一种图像关键特征提取处理方法技术

本发明专利技术公开了一种图像关键特征提取处理方法，具体涉及图像处理技术领域；是通过获取原始图像并生成差分图像；对差分图像执行基于差分值权重的精准池化操作；利用池化结果构建多层次差分图像金字塔；在各层池化过程中，通过结合前一层的加权位置信息与当前池化窗口的空间索引，逐级更新像素的绝对位置信息。能够在图像特征提取过程中最大限度保留边缘细节与纹理结构，为图像处理任务提供更精确的空间特征支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，更具体地说，本专利技术涉及一种图像关键特征提取处理方法。

技术介绍

1、在图像处理和计算机视觉任务中，池化操作是一种常用的下采样操作，是降低图像数据量并保留关键特征的重要步骤。然而，传统池化算法如最大池化和平均池化存在局限：前者易丢失细节信息，后者模糊了边缘和纹理等细节特征。差分图像是通过计算相邻像素或多帧图像之间的差异来生成的图像，在传统的图像处理算法中，差分图像的特征提取主要依赖于一系列预定义的算子(如sobel边缘检测器、prewitt算子等)或基于神经网络训练得到的卷积核参数。然而，这种方法存在一定的局限性，包括特征提取难度较大以及算法的可解释性不足等问题。

2、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种图像关键特征提取处理方法以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3、一种图像关键特征提取处理方法，包括如下步骤：

4本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，S1，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，S2，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，S3，具体为：

5.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，S4，具体为：

6.根据权利要求5所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，获取当前池化窗口在本层池化图像中的二维索引坐标，并基于上一层池化图像中每个像素...

【技术特征摘要】

1.一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，s1，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，s2，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种图像关键特征提取处理方法，其特征在于，s3，具体为...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小文，
申请(专利权)人：杨小文，
类型：发明
国别省市：