[发明专利]一种图像对象共定位及无关样本判定方法在审
申请号: | 201510643147.7 | 申请日: | 2015-10-04 |
公开(公告)号: | CN105354826A | 公开(公告)日: | 2016-02-24 |
发明(设计)人: | 陈小武;李甲;王晨;赵沁平;张宇 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 杨学明;顾炜 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 对象 定位 无关 样本 判定 方法 | ||
1.一种图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)输入可能包含同一类物体的图片集;
(2)对给定的图片集进行对象性分析,生成对象区域集合;
(3)对于区域集合生成高层语义特征以及显著图;
(4)生成区域特征后,对特征矩阵进行分析,构建全连接的图结构关系;
(5)构建比率能量函数对连通图进行统筹规划,构建优化方程;
(6)利用牛顿迭代法计算优化方程的全局最优解;
(7)选取每张图片的得分最高的区域作为最终的共定位结果。
2.根据权利要求1所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(2)中的对图片集进行对象性分析及生成对象区域集合采取以下步骤:
(2.1)针对每一张,使用对象性检测得到K个可能包含对象的假设区域;
(2.2)假设区域均以小于或等于原图尺寸的矩形区域表示,特征包含区域的长、宽,每个区域位于图像中的位置,其中以左上角为原点;以及每张图像的对象性检测得分。
3.根据权利要求1所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(3)中的对假设区域集生成高层语义特征以及显著图采取以下步骤:
(3.1)对图像集合所有图像的每个像素点均生成128维的densesift特征,后利用Kmeans算法生成1000维的特征字典;
(3.2)针对每一个区域,根据特征字典生成1000维的bag-of-words特征直方图;
(3.3)对图像集合所有图像均生成显著分析图;
(3.4)针对每一个区域,计算区域平均灰度值得到对象显著性得分。
4.根据权利要求1所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(4)中的对特征矩阵进行分析,构建全连接的图结构关系包含以下步骤:
(4.1)对于生成的特征矩阵,对于两两特征向量计算特征距离,构成距离矩阵D;同时根据每个假设区域的对象性得分和显著性得分,计算得到所有区域总得分,构成向量U,向量U由对象性检测得分和显著性检测得分a构成;
(4.2)根据距离矩阵和区域得分,构建一个全连接的图结构,以区域得分项作为顶点惩罚值(unarycost),以区域距离作为边惩罚值(pairwisecost),表达为一个最小化优化方程式,对于所有区域的最终解为0到1之间的小数;对于单张图片中所有的区域的解之和,加以一个约束向量,同时将约束向量也作为自变量加入优化方程式中。
5.根据权利要求4所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(4.2)中的对最小化优化方程式的构建具有以下特征:
对于优化过程,采取比率函数形式来对图结构进行表达,同时为了较好的排除无关样本影响,引入了对于最终解的约束项;比率函数的分子项为图结构表达项,分母项则是无关样本约束项。
6.根据权利要求1所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(6)中的利用牛顿迭代法计算优化方程的全局最优解包含以下步骤:
将步骤(5)中构建完成的待优化的比率函数重构为一般的线性优化函数,后利用牛顿迭代法进行迭代优化求最优解。
7.根据权利要求1所述的图像对象共定位及无关样本判定方法,其特征在于:步骤(7)中的选最终的共定位结果包含以下步骤:
(7.1)将求解的最终区域集合总得分小于阈值的图片作为无关样本排除;
(7.2)选取每张图片的得分最高的区域作为最终的共定位结果。
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