【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，特别是涉及一种图像视觉目标编码方法。
技术介绍
1、随着计算机视觉和图像处理的迅猛发展，图像目标识别和编码成为了广泛关注的研究领域。目标编码技术旨在将图像中的目标物体转化为紧凑而具有语义信息的向量表示，以实现高效的目标识别、图像搜索和智能监控等应用。
2、然而，现有的图像视觉目标编码技术存在一些问题，限制了其在实际应用中的准确性、鲁棒性和效率。首先，现有技术在语义理解和表示能力方面存在一定的限制。同一类别的目标物体可能被编码为相似的向量，而不同类别的目标物体可能具有相似的向量表示，导致目标识别的混淆和误判。其次，图像中的目标物体在外观、姿态、光照等方面存在多样性和可变性，现有技术在处理多样性和可变性方面存在困难。对于复杂场景和具有挑战性的图像，目标编码技术可能无法准确地捕捉目标的特征和变化。此外，随着图像数据的不断增长，现有技术在处理大规模数据集时可能效率低下，计算复杂度较高。另外，现有技术在不同领域和场景中的自适应和泛化能力有限，且隐私保护和安全性方面需要更多关注和改进。
【技术保护点】
1.一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，图像数据采集过程中，获取包含视觉信息的数字图像，作为原始图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，图像数据采集过后，对原始图像进行结构熵最大化图生成，利用结构熵量化表示在图中的相互作用系统中嵌入或隐藏的不确定性的度量标准；对于一个强连通图，结构熵的量化确定并解码了与该图的顶点相关联的编码树；编码树是图的层次抽象的数学模型和数据结构；图的编码自然形成了图的层次划分；
4.根据权利要求3所述...
【技术特征摘要】
1.一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，图像数据采集过程中，获取包含视觉信息的数字图像，作为原始图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，图像数据采集过后，对原始图像进行结构熵最大化图生成，利用结构熵量化表示在图中的相互作用系统中嵌入或隐藏的不确定性的度量标准；对于一个强连通图，结构熵的量化确定并解码了与该图的顶点相关联的编码树；编码树是图的层次抽象的数学模型和数据结构；图的编码自然形成了图的层次划分；
4.根据权利要求3所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，通过最大化结构熵来构建图g，定义以下公式：
5.根据权利要求4所述的一种图像视觉目标编码方法，其特征在于，建立图g的交互图，交互图的构建是通过同时最大化结构熵和最小化生成权重原始权重分布之间的相对熵来完成的，公式为：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭浩，谢敏慧，王一鸣，李昂生，李朋，杜小平，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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