[发明专利]一种基于平面坐标优化的图像形状特征提取和结构化描述装置以及方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像信号处理技术领域，涉及了一种智能化视频分析的方法和语义视频的实现技术，尤其是涉及一种图像形状特征提取和结构化描述方法。

背景技术

互联网的高速发展给人类的生产和生活带来了巨大变化，面对海量信息，各种先进的检索技术得到了飞速发展，为获取有效信息提供了便利。物联网概念的诞生给互联网的发展注入了新的活力，它的目标是要把地球上所有的物体连接成一个巨大的网络，促进信息的最广泛共享，然而，对于物联网系统的信息采集端来说，目前还没有通用的传感器能够采集所有物体的特征，各种传感器都只能采集很少量的物体信息，这样构建物联网系统将需要庞大的传感器数量，各种传感器之间还存在着接口兼容问题，机器视觉的出现在一定程度上解决了这些问题，视频图像经过后期的数字处理可以获取较广泛的信息，这为物联网系统的信息采集提供了一种良好的方法。

视觉系统由于其数据量庞大，受限于存储技术的发展，所以从视觉系统的庞大数据量中提取典型的特征显得十分必要，这种从视频中提取特征数据的过程称为视频的语义化，它是智能化视频分析的重要组成部分，经过分析后的视频内容将以文本等形式被机器所读取，这样可以实现对视频内容的检索。而且不需要传输庞大的视频流数据，大大减小了对网络带宽的要求，能够保证视频中重要信息的及时传递。

针对本专利所涉及的图像形状特征提取和结构化描述，目前也有很多种方法，主要可以分为两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关注整个形状区域。两种方法各有利弊，其中，对象的区域表示相对于轮廓表示由于其包含了像素的空间分布信息，具有更高的抗干扰性，但是计算量较大。而且现有的各种算法大部分是基于PC机开发的，对嵌入式系统提出了很高要求，使其很难实现。

德州仪器（TI）的达芬奇技术是一款针对数字视频应用而定制的DSP解决方案，其集成了丰富的视频处理模块和接口资源，并提供了软件开发框架，极大地方便了嵌入式智能化视频系统的开发，使视频处理系统脱离了传统的PC机，走向采集前端。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于嵌入式系统的图像形状特征提取和结构化描述装置以及方法，用于解决传统装置由于算法复杂性而采用PC机方案所带来的众多不足，不仅降低产品的成本，也减小了网络数据流量，提高了实时性。

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种应用于嵌入式系统的图像形状特征提取和结构化描述装置，所述装置包括：硬件层、驱动层、内核层、应用层和算法功能层，所述硬件层采用DM6446作为主控CPU，编码器芯片采用TVP5150，并与主控芯片DM6446数据相接；所述驱动层主要完成对视频信号的采集，采用Linux系统自带的V4L2驱动；所述内核层运行MontaVista Linux系统，负责协调各个线程；所述应用层完成各个线程任务，其将通过算法框架来调用DSP端的算法文件；所述算法功能层用于实现图像形状特征的提取，并对此特征进行结构化描述。

进一步的，所述应用层采用Codec Engine框架设计算法，其中ARM端运行LINUX操作系统，主要包括主线程、采集线程、处理线程、显示线程、控制线程；DSP端运行BIOS操作系统，ARM端的处理线程将调用DSP中的算法库文件，执行算法。

作为本发明的第二目的，一种基于平面坐标优化的图像形状特征提取和结构化描述方法，所述方法步骤如下步骤：

（1）PAL制式的模拟视频信号经过TVP5150编码后，被DM6446芯片采集；

（2）通过调用codec engine框架中的算法处理线程来完成对视频数据的处理，实现图像形状特征的提取，并对此特征进行结构化描述；

（3）最后将处理的结果通过上传到网络服务器，用户可以访问该服务器获取数据资源。

在本方案的优选实例中，所述图像形状特征的提取方法针对二值图像的有效像素点的坐标进行分析，通过坐标分布来计算图像形状特征，并能快速还原图像形状的原形，其主要将采集到的数字图像经过灰度化处理和二值变换后，再通过边缘检测算子的处理，最后提取图像的框架。

进一步的，所述图像形状特征的描述通过语义和原形两种方式，所述语义化描述主要包括了图像行列最大宽、周长、面积、矩形相似度、圆形相似度，对图像进行了定量的描述；所述原形描述是描述图像的有效像素点，这些点可以重现图像的原形。

再进一步的，所述图像形状特征的语义化描述与提取方法如下：