[发明专利]一种图像对象共定位及无关样本判定方法在审

专利信息
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
【权利要求书】:

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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