一种图像识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像识别方法及装置，所述方法包括：基于原始图像生成色调共生矩阵；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。通过获取原始图像的色调共生矩阵，再基于该色调共生矩阵提取原始图像的颜色特征和纹理特征，并利用该颜色特征和纹理特征对图像进行分类识别，从而由于该颜色特征和纹理特征包含了图像的空间特征信息以及能抗旋转特性，使得图像识别准确率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种图像识别方法及装置。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，越来越多的领域开始使用图像处理技术，例如，在工业领域，开始使用图像识别工业元件代替以前人工识别工业元件的方法等。服装识别是指利用图像处理技术对服装的颜色、图案进行识别，从而可进一步识别衣服的颜色、样式，并且可以与人脸识别进行组合以提高人脸识别的准确率，目前，利用图像技术对图像进行识别时，经常使用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征，再根据此特征对图像进行分类识别，但是基于灰度共生矩阵所提取的特征中不包含图像的颜色特征，使得基于此单一纹理特征的图像识别准确率低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种图像识别方法及装置，以期可以提高图像识别准确率。第一方面，本专利技术实施例提供一种图像识别方法，包括：基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。第一方面，本专利技术实施例提供一种图像识别装置，包括：生成模块，用于基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；所述生成模块还用于，基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；获取模块，用于基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；识别模块，用于根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。可以看出，本专利技术实施例所提供的技术方案中，基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。通过获取原始图像的色调共生矩阵，再基于该色调共生矩阵提取原始图像的颜色特征和纹理特征，并利用该颜色特征和纹理特征对图像进行分类识别，从而由于该颜色特征和纹理特征包含了图像的空间特征信息以及能抗旋转特性，使得图像识别准确率高。更进一步地，由于基于该色调共生矩阵获取图像的颜色特征和纹理特征用于图像识别，克服了基于灰度共生矩阵所提取特征用于图像识别时由于需要组合颜色特征而造成的计算复杂度大的问题，从而提高图像识别效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种图像识别方法的第一实施例流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种色调共生矩阵的计算方法；图3是本专利技术实施例提供的一种色调共生矩阵对生成示意图；图4是本专利技术实施例所提供的色调共生矩阵的构造及横纵方向色调直方图生成示意图；图5是本专利技术实施例提供的一种图像识别方法的第二实施例流程示意图；图6是本专利技术实施例提供的一种图像识别装置的第一实施例的结构示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种图像识别装置的第二实施例的结构示意图；图8是本专利技术实施例提供的一种图像识别装置的第三实施例的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种图像识别方法及装置，以期可以提高图像识别准确率。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术实施例提供的一种图像识别方法，包括：基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。参见图1，图1是本专利技术实施例提供的一种图像识别方法的第一实施例流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例提供的图像识别方法包括以下步骤：S101、基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到。其中，原始图像是指需要识别的目标图像，可以是摄像机所采集到的图像，在本专利技术实施例中，该原始图像需要为彩色图像，可以为bmp或jpeg等格式，可以支持CMYK或RGB等色彩模式。可选地，该原始图像可以为所有需要识别的目标彩色图像，例如，服装图像、家具图像、人物图像等。优选地，在本专利技术实施例中，该原始图像为服装图像。其中，色调共生矩阵是指基于原始图像各像素点的色调H(Hue)所获取的共生矩阵。在本专利技术实施例中，若将图像在HSV((Hue,Saturation,Value))空间进行表述，则HSV空间的分量H即代表该幅图像的色调，H分量以0°-360°来表征如红(0°)、黄(60°)、绿(120°)、蓝(240°)等不同的颜色。色调共生矩阵的计算方法如下：若选取图像某一点(x，y),该点色调值为G1；图像上具有(a，b)位移的另外一点(x+a，y+a)，其色调值为G2。统计所有的(G1，G2)对，获得其归一化的概率分布。并以G1，G2为坐标值，建立二维(360×360)色调共生矩阵，即可得到对应于位移(a,b)方向的色调共生矩阵。参见图2，图2是本专利技术实施例提供的一种色调共生矩阵的计算方法。从而可以理解，基于该色调共生矩阵的计算方法，该色调共生矩阵首先能反映图像的颜色信息，并且由于该色调共生矩阵为基于图像的各像素点坐标的一个位置关系，所以基于该色调共生矩阵将能反映图像的在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息，也即能反映图像的一个纹理信息以及空间结构信息等。S102、基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点。其中，由于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于原始图像生成色调共生矩阵，所述色调共生矩阵通过获取所述原始图像中预设距离和预设方向之间的两个像素点之间的色调相关性而得到；基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，所述色调共生矩阵对具有旋转不变性的特点；基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，以及基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征；根据所述颜色特征和所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述色调共生矩阵获取所述原始图像的颜色特征，包括：对所述色调共生矩阵在横纵方向分别求和以得到不同色调对所对应的色调统计值，所述色调统计值用于表示所述原始图像的颜色特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述色调共生矩阵对获取所述原始图像的纹理特征，包括：基于所述色调共生矩阵对获取所述色调共生矩阵的第一迹以及第二迹，所述第一迹所述第二迹用于表示所述原始图像的纹理特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述色调共生矩阵生成2个相互正交的色调共生矩阵对，包括：将所述色调共生矩阵旋转90度以得到与所述色调共生矩阵垂直的色调共生矩阵；将所述色调共生矩阵以及所述与所述色调共生矩阵垂直的色调共生矩阵共同旋转M度并旋转N次，以得到M对互相垂直的色调共生矩阵；确定所述M对互相垂直的色调共生矩阵中迹最大的一对互相垂直的色调共生矩阵为所述色调共生矩阵对。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在地，所述原始图像为服装图像，所述根据所述纹理特征对所述原始图像进行分类识别，包括：若所述第一迹大于或等于预设阈值或所述第二迹大于或等于预设阈值，则确定所述服装图像存在连续纹理；若所述第一迹大于或等于预设阈值且所述第二迹大于或等于预设阈值，则确定所述服装图像的颜色单一；若所述第一迹小于预设阈值且所述第二迹小于预设阈值，则确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨茜，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44