[发明专利]检测图像中的对象的装置和方法、分类器生成装置和方法有效

专利信息
申请号: 201010257560.7 申请日: 2010-08-17
公开(公告)号: CN102376087A 公开(公告)日: 2012-03-14
发明(设计)人: 刘汝杰;王月红;于浩;上原祐介;增本大器 申请(专利权)人: 富士通株式会社
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 杜诚;李春晖
地址: 日本神*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 检测 图像 中的 对象 装置 方法 分类 生成
【权利要求书】:

1.一种用于对图像中的对象进行检测的装置,包括:

网格划分部分,用于在以图像中的特定点为极点的极坐标系中,用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格,其中,所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域,所述极线的条数和所述圆的个数为常数,并且,所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离;

梯度方向直方图获得部分,用于针对每个网格,至少计算前景图像中轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图;

特征构造部分,用于将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量,其中,每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同,并且,所述特征构造部分对所述总直方图向量进行傅立叶变换,以得到所述图像的特征向量;以及

对象检测部分,用于基于所得到的特征向量对所述图像中的对象进行检测。

2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述梯度方向直方图获得部分还计算在所述前景图像上的非轮廓像素的梯度方向。

3.根据权利要求2所述的装置,其中,所述梯度方向直方图获得部分将所述前景图像的非轮廓像素通过距离变换所映射到的轮廓像素的梯度方向作为所述非轮廓像素的梯度方向。

4.根据权利要求1到3中任一个所述的装置,其中,所述相邻圆之间的径向距离等于所述圆中最小圆的半径,并且所述相邻极线之间的夹角相等。

5.根据权利要求1到3中任一个所述的装置,其中,所述网格划分部分确定所述圆和极线,使得相邻圆之间所限定的以及所述最小圆所限定的前景图像上的像素或轮廓像素的数目相等,并且使得所述相邻极线之间所限定的前景图像上的像素或轮廓像素的数目相等。

6.根据权利要求1到3中任一个所述的装置,其中,所述特定点是所述前景图像的几何中心或重心。

7.根据权利要求1到3中任一个所述的装置,其中,所述网格的所述参考方向经过所述特定点并且均分限定所述网格的两个极线的夹角。

8.一种对图像中的对象进行检测的方法,包括:

在以图像中的特定点为极点的极坐标系中,用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格,其中,所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域,所述极线的条数和所述圆的个数为常数,并且,所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离;

针对每个网格,至少计算前景图像中轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图;

将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量,其中,每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同,并且,对所述总直方图向量进行傅立叶变换,以得到所述图像的特征向量;以及

基于所得到的特征向量对所述图像中的对象进行检测。

9.一种用于生成分类器的装置,包括:

网格划分部分,用于在以图像中的特定点为极点的极坐标系中,用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格,其中,所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域,所述极线的条数和所述圆的个数为常数,并且,所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离;

梯度方向直方图获得部分,用于针对每个网格,至少计算前景图像中轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图;

特征构造部分,用于将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量,其中,每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同,并且,所述特征构造部分对所述总直方图向量进行傅立叶变换,以得到所述图像的特征向量;以及

分类器生成部分,用于基于所得到的特征向量生成分类器。

10.一种生成分类器的方法,包括:

在以图像中的特定点为极点的极坐标系中,用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格,其中,所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域,所述极线的条数和所述圆的个数为常数,并且,所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离;

针对每个网格,至少计算前景图像中轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图;

将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量,其中,每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同,并且,对所述总直方图向量进行傅立叶变换,以得到所述图像的特征向量;以及

基于所得到的特征向量生成分类器。

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