【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机信息
，尤其涉及一种图像分类的方法及装置。
技术介绍
图像分类技术旨在通过计算机处理来实现对图片所属类别的判定，因此，图像的表示方法直接影响到最终的判定准确率。目前常用的是利用局部特征来实现图像表示，该方法在图像识别、图像检索、物体分类、场景分析等
都有广泛的应用。传统局部特征通常只描述了图像密集采样之后块的边缘信息，这种边缘信息对应神经视觉里的形状信息，然而，人的视觉信息是由形状和相对性颜色两部分组成的，而传统局部特征缺少了对相对性颜色信息的描述，对图像的描述不完整，这会直接导致后续对图像进行编码时丢失更多的信息，使得图像分类的准确性降低。在专利技术本实施例中，通过图像的相对特征来对图像进行分类，能够在分类过程中很好地保留了图像的相对性颜色信息，提高了对图像描述的完整性，从而提高了图像分类的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种图像分类的方法及装置，旨在解决现有技术中缺少对图像相对性颜色信息的描述，导致对图像进行分类的准确性降低的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种图像分类的方法，包括：将图像分解成多个通道的子图像，将每个所述子图像分割成大小相同的n个图像块，所述n为大于1的整数；基于所述图像块计算所述的图像的相对特征，所述相对特征用于描述所述图像的局部相对性，所述局部相对性包括颜色的相对性；对所述相对特...
【技术保护点】
一种图像分类的方法，其特征在于，包括：将图像分解成多个通道的子图像，将每个所述子图像分割成大小相同的n个图像块，所述n为大于1的整数；基于所述图像块计算所述的图像的相对特征，所述相对特征用于描述所述图像的局部相对性，所述局部相对性包括颜色的相对性；对所述相对特征进行编码和池化，构建所述图像的全局表示；将所述图像的全局表示送入预设的分类器，以对所述图像进行分类。
【技术特征摘要】
1.一种图像分类的方法，其特征在于，包括：
将图像分解成多个通道的子图像，将每个所述子图像分割成大小相同的n
个图像块，所述n为大于1的整数；
基于所述图像块计算所述的图像的相对特征，所述相对特征用于描述所述
图像的局部相对性，所述局部相对性包括颜色的相对性；
对所述相对特征进行编码和池化，构建所述图像的全局表示；
将所述图像的全局表示送入预设的分类器，以对所述图像进行分类。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相对特征包括空间相对特
征，所述基于所述图像块计算所述的图像的相对特征包括：
用一个由m×m个所述图像块大小的块组成的滑动窗口滑过整张所述子图
像，所述滑动窗口的滑动步长为1，所述m大于1且所述m×m小于n；
在所述滑动窗口滑过的所述子图像的每个覆盖区域，计算所述滑动窗口的
每个中心块覆盖区域P与剩余(m×m-1)个块覆盖区域Q的f-divergence特征
值；
将每个所述通道的所述子图像的f-divergence特征值进行合并，生成所述
图像的所述空间相对特征。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述滑动窗口的每个
中心块覆盖区域P与剩余(m×m-1)个块覆盖区域Q的f-divergence特征值包
括：
通过计算所述滑动窗口的每个中心块覆
盖区域P与剩余(m×m-1)个块覆盖区域Q的f-divergence特征值，所述Q＝(Q1，
Q2，……，Qm-1),所述P为所述中心块覆盖区域P的特征值的概率密度函数，
所述Q为剩余(m×m-1)个块覆盖区域Q的特征值的概率密度函数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相对特征包括通道间相对
\t特征，所述基于所述图像块计算所述的图像的相对特征包括：
根据f(PA(i),PB(i))=∫RPA(i)f(PA(x)PB(x))dx]]>计算每两个通道所述子图像之
间同一位置的相对特征，其中，所述为A通道上每个所述
图像块的特征值的概率密度函数，所述为B通道上每个所
述图像块的特征值的概率密度函数，所述(A，B)为(R，B)、(R、G)或
者(G，B)；
分别将计算得到的每两个通道所述子图像的所有相对特征串联起来，生成
所述图像的每两个通道之间的通道间相对特征。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述图像的全局表示
送入预设的分类器之前，所述方法还包括：
将通过尺度不变特征转换SIFT算法提取的SIFT特征进行编码和池化；
将编码和池化后的所述SIFT特征和所述相对特征进行串联；
利用串联生成的特征训练所述预设的分类器。
6.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔宇，郭胜，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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