更低带宽的情况下达到相近的检索性能。但是CDVS仍然存在很多问题,包括移动端的计算延迟仍然较高、对抗光照变化鲁棒性较差等。尺度金字塔是CDVS特征提取步骤中的一项关键技术,CDVS通过生成尺度金字塔并应用Laplace算子进行转化,获得金字塔中的关键特征点。尺度金字塔的构建需要对原始输入图片进行多次高斯滤波和下采样,在特征提取步骤中占据了超过80%的计算复杂度。因 ...
【技术保护点】
1.一种低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:将原始输入图像经过滤波生成一组由五张图像组成的图像块,依次将前一组图像块的第四张图像作为生成下一组图像块的输入图像,直至生成五组图像块构成尺度金字塔;S2:将滤波生成的后四组图像块进行特征点检测,得到高尺度图像特征点列表;S3:将滤波生成的第一组图像块进行分块预测处理,然后进行特征点检测;S4:将从第一组图像上检测到的特征点进行特征选择和描述后合并到所述高尺度图像特征点列表中,生成所述原始输入图像最终的特征点列表。
【技术特征摘要】
1.一种低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:将原始输入图像经过滤波生成一组由五张图像组成的图像块,依次将前一组图像块的第四张图像作为生成下一组图像块的输入图像,直至生成五组图像块构成尺度金字塔;S2:将滤波生成的后四组图像块进行特征点检测,得到高尺度图像特征点列表;S3:将滤波生成的第一组图像块进行分块预测处理,然后进行特征点检测;S4:将从第一组图像上检测到的特征点进行特征选择和描述后合并到所述高尺度图像特征点列表中,生成所述原始输入图像最终的特征点列表。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2还包括:参照高尺度图像特征点列表,将高尺度图像特征的坐标对应到第一组图像块中进行统计...
【专利技术属性】
技术研发人员:贾惠柱,宋嘉文,李源,解晓东,
申请(专利权)人:北京大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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