本发明专利技术公开了一种图像的特征提取方法及装置，用以实现提取出的特征向量能够准确反映未进行缩放处理的图像的特征。本发明专利技术不需要对图像进行缩放，可以直接对原始图像进行分块，并根据分块得到的各图像块的特征向量，就可以确定原始图像的特征向量。针对单个待提取特征的图像而言，由于可以对针对该图像而获得的聚类中心的个数进行设定，从而可以实现从该图像中提取出特定长度的特征向量；而针对多个分辨率不同的待提取特征的图像而言，由于针对不同待提取特征的图像而获得的聚类中心的个数是相等的，从而可以实现从具备不同分辨率的图像中提取到相同长度的特征向量。本发明专利技术还公开了一种图像的分类方法及装置。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种图像的特征提取方法及装置，用以实现提取出的特征向量能够准确反映未进行缩放处理的图像的特征。本专利技术不需要对图像进行缩放，可以直接对原始图像进行分块，并根据分块得到的各图像块的特征向量，就可以确定原始图像的特征向量。针对单个待提取特征的图像而言，由于可以对针对该图像而获得的聚类中心的个数进行设定，从而可以实现从该图像中提取出特定长度的特征向量；而针对多个分辨率不同的待提取特征的图像而言，由于针对不同待提取特征的图像而获得的聚类中心的个数是相等的，从而可以实现从具备不同分辨率的图像中提取到相同长度的特征向量。本专利技术还公开了一种图像的分类方法及装置。【专利说明】一种图像的特征提取方法、图像的分类方法及相关装置
本专利技术涉及信息处理领域，尤其涉及一种图像的特征提取方法、图像的分类方法及相关装置。
技术介绍
现有技术中，在对图像进行特征向量提取时，为了从不同图像中提取出相同长度的特征向量，或者从某个图像中提取出特定长度的向量，通常都要先将不同分辨率的图像缩放为特定分辨率的图像；然后再应用某种特征提取方法对这些经过缩放处理的图像进行特征向量的提取。然而，由于在对图像进行缩放处理时，会不可避免的导致图像产生一些形变，从而导致从产生了形变的图像中提取出的特征向量不能很准确地反映相应的未进行缩放处理的原始图像的特征。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像的特征提取方法及装置，用以解决现有技术中存在的为了从图像中提取出特定长度的特征向量而对图像进行缩放处理，使得从产生了形变的图像中提取出的特征向量不能很准确地反映相应的未进行缩放处理的原始图像的特征的问题。 本专利技术实施例还提供一种图像的分类方法及装置。 本专利技术实施例采用以下技术方案: 一种图像的特征提取方法，包括: 为图像集合中每个图像所包括的图像块分配图像块标识；其中，每个图像中的图像块是按照相同规则划分得到的；在同一个图像中，不同图像块的图像块标识不同；在不同图像中，处于相同位置的图像块的图像块标识相同；所述图像集合包含至少两个图像，且所述至少两个图像中至少存在一个待提取特征向量的图像；以及 分别针对每个由具备相同图像块标识的所有图像块构成的图像块集合执行:分别采用预先规定的特征描述向量提取算法，提取该图像块集合中的各图像块的特征描述向量，并通过对提取的所有特征描述向量进行聚类，获得由不同的特征描述向量类别的聚类中心构成的聚类中心集合； 以及针对该图像块集合中的待提取特征向量的图像的各图像块分别执行:从所述聚类中心集合中，为该图像块的各特征点的特征描述向量分别确定一个相似度最大的聚类中心后，针对所述聚类中心集合的每个聚类中心执行:确定用于表征特定个数的信息；其中，所述特定个数为与该聚类中心相似度最大的该图像块的特征描述向量的个数； 针对每个所述待提取特征向量的图像执行:根据针对该待提取特征向量的图像的具备不同图像块标识的各图像块所分别确定出的所有所述特定个数的信息，确定该待提取特征向量的图像的特征向量； 其中，当所述图像集合中包含多个图像，且仅包含一个待提取特征向量的图像时，针对不同的所述图像块集合而获得的所述聚类中心集合所包含的聚类中心的总个数等于规定个数。 一种图像的分类方法，包括: 获得待提取特征向量的图像的特征向量； 根据图像分类器和确定出的所述待提取特征向量的图像的特征向量，确定所述待提取特征向量的图像所属的图像类别； 其中，所述图像分类器是根据对各图像样本的特征向量进行分类训练得到的；且每个图像样本的特征向量的确定方式如下: 为每个图像样本所包括的图像样本块分配图像样本块标识；其中，每个图像样本中的图像样本块是按照所述规则划分得到的；在同一个图像样本中，不同图像样本块的图像样本块标识不同；在不同图像样本中，处于相同位置的图像样本块的图像样本块标识相同； 