[发明专利]纹理特征提取方法及装置

说明书

本发明提供了一种纹理特征提取方法，包括：获取输入的图像，将所述输入的图像转换到IHS色彩空间中；计算所述转换到IHS色彩空间中图像的简约双四元数矩阵；获取预设的多通道滤波器函数矩阵；计算所述简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵的简约双四元数卷积得到卷积矩阵；查找所述卷积矩阵中邻接差值小于差值阈值的像素坐标，根据所述查找到的像素坐标生成纹理特征。此外，还提供了一种纹理特征提取装置。上述纹理特征提取方法和装置能够降低纹理特征提取的误检率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种纹理特征提取方法及装置。

背景技术

在传统技术中的多种应用场景中，通常需要对图像中的纹理进行边缘检测，从而提取出图像中可代表图像中物体前景的纹理特征。例如，在2D视频转3D视频的应用中，通常需要对视频帧中的物体前景进行边缘检测，将其纹理特征提取出来，然后通过视察估计调整其在视频帧中的位置，从而使人眼产生3D的效果。

然而，传统技术在进行边缘检测提取图像帧的纹理特征时，仅参考了图像中单一的灰度边缘信息，致使一些前景边缘被漏检，从而使得纹理特征的误检率较高。

发明内容

基于此，有必要提供一种能降低误检率的纹理特征提取方法。

一种纹理特征提取方法，包括：

获取输入的图像，将所述输入的图像转换到IHS色彩空间中；

计算所述转换到IHS色彩空间中图像的简约双四元数矩阵；

获取预设的多通道滤波器函数矩阵；

计算所述简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵的简约双四元数卷积得到卷积矩阵；

查找所述卷积矩阵中邻接差值小于差值阈值的像素坐标，根据所述查找到的像素坐标生成纹理特征。

在其中一个实施例中，所述多通道滤波器函数矩阵为Gabor滤波器函数矩阵。

在其中一个实施例中，所述计算所述转换到IHS色彩空间中图像的简约双四元数矩阵的步骤为：

根据公式：

Frbs(m,n)＝Fi(m,n)×e^j×Fh(m,n)×e^k×Fs(m,n)

得到简约双四元数矩阵；其中，Frbs为计算得到的简约双四元数矩阵，Fi、Fh和Fs为输入的图像在IHS色彩空间的三个分量，m和n为图像的坐标点，j和k为预设的参数值。

在其中一个实施例中，所述计算所述简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵的简约双四元数卷积得到卷积矩阵的步骤为：

分别对所述简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵进行离散简约双四元数傅立叶变换，将变换后的简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵相乘在进行离散简约双四元数傅立叶逆变换得到卷积矩阵。

在其中一个实施例中，所述分别对所述简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵进行离散简约双四元数傅立叶变换，将变换后的简约双四元数矩阵与所述多通道滤波器函数矩阵相乘在进行离散简约双四元数傅立叶逆变换得到卷积矩阵的步骤为：

根据公式：

生成卷积矩阵；其中，DRBFT为离散简约双四元数傅立叶变换，IDRBFT为离散简约双四元数傅立叶逆变换，h(m,n)为多通道滤波器函数矩阵，F(p,s)和H(p,s)为中间变量，g(m,n)为生成的卷积矩阵。

此外，还有必要提供一种能降低误检率的纹理特征提取装置。

一种纹理特征提取装置，包括：