基于局部积分图像处理的目标检测方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于局部积分图像处理的目标检测方法、装置及系统，所述方法包括：步骤S11，读入局部图像区域的像素并计算该局部图像区域内的局部积分图像，所述局部图像区域的尺寸大于等于子窗口的尺寸，所述子窗口为目标检测中能检测出目标的最小的矩形区域；步骤S12，采用所述局部积分图像计算所述局部图像区域内各子窗口的矩形特征，并根据所述各子窗口的矩形特征在各子窗口中进行目标检测；步骤S13，更新所述局部图像区域，对于更新后的局部图像区域重复所述步骤S11至S12，直至对整幅图像完成目标检测。本发明专利技术能够限制用于表示积分图像像素的数据位数，节省存储积分图像的片内SRAM资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测技术，尤其涉及一种基于局部积分图像处理的目标检测方法、装置及系统。
技术介绍
Haar-Like特征是Viola等人提出的一种简单矩形特征(参见文献I :PaulViola, Michael Jones, Robust Real-time Object Detection. International Journalof Computer Vision, 57 (2)，pp. 137-154，2002.)，因类似于 Haar 小波的而得名。如图 Ia至图Ic所示，Haar-Like型特征的定义是黑色矩形和白色矩形在图像子窗口中对应的区域的灰度级总和之差，Haar-Like型特征反映了图像局部的灰度变化。 Haar-Like特征分为三类边缘特征、线性特征、中心特征(参见文献2 :Fioba B., Ernst,A., Fast frontal-view face detection using a multi-pathdecision tree，Proceding of Audio-and Video-based Biometric PersonAuthenti本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部积分图像处理的目标检测方法，其特征在于，包括：步骤S11，读入局部图像区域的像素并计算该局部图像区域内的局部积分图像，所述局部图像区域的尺寸大于等于子窗口的尺寸，所述子窗口为目标检测中能检测出目标的最小的矩形区域；步骤S12，采用所述局部积分图像计算所述局部图像区域内各子窗口的矩形特征，并根据所述各子窗口的矩形特征在各子窗口中进行目标检测；步骤S13，更新所述局部图像区域，对于更新后的局部图像区域重复所述步骤S11至S12，直至对整幅图像完成目标检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：胡红旗，徐向阳，赵光焕，刘君敏，胡志卷，
申请(专利权)人：杭州士兰微电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：