一种局部图像特征的生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种局部图像特征的生成方法和装置，属于通信技术领域。所述局部图像特征的生成方法包括：获取预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度；分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分；根据所述水平梯度和垂直梯度的耦合性构造相空间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部分，其中L为正整数；根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量，得到局部图像特征。本发明专利技术实施例提高了局部图像特征的区分性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信
，特别涉及一种局部图像特征的生成方法和装置。
技术介绍
目前，图像匹配技术中最常见的就是基于局部图像特征的匹配。具体地，在待匹配图像的局部范围找到稳定可重现、特征明显的图像小片，通过对这些图像小片进行描述，实现图像之间的匹配。现有的局部图像特征SURF(Speeded Up Robust Feature,加速的鲁棒性特征)包括计算原始图像的积分图像；检测兴趣点；其中兴趣点指的是点特征，指的是图像中具有特殊性质的像素点，是图像的重要特征；计算兴趣点的主方向；在兴趣点位置附近选择一个区域(20δ*20δ，δ表示兴趣点的特征尺度)，并将描述子坐标系旋转到兴趣点主方向指向的方向；将所述区域分成4*4共16个子区域；在每个子区域的5*5共25个采样点上计算水平方向和垂直方向的haar响应haarx和haary,得到该子区域的4维描述向量V = (Σ haax, Σ haary, Σ haarx | , Σ |haary|);累积16个子区域的描述向量得到4*16共64 维的描述向量；对所述64维的描述向量进行归一化处理。现有SURF技术在某些场景下的区分性差，例如对于图1中图像a和图像b这两个图像子区域而言，描述向量V = ( Σ haarx, Σ haary, Σ haarx | , Σ I haary |)是相同的；因此现有的SURF无法区分图1中a和b这两个图像子区域，其区分性差。
技术实现思路
为了提高局部图像特征的区分性，本专利技术实施例提供了一种局部图像特征的生成方法和装置。所述技术方案如下一种局部图像特征的生成方法，所述方法包括获取图像的预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度；分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分；根据所述第一水平梯度和第一垂直梯度的耦合性构造相空间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部分，其中L为正整数；根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量，得到局部图像特征。一种局部图像特征的生成装置，包括梯度获取模块，用于获取图像的预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度；第一获取模块，用于分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分；第二获取模块，用于根据所述第一水平梯度和第一垂直梯度的耦合性构造相空 间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部 分，其中L为正整数；局部图像特征获取模块，用于根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区 域的描述向量，得到局部图像特征。本专利技术实施例通过累积密集采样的水平梯度和垂直梯度得到描述向量的第一部 分；利用相空间的方法来刻画水平梯度和垂直梯度的耦合性，并对这些耦合关系进行描述 得到描述向量的第二部分；根据第一部分和第二部分获取描述向量，得到局部图像特征； 该局部图像特征的区分性相比较现有SURF而言明显提高，且在各个场景中该局部图像特 征的区分性都得到了提高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他 的附图。图1是现有技术提供的SURF的图像子区域不意图2是本专利技术实施例1提供的一种局部图像特征的生成方法实施例的流程图3是本专利技术实施例2提供的一种局部图像特征的生成方法实施例的流程图4是本专利技术实施例2提供的高斯尺度空间示意图5是本专利技术实施例2提供的检测兴趣点示意图6是本专利技术实施例2提供的原坐标系中的预定正方形窗体区域；图7是本专利技术实施例2提供的归一化后子区域布局示意图8a是本专利技术实施例2提供的相空间的4区域划分第一示意图Sb是本专利技术实施例2提供的相空间的4区域划分第二示意图9是本专利技术实施例2提供的描述向量的区分性对比示意图10是本专利技术实施例3提供的一种局部图像特征的生成装置实施例的第一结构 示意图11是本专利技术实施例3提供的一种局部图像特征的生成装置实施例的第二结构 示意图12是本专利技术实施例3提供的一种局部图像特征的生成装置实施例的第三结构 示意图。具体实施方式 本专利技术实施例提供一种局部图像特征的生成方法和装置。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方 式作进一步地详细描述。实施例1参考图2，图2是本专利技术实施例1提供的一种局部图像特征的生成方法实施例的流程图；所述局部图像特征的生成方法包括SlOl :获取图像的预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度。图像由多个图像小片组成，所述预设区域是某一图像小片的一部分。S102:分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分。该步骤中所述描述向量的第一部分包括Σ dx*wx, y、Σ I dx I *wx, y、Σ dy*wx, y和 Σ |dy|*wx,y，其中dx为所述采样点的第一水平梯度，|dx|为所述采样点的第一水平梯度的绝对值，dy为所述采样点的第一垂直梯度，|dy|为所述采样点的第一垂直梯度的绝对值， wx, y为高斯加权函数。