[发明专利]基于极坐标傅里叶变换的旋转不变性图像特征提取方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感影像处理技术领域，尤其涉及一种基于极坐标傅里叶变换的旋转不变性图像特征提取方法。

背景技术

数字图像处理中的诸多问题，如：图像匹配、目标识别、三维重建，都可以归结为图像特征的提取和识别问题。这些问题可以通过提取局部不变性的图像特征得到很好地解决。局部不变性特征以图像的局部区域作为处理单元，对图像的光学和几何变化具有良好的不变性。局部不变性特征一方面不容易受到平移、旋转、缩放、光照的影响，另一方面可以很大程度上避免复杂背景对特征的影响。相对于全局特征来说，局部特征的针对性更强、所处的位置更加灵活、适用性更广。

在图像目标检测中，同一目标可能在不同的图像中拥有不同的表达方式，为了准确地从不同图像中检测出同一目标，需要有一种具有良好不变性的图像特征来辨别目标物体和非目标物体。目前的图像特征都难以检测出发生了旋转变化的目标。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于极坐标傅里叶变换的旋转不变性图像特征提取方法，所获取的旋转不变性图像特征可用来检测图像中的旋转目标。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

基于极坐标傅里叶变换的旋转不变性图像特征提取方法，包括步骤：

步骤一，获取图像梯度，并根据图像梯度获取图像的梯度方向；

步骤二，对图像的梯度方向进行归一化处理：

以图像中心为极坐标原点、以水平方向为极轴建立极坐标系，在极坐标系下获取图像上各像素点的径向角，将像素点的梯度方向减去该像素点的径向角，即获得归一化处理后的图像梯度方向；

步骤三，基于归一化处理后的图像梯度方向提取图像的CHOG特征：

采用圆形分块策略划分图像获得块区域，统计各块区域的梯度方向信息，并根据各块区域的梯度方向信息获得图像的CHOG特征；

步骤四，对图像的CHOG特征进行极坐标傅里叶变换，提取变换后傅里叶系数的幅值为旋转不变性图像特征。

上述步骤三进一步包括子步骤：

3.1采用S个同心圆划分图像，获得若干扇形块区域和弧形块区域，同心圆数量S根据经验选取；

3.2根据归一化处理后的图像梯度方向划分P个均匀梯度方向区间，即P个方向单元，P根据经验进行选取；

3.3针对各同心圆对应的块区域，进行如下操作：

根据块区域各像素点的梯度方向将像素点划分到对应的方向单元，并统计不同方向单元中各像素点的梯度方向，获得块区域的梯度方向直方图；合并该同心圆对应的所有块区域的梯度直方图，即获得该同心圆对应的CHOG特征；

3.4合并S个同心圆对应的CHOG特征，获得图像的CHOG特征。

为保证图像CHOG特征对光照和对比度的不变性，上述步骤三中还对获得的图像CHOG特征进行L2归一化处理。

上述步骤四进一步包括子步骤：

4.1根据不同的方向单元将图像CHOG特征组织成大小为(M,N,K)的三维特征矩阵Feature，其中，M为一个同心圆划分的块区域数量，N为同心圆数量，K为方向单元数量；

4.2对三维特征矩阵Feature中各方向单元对应的特征图像进行二维离散傅里叶变换，并获取变换后的傅里叶系数F(μ,ν)：