利索能及
我要发布
收藏
专利号: 2020115329816
申请人: 杭州电子科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-11-11
缴费截止日期: 暂无
联系人

摘要:

权利要求书:

1.一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、多特征模板图像数据库的构建:步骤二、检测图像的多特征提取:

2.1颜色特征提取

2.1.1对检测图像进行H‑S彩色模型的图像转化,得到彩色检测图像;通过多特征模板图像数据库中主成颜色阈值T1和T2对彩色检测图像进行阈值分割,得到切割后的检测图像;

切割后的检测图像与多特征模板图像数据库中主成颜色分割后的模板图像根据式(1)进行相关性对比,对比系数记为d(H1,H2);

式中,H1(I)为切割后的检测图像中第I个颜色区间上的值,I=1,2,3…N,N为直方图中颜色区间的个数;H2(I)为切割后的模板图像中第I个颜色区间上的值;k取值1和2,j=I;

2.1.2颜色描述子提取

在HSI颜色空间模型下对颜色分量进行求矩运算,得到颜色描述子:Cfeatures=(uh,δh,γh,us,δs,γs,ui,δi,γi)    (3)其中uh,δh,γh表示H色调分量图颜色的三阶矩描述,us,δs,γs表示S饱和度分量图颜色的三阶矩描述,ui,δi,γi表示I亮度分量图颜色的三阶矩描述;

2.2轮廓特征提取

2.2.1对步骤2.1切割后的检测图像进行轮廓特征的提取,得到检测目标的外轮廓;对检测目标的外轮廓最小外接矩阵定义为重点区域,即图像中关键图像信息的定位,截取并保存作为重点区域图像;

2.2.2轮廓描述子

首先获取待识别目标物体的外围轮廓点集,对轮廓的外围轮廓点集进行均匀采样,得

2 2

到一个采样集合π={r1,r2,…,rn},ri∈R ,R 为2D欧式空间;以任意一点ri为对数极坐标系下原点,而轮廓上的 个点会落在以ri为极坐标原点的对数坐标系中,XiYi为ri在直角坐标系下的点,ri即可以和轮廓上其他n‑1个轮廓点构成形状特征向量形成对数极坐标直方图hi;

hi(k)={pj≠pi&pj∈bn}(i≠j)    (7)其中直方图统计落在每个区域的点个数,pj和pi分别为目标轮廓上不同的轮廓点,bn为极坐标系中第n个区域,n为极坐标系分割的区域数量,1≤n≤60;

轮廓描述子为Msc:

MSC=(b1,b2,…,b60)    (8)

2.3关键点特征提取

2.3.1使用不同高斯滤波器对重点区域图像进行卷积处理,得到不同尺度层高斯金字塔,对其中一层进行斑点检测,获取26个点,选出极大值或极小值为关键特征点;

2.3.2以步骤2.3.1中提取的关键特征点为中心的3×3矩形的区域内剩余的邻域区域称为周边的相邻区域,然后以边长为3进行分块处理,计算各个块内的梯度直方图,该部分信息不随尺度变化、视角变化影响,可以构成4*4*8的128维SIFT特征点描述子;

2.4多特征融合

选用颜色描述子、轮廓描述子、SIFT描述子进行融合,级联得到多特征融合值:MCSCSIFT=(uh,δh,γh,us,δs,γs,ui,δi,γi,b1,…,b60,s1,…,s128)    (9)步骤三、通过匹配算法,将模板图像的多特征融合值与重点区域图像的多特征融合值进行匹配,匹配度即为识别准确率。

2.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于步骤一具体是:

1.1获取大小m×n的彩色模板图像,对模板图像的颜色特征、轮廓特征、关键点特征进行提取;

对模板图像中颜色特征提取是基于模板图像转化为H‑S彩色模型下的图像时进行的;

1.2根据步骤1.1提取的颜色特征构建彩色信息直方图,从上述彩色信息直方图选取主成颜色阈值T1和T2;通过主成颜色阈值T1和T2对模板图像进行阈值分割,得到主成颜色分割后的模板图像;

1.3对步骤1.2主成颜色分割后的模板图像进行Canny算法,提取目标轮廓的边界信息,得到所需目标轮廓,并计算目标轮廓的面积大小、长宽比等信息;再通过寻找目标轮廓的最小外接矩阵的方法,将最小外接矩阵作为目标框。

3.如权利要求1或2所述的一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于所述模板图像为目标正视图。

4.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于步骤

2.1.2以I亮度分量图颜色的三阶矩描述为例:式中ui表示第i个颜色通道分量中图像颜色特征的一阶矩,δi表示第i个颜色通道分量中图像颜色特征的二阶矩,γi表示第i个颜色通道分量中图像颜色的特征的三阶矩,pi,j为彩色图像中第i个颜色通道分量中灰度为j的像素出现的概率,N为颜色区间的个数,M为像素个数。

5.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于步骤

2.3.1通过三维二次函数筛选剔除不稳定点。

6.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的遮挡目标识别方法,其特征在于步骤三采用RANSAC算法剔除误匹配点。

7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行权利要求1‑6中任一项所述的方法。

8.一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有可执行代码,所述处理器执行所述可执行代码时,实现权利要求1‑6中任一项所述的方法。