S103:根据所述第一水平梯度和第一垂直梯度的耦合性构造相空间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部分，其中L为正整数。S104:根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量，得到局部图像特征。该步骤中将所述第一部分和所述第二部分进行级联得到所述预设区域的描述向量。进一步，所述将所述相空间划分为L个子相区域包括将所述相空间均分为L个子相区域，其中所述L个子相区域的角度跨度为f度，所述L个子相区域中的第一子相区域以兴趣点的主方向所在的水平线为中轴线。 进一步，所述将所述相空间划分为L个子相区域包括将所述相空间均分为L个子相区域，其中所述L个子相区域中每两个邻接子相区域相互交叠预定角度，所述L个子相区域的角度跨度为度+预定角度)，所述L个子相区域中的第一子相区域以兴趣点的主方向所在的水平线为中轴线。进一步，所述预定角度大于O度，且小于等于15度。进一步，所述预定角度为10度。进一步，所述M为4、6或8。进一步，所述计算各个子相区域的度量包括将所述各个子相区域内的所有采样点，按照公式=分别计算各个子相区域的度量；其中Binl表示第I个子相区域的度量，1 = 1，…，L，L为子相区域的个数，I和L为正整数，为范数;wx,y为高斯加权函数。进一步，所述|w(u)|包括2范数、判别范数或波动范数；所述2范数为 |V/(x,>0|被定义为所述判别范数为|v/(x,>0|被定义为I ;所述波动范数为被竹为卜則2|v/(XJ)I 'IWL+IW。进一步，所述预设区域为N*N个子区域中任一子区域，其中所述N*N个子区域为包含一个兴趣点的图像小片，N为正整数。进一步，所述方法还包括获取除所述预设本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种局部图像特征的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像的预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度；分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分；根据所述第一水平梯度和第一垂直梯度的耦合性构造相空间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部分，其中L为正整数；根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量，得到局部图像特征。

【技术特征摘要】
1.一种局部图像特征的生成方法，其特征在于，所述方法包括 获取图像的预设区域内采样点的第一水平梯度和第一垂直梯度； 分别对所述预设区域内所有采样点的第一水平梯度、第一水平梯度的绝对值、第一垂直梯度和第一垂直梯度的绝对值进行累积计算，得到描述向量的第一部分； 根据所述第一水平梯度和第一垂直梯度的耦合性构造相空间，将所述相空间划分为L个子相区域，计算各个子相区域的度量，得到描述向量的第二部分，其中L为正整数； 根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量，得到局部图像特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述描述向量的第一部分包括Σdx*wx,y> Σ |dx|*wx,y、E dy*wx,y和Σ |dy|*wx,y,其中dx为所述采样点的第一水平梯度，dx为所述采样点的第一水平梯度的绝对值，dy为所述采样点的第一垂直梯度，|dy|为所述采样点的第一垂直梯度的绝对值,Wxjy为高斯加权函数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述相空间划分为L个子相区域包括 将所述相空间均分为L个子相区域，其中所述L个子相区域的角度跨度为—度，所述L个子相区域中的第一子相区域以兴趣点的主方向所在的水平线为中轴线。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述相空间划分为L个子相区域包括 将所述相空间均分为L个子相区域，其中所述L个子相区域中每两个邻接子相区域相互交叠预定角度，所述L个子相区域的角度跨度为度+预定角度)，所述L个子相区域中的第一子相区域以兴趣点的主方向所在的水平线为中轴线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预定角度大于O度，且小于等于15度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预定角度为10度。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述L为4、6或8。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述计算各个子相区域的度量包括 将所述各个子相区域内的所有采样点,按照公式=Σ Ilw (3c^)II ，分别计算各个子相区域的度量；其中Binl表示第I个子相区域的度量，1 = 1，…，L，L为子相区域的个数，I和L为正整数,/(U)I为范数;wx,y为高斯加权函数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述|V/(x,_y)|包括2范数、判别范数或波动范数；所述2范数为:||W(x,_y)|被定义为^/办2+办2 ;所述判别范数为|V/(Xj)I被定义 为I ;所述波动范数为|k/、丨I被定义为10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一部分和所述第二部分获取所述预设区域的描述向量包括将所述第一部分和所述第二部分进行级联得到所述预设区域的描述向量。11.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘从新，张翼，杨杰，冯德瀛，
申请(专利权)人：华为软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：