图像特征提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像特征提取方法及装置，所述方法包括：获取待处理图像，计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像，将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征，提取所述待处理图像的局部特征，利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征。本发明专利技术实施例提高了图像特征的精确度。

Image feature extraction method and device

The embodiment of the invention provides an image feature extraction method and device, the method comprises: acquiring images, calculating the saliency of the image to be processed, obtain the feature image, the image edge detection, edge feature of the image features, the local feature extraction processing the image of the local features are filtered by the edge feature, get the image feature of image processing. The embodiment of the invention improves the accuracy of the image features.

【技术实现步骤摘要】
图像特征提取方法及装置
本申请属于图像处理
，具体地说，涉及一种图像特征提取方法及装置。
技术介绍
图像特征提取在计算机视觉和图像处理领域具有广泛应用，例如图像检索时，需要将输入图像与图像库中的图像进行比较，以查找到与输入图像匹配的检索图像，而将输入图像与图像库中的图像进行比较即是将输入图像的图像特征与图像库中图像的图像特征进行比较。现有技术中，图像特征提取通常是提取图像的局部特征，如SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform，尺度不变特征转换)，但是，传统的局部特征提取会提取很多的特征点，导致图像特征的数据量较大，且在图像背景比较复杂时，由于图像特征的数据量较大，导致图像特征中包括很多背景中的特征点，从而也会导致提取图像特征并不够精确。
技术实现思路
有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种图像特征提取方法及装置，用以解决现有技术中图像特征数据量较大，图像特征精确度低的技术问题。为了解决上述技术问题，本申请公开了一种图像特征提取方法，包括：获取待处理图像；计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像；将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像特征提取方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像；将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征；提取所述待处理图像的局部特征；利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征。

【技术特征摘要】
1.一种图像特征提取方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像；将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征；提取所述待处理图像的局部特征；利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征包括：将所述边缘特征与所述局部特征取交集，获得所述待处理图像的图像特征。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征图像为显著性概率图像；所述计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像包括：计算所述待处理图像中每一个像素点的显著性概率，获得显著性概率图像。4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像中每一个像素点的显著性概率，获得显著性概率图包括：提取所述待处理图像中每个像素点的位置向量；利用每个像素点的位置向量，提取所述待处理图像的每个像素点在CIEL*a*b*颜色空间中的颜色向量；利用每个像素点的颜色向量，计算所述待处理图像在所述CIEL*a*b*颜色空间中的空间中心，并确定所述空间中心的颜色向量；计算每个像素点的颜色向量相对所述空间中心的颜色向量的位置变化向量；基于所述空间中心的颜色向量及每个像素点的位置变化向量，采用多元高斯函数计算每个像素点的显著性概率，获得显著性概率图像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征包括：将所述特征图像进行边缘增强，获得增强图像；将所述增强图像中的各个像素点的灰度值进行加权平均，获得检测阈值；利用所述检测阈值，对所述增强图像的每一个像素点的灰度值进行二值化，获得二值化特征，将所述二值化特征作为边缘特征。6.如权利要求5所述方法，其特征在于，所述利用所述检测阈值，对所述像素点的显著性概率进行二值化，获得所述二值化特征，作为边缘特征包括：利用所述检测阈值，按照二值化计算公式，对所述像素点的显著性概率进行二值化，获得所述二值化特征，作为边缘特征；所述二值化计算公式为：其中，P′为边缘特征；C为所述检测阈值；Wg为预设权重；Pij为所述增强图像中每一个像素点的灰度值；i为所述每一个像素点的横坐标；j为所述每一个像素点的纵坐标。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：张默，
申请(专利权)人：北京陌上花科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11