【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，属于图像特征处理技术 领域。
技术介绍
特征提取是模式识别(pattern recognitor!)的关键，目前，在基于视觉的车辆 检测中，常用的特征提取方法包括小波特征提取(wavelet feature extraction)、主要(PCA feature extraction, primary component analysis feature extraction)、局部方向编码(L0C，local orientation coding)、伽柏特征提取(Gabor)等 方法。其中小波特征在车辆检测应用中非常具有吸引力，其主要原因在于以下三个方面第 一，小波特征能提供图像边缘及轮廓特征的紧凑描述；第二，小波特征能提供图像特征在不 同尺度下的描述；第三，小波特征的获取所需的计算资源量少。现有的基于小波特征的车辆图像模式识别流程如附图说明图1所示首先对车辆图像进行识别得到感兴趣区域(R0I，Region of Interest)，之后进行 塔式分解；其次对小波系数进行相关处理，比如去掉第一层最高频(highest frequency), 选取...
【技术保护点】
一种低对比度车辆图像的小波特征提取方法，包括利用小波变换对图像进行塔式分解步骤、小波系数处理步骤、分类器检测步骤；其特征在于：所述小波系数处理步骤包括小波高频系数增益步骤和分层归一化步骤，其中：（一）、小波高频系数增益步骤：图像经小波变换塔式分解步骤后分为低频子带部分和高频子带部分，采用增益函数对小波高频子带部分进行增益处理，所述高频子带包括水平子带、垂直子带和对角子带，采用式（１）分层对小波高频系数进行增益处理，Ｅ（ｍ↓［ｉ，ｊ］）＝Ｗ（ｍ＿ｍａｘ↓［ｉ，ｊ］）×Ｋ（ｍ↓［ｉ，ｊ］）（１）其中，Ｗ（.）为增益权值，Ｋ（.）为增益函数，ｉ＝１，…，Ｎ－１，Ｎ为小波塔式分解的...
【技术特征摘要】
一种低对比度车辆图像的小波特征提取方法，包括利用小波变换对图像进行塔式分解步骤、小波系数处理步骤、分类器检测步骤；其特征在于所述小波系数处理步骤包括小波高频系数增益步骤和分层归一化步骤，其中(一)、小波高频系数增益步骤图像经小波变换塔式分解步骤后分为低频子带部分和高频子带部分，采用增益函数对小波高频子带部分进行增益处理，所述高频子带包括水平子带、垂直子带和对角子带，采用式(1)分层对小波高频系数进行增益处理，E(mi，j)＝W(m_maxi，j)×K(mi，j)(1)其中，W(·)为增益权值，K(·)为增益函数，i＝1，…，N 1，N为小波塔式分解的层数，j＝1，2，3，j＝1表示水平子带细节，j＝2表示垂直子带细节，j＝3表示对角子带细节；mi，j表示第i层j对应子带小波系数，m_maxi，j为第i层j对应子带系数幅值的最大值；式(1)中W(m_maxi，j)＝〔σ_maxi/σi，j〕(2)其中，σi，j代表第i层j对应子带系数的标准方差，其中，代表第i层j对应子带小波系数的均值，n代表第i层j对应子带小波系数的个数；σ_maxi为第i层三个子带系数的标准方差的最大值； <mrow><mi>K</mi><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>m</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi></mrow> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mi>S</mi><mo>[</mo><msub> <mi>α</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>m</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi></mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub><mi>β</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi></mrow> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>]</mo><mo>-</mo><mi>S</mi><mo>[</mo><mo>-</mo><msub> <mi>α</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>m</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi></mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub><mi>&be...
【专利技术属性】
技术研发人员：文学志，方巍，郑钰辉，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]
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