[发明专利]一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测方法及装置

说明书

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测方法及装置，所述方法包括：将待检测图像划分成多个图像块；将每一个图像块的每一个色彩通道与预先建立的Gabor滤波器组依次在空域做卷积，获得k*s*r个与该图像块尺寸大小相同的矩阵；计算每一个所述矩阵的均值和方差，并将所述均值和方差作为特征值，获得k*s*r*2个特征值；将所述k*s*r*2个特征值作为该图像块的特征向量，并将所述特征向量通过预先建立的分类器进行检测，以确定该图像块是否具有皮肤纹理特征。通过本发明可快速、准确的检测出具有皮肤纹理特征的图像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测方法及装置。

背景技术

近几年来,图像检测受到广泛关注,由于图像中包含大量的纹理信息,且不同部位的纹理特征差异较大。因此，纹理作为重要的低层视觉特征受到了广泛的关注，纹理检测已经成为图像检测中重要的研究领域。

随着互联网的快速发展，网络在给人们带来便利的同时也产生了很多的不良信息，尤其是色情图片对青少年产生了不利影响。在以肤色为主的色情图片检测里，沙滩、木纹等与皮肤颜色相近的物体很容易被误判，但这些通过纹理的检测可以很容易将其过滤。

现有的纹理检测方法主要有统计方法，而统计方法又包括灰度共生矩阵、局部灰度统计等方法。但是现有的灰度共生矩阵、局部灰度统计等方法在进行纹理检测时，占用内存多、运行速度慢，检测效果较差。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测方法及装置，以解决现有技术在进行纹理检测时，存在的占用内存多、运行速度慢以及检测效果较差的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测方法，所述方法包括：

将待检测图像划分成多个图像块；

将每一个图像块的每一个色彩通道与预先建立的Gabor滤波器组依次在空域做卷积，获得k*s*r个与该图像块尺寸大小相同的矩阵，其中k为所述Gabor滤波器组的方向的个数，s为所述Gabor滤波器组的尺度的个数，r为所述色彩通道的个数,k、s、r为大于零的整数；

计算每一个所述矩阵的均值和方差，并将所述均值和方差作为特征值，获得k*s*r*2个特征值；

将所述k*s*r*2个特征值作为该图像块的特征向量，并将所述特征向量通过预先建立的分类器进行检测，以确定该图像块是否具有皮肤纹理特征。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于Gabor特征的皮肤纹理检测装置，所述装置包括：

第一图像块划分单元,用于将待检测图像划分成多个图像块；

第一计算单元,用于将每一个图像块的每一个色彩通道与预先建立的Gabor滤波器组依次在空域做卷积，获得k*s*r个与该图像块尺寸大小相同的矩阵，其中k为所述Gabor滤波器组的方向的个数，s为所述Gabor滤波器组的尺度的个数，r为所述色彩通道的个数,k、s、r为大于零的整数；

第二计算单元,用于计算每一个所述矩阵的均值和方差，并将所述均值和方差作为特征值，获得k*s*r*2个特征值；

检测单元,用于将所述k*s*r*2个特征值作为该图像块的特征向量，并将所述特征向量通过预先建立的分类器进行检测，以确定该图像块是否具有皮肤纹理特征。