数字图像中多物体检测的分离方法技术

本发明专利技术提供一种数字图像中多物体检测的分离方法，属于图像处理技术领域。步骤如下：（1）采用局部特征对数字图像进行检测，并分离检测窗口；（2）根据分离的窗口信息构建并扩展空间特征，采用交叉验证选择最佳参数，并使用支撑向量机进行训练和测试。本发明专利技术方法不仅有效利用了图像中物体之间的空间关系，降低了计算的复杂度；而且由于窗口与窗口的分离，不会因为少量的错误结果而恶化所有的检测结果；同时，可以引入更多的空间关系特征，有效的提升了物体检测的结果。本发明专利技术优于已有的各种物体检测方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种多物体检测的方法，特别涉及一种，属于图像处理

技术介绍
近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，每天都有海量的数字图像产生和传播。自动识别这些数字图像的内容，从而高效的进行组织、管理，已经成为了目前研究的热点和难点。对数字图像的物体检测是解决图像内容识别的关键技术之一。在传统的物体检测方案中，很多都是基于图像的局部特征，如图像的颜色、形状、边缘纹理等进行检测，而并没有考虑图像中物体与物体之间的关系。这种方式依赖于局部特征的不变性，对于姿态可变的物体检测效果较差。在考虑了空间关系的物体检测方案中，首先通过局部特征的检测得到了图像中物体可能存在的位置和物体的类别，并标记为窗口。局部特征检测可以为每个窗口打分，分数的大小将反映窗口中存在物体的可能性大小。然后定义一系列物体和物体间的空间关系，并对图像中存在的这种空间关系进行鉴别。通过空间关系以及窗口的分数作出综合判断。空间关系在多种物体检测方案中都显示出了良好的效果。经对现有技术文献的检索发现，Desai等人在IEEE 12thInternationalConference on Computer V本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字图像中多物体检测的分离方法，其特征在于，步骤如下：（1）采用局部特征对数字图像进行检测，并分离检测窗口采用局部特征对所有可能存在的物体进行检测，去掉低于局部特征阈值T1的窗口，定义七种不同的空间关系，分别为“覆盖”、“在上”、“在下”、“左右相邻”、“邻近”、“远离”、“重叠”；然后选择图像数据库中的一类物体，对保留的每一个当前窗口，采用阈值法或极大值法进行分离，分离后不同的窗口?邻域组合之间相互独立；（2）根据分离的窗口信息构建空间特征，采用交叉验证选择最佳参数，并使用支撑向量机进行训练和测试；①构建空间关系特征：对于分离后的每一个窗口?邻域组合均计算并构建空间关系特征；②支撑向量机...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞，朱玉琨，朱俊，邹维嘉，仇媛媛，付赛男，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：