一种方向梯度积分图存储方法及装置制造方法及图纸

一种方向梯度积分图存储方法及装置，用于提高分类过程的效率以及提升分类结果的准确性。该方向梯度积分图存储方法包括：在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；分别获取所述梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；所述预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对所述第一图像进行分类的过程中有效的部分。

A directional gradient integral map storage method and device

A directional gradient integral map storage method and device is used to improve the efficiency of classification process and improve the accuracy of classification results. Including the direction of gradient integral map storage method: in the first need to classify images, obtain the gradient image of the first image; get the gradient integral diagram of the all directions on the gradient image, and store all direction gradient integral image captured in satisfying the preset conditions part; the preset conditions for all direction the gradient integral map indicates in the first image effectively part of the classification process.

【技术实现步骤摘要】
一种方向梯度积分图存储方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种方向梯度积分图存储方法及装置。
技术介绍
目前，在利用图像的方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient，HOG)特征对图像进行分类时，要先通过检测窗口对图像的梯度图像进行检测，以获得梯度图像的梯度积分图，从而再根据梯度积分图对图像进行分类。而检测窗口在对梯度图像进行检测时，在滑动的过程中具有一定的步长，该步长一般来说都不是1，即梯度图像中总会有部分点无法包括在检测窗口中，即这部分点对于图像分类过程来说是无效的点。然而现在的检测过程，依然要计算整个梯度图像的各个完整的梯度积分图，以及将计算得到的梯度积分图全部进行存储，后续在分类过程中也会使用存储的梯度积分图，可见，目前的分类过程存储了较多的无效信息，在分类过程中在输入有效信息的同时也会输入无效信息，分类过程需处理的信息量较大，效率较低，且过多的无效信息还可能会影响分类结果的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种方向梯度积分图存储方法及装置，用于提高分类过程的效率以及提升分类结果的准确性。第一方面，提供一种方向梯度积分图存储方法，包括：在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；分别获取所述梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；所述预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对所述第一图像进行分类的过程中有效的部分。可选的，存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分，包括：针对获取的任意一个方向梯度积分图，若其中一部分点的横坐标为步长的倍数和/或纵坐标为步长的倍数，则存储该部分；所述步长为通过检测窗口对所述梯度图像进行检测时检测窗口移动的步长。可选的，获取第一图像的梯度图像，包括：按照如下公式获取所述第一图像的所述梯度图像：D[x][y]＝((image[x+1][y]-image[x-1][y])+(image[x][y+1]-image[x][y-1])其中，D[x][y]表示所述第一图像的点(x，y)的梯度，image表示所述第一图像的相应像素点的像素值。可选的，所述步长为4。第二方面，提供一种方向梯度积分图存储装置，包括：第一获取模块，用于在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；第二获取模块，用于分别获取所述梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；所述预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对所述第一图像进行分类的过程中有效的部分。可选的，所述第二获取模块用于存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分，包括：针对获取的任意一个方向梯度积分图，若其中一部分点的横坐标为步长的倍数和/或纵坐标为步长的倍数，则存储该部分；所述步长为通过检测窗口对所述梯度图像进行检测时检测窗口移动的步长。可选的，所述第一获取模块用于：按照如下公式获取所述第一图像的所述梯度图像：D[x][y]＝((image[x+1][y]-image[x-1][y])+(image[x][y+1]-image[x][y-1])其中，D[x][y]表示所述第一图像的点(x，y)的梯度，image表示所述第一图像的相应像素点的像素值。可选的，所述步长为4。本专利技术实施例中，可以获取梯度图像的所有方向上的梯度积分图，而在存储梯度积分图时，可以只存储梯度积分图中对分类过程有效的部分，即只存储分类过程中需要的有效信息，有效节省存储空间，且在存储的过程中就可以滤掉无效信息，这样在根据梯度积分图对图像进行分类时，需要输入的梯度积分图的内容较少，能够提高分类过程的效率，同时也减小了无效信息对分类结果的干扰，有助于得到更为准确的分类结果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍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为本专利技术实施例提供的方向梯度积分图存储方法的一种可能的流程图；图2为本专利技术实施例提供的方向梯度积分图存储装置的一种可能的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。以下，对本专利技术实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。1)积分图，积分图上的任意一点(x，y)的值是指从灰度图像的左上角与当前的点所围成的矩形区域内所有像素点的灰度值之和。2)梯度图像，对于一幅原图像来说，对该图像中的每个点求梯度，由得到的所有点的梯度构成的图像即为原图像的梯度图像。梯度图像的某个方向上的方向梯度积分图，也可以称为梯度图像的方向梯度积分图，或者梯度图像的方向梯度直方图，即原图像的HOG特征。3)本专利技术实施例中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。下面结合附图介绍本专利技术实施例提供的方法。请参见图1，提供一种方向梯度积分图存储方法，该方法的流程描述如下：步骤101：在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；步骤102：分别获取梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对第一图像进行分类的过程中有效的部分。第一图像可以是任意的图像，这里的分类，是利用相应的特征，根据设定的分类方法，将第一图像中包括的内容分为设定的种类。可选的，在需对第一图像进行分类时，可以先将第一图像进行灰度化处理，例如可以将灰度化处理后的第一图像看做一个包括的每个点的灰度值为(x，y，z)的三维图像。之后，可以采用伽马(Gamma)校正法对灰度化处理后的第一图像进行颜色空间的标准化，即归一化，这个目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪点的干扰。在归一化后，可以计算归一化的图像的梯度图像，本专利技术实施例中即将该梯度图像称为第一图像的梯度图像，计算梯度图像的主要目的是为了捕获图像中的对象的轮廓信息，同时可以进一步弱化光照的干扰。可选的，获取图像的梯度图像，可以是对该图像中的每个点求梯度，由该图像的每个点的梯度值所构成的图像就可以是该图像的梯度图像。可选的，为了防止越界，提供一种可能的获取第一图像的梯度图像的方法，该方法可以是按照如下公式来获取：D[x][y]＝(|image[x+1][y]-image[x-1][y]|+|image[x][y+1]-image[x][y-1]|)＞＞1在该公式中，D[x][y]表示第一图像的点(x，y)的梯度值，image表示第一图像的相应像素点的像素值，例如image[x+1][y]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方向梯度积分图存储方法，其特征在于，包括：在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；分别获取所述梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；所述预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对所述第一图像进行分类的过程中有效的部分。

【技术特征摘要】
1.一种方向梯度积分图存储方法，其特征在于，包括：在需对第一图像进行分类时，获取第一图像的梯度图像；分别获取所述梯度图像的所有方向上的方向梯度积分图，并存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分；所述预设条件用于指示获取的所有方向梯度积分图中在对所述第一图像进行分类的过程中有效的部分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，存储获取的所有方向梯度积分图中满足预设条件的部分，包括：针对获取的任意一个方向梯度积分图，若其中一部分点的横坐标为步长的倍数和/或纵坐标为步长的倍数，则存储该部分；所述步长为通过检测窗口对所述梯度图像进行检测时检测窗口移动的步长。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取第一图像的梯度图像，包括：按照如下公式获取所述第一图像的所述梯度图像：D[x][y]＝((image[x+1][y]-image[x-1][y])+(image[x][y+1]-image[x][y-1])其中，D[x][y]表示所述第一图像的点(x，y)的梯度，image表示所述第一图像的相应像素点的像素值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步长为4。5.一种方向梯度积分图存储装...

【专利技术属性】
技术研发人员：田凤彬，
申请(专利权)人：北京君正集成电路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11