分别针对每个由具备相同图像样本块标识的所有图像样本块构成的图像样本块集合执行:分别采用预先规定的特征描述向量提取算法，提取该图像样本块集合中的各图像样本块的特征描述向量，并通过对提取的所有特征描述向量进行聚类，获得由不同的特征描述向量类别的聚类中心构成的聚类中心集合；以及针对该图像样本块集合中的各图像样本块分别执行:从所述聚类中心集合中，为该图像样本块中的各特征点的特征描述向量分别确定一个相似度最大的聚类中心后，针对所述聚类中心集合的每个聚类中心执行:确定用于表征特定个数的信息；其中，所述特定个数为与该聚类中心相似度最大的该图像样本块的特征描述向量的个数； 针对每个所述图像样本执行:根据针对该图像样本的具备不同图像块标识的各图像样本块所分别确定出的所有所述特定个数的信息，确定该图像样本的特征向量； 其中，针对所述待提取特征向量的图像的各图像块而分别获得的聚类中心集合所包含的聚类中心的个数之和等于针对任意图像样本的各图像样本块而分别获得的聚类中心集合所包含的聚类中心的个数之和。 一种图像的特征提取装置，包括: 标识分配单元，用于为图像集合中每个图像所包括的图像块分配图像块标识；其中，每个图像中的图像块是按照相同规则划分得到的；在同一个图像中，不同图像块的图像块标识不同；在不同图像中，处于相同位置的图像块的图像块标识相同；所述图像集合包含至少两个图像，且所述至少两个图像中至少存在一个待提取特征向量的图像； 特定个数信息确定单元，用于分别针对每个由具备相同由标识单元分配的图像块标识的所有图像块构成的图像块集合执行:分别采用预先规定的特征描述向量提取算法，提取该图像块集合中的各图像块的特征描述向量，并通过对提取的所有特征描述向量进行聚类，获得由不同的特征描述向量类别的聚类中心构成的聚类中心集合；以及针对该图像块集合中的待提取特征向量的图像的各图像块分别执行:从所述聚类中心集合中，为该图像块的各特征点的特征描述向量分别确定一个相似度最大的聚类中心后，针对所述聚类中心集合的每个聚类中心执行:确定用于表征特定个数的信息；其中，所述特定个数为与该聚类中心相似度最大的该图像块的特征描述向量的个数； 特征向量确定单元，用于针对每个所述待提取特征向量的图像执行:根据针对该待提取特征向量的图像的具备不同图像块标识的各图像块所分别确定出的所有所述特定个数的信息，确定该待提取特征向量的图像的特征向量； 其中，当所述图像集合中包含多个图像，且仅包含一个待提取特征向量的图像时，针对不同的所述图像块集合而获得的所述聚类中心集合所包含的聚类中心的总个数等于规定个数。 一种图像的分类装置，包括: 特征向量获得单元，用于获得待提取特征向量的图像的特征向量； 图像类别确定单元，用于根据图像分类器和特征向量获得单元获得的特征向量，确定所述待提取特征向量的图像所属的图像类别； 其中，所述图像分类器是根据对各图像样本的特征向量进行分类训练得到的；且每个图像样本的特征向量的确定方式如下: 为每个图像样本所包括的图像样本块分配图像样本块标识；其中，每个图像样本中的图像样本块是按照所述规则划分得到的；在同一个图像样本中，不同图像样本块的图像样本块标识不同；在不同图像样本中，处于相同位置的图像样本块的图像样本块标识相同； 分别针对每个由具本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像的特征提取方法，其特征在于，包括：为图像集合中每个图像所包括的图像块分配图像块标识；其中，每个图像中的图像块是按照相同规则划分得到的；在同一个图像中，不同图像块的图像块标识不同；在不同图像中，处于相同位置的图像块的图像块标识相同；所述图像集合包含至少两个图像，且所述至少两个图像中至少存在一个待提取特征向量的图像；以及分别针对每个由具备相同图像块标识的所有图像块构成的图像块集合执行：分别采用预先规定的特征描述向量提取算法，提取该图像块集合中的各图像块的特征描述向量，并通过对提取的所有特征描述向量进行聚类，获得由不同的特征描述向量类别的聚类中心构成的聚类中心集合；以及针对该图像块集合中的待提取特征向量的图像的各图像块分别执行：从所述聚类中心集合中，为该图像块的各特征点的特征描述向量分别确定一个相似度最大的聚类中心后，针对所述聚类中心集合的每个聚类中心执行：确定用于表征特定个数的信息；其中，所述特定个数为与该聚类中心相似度最大的该图像块的特征描述向量的个数；针对每个所述待提取特征向量的图像执行：根据针对该待提取特征向量的图像的具备不同图像块标识的各图像块所分别确定出的所有所述特定个数的信息，确定该待提取特征向量的图像的特征向量；其中，当所述图像集合中包含多个图像，且仅包含一个待提取特征向量的图像时，针对不同的所述图像块集合而获得的所述聚类中心集合所包含的聚类中心的总个数等于规定个数。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谢志明，潘晖，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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