[发明专利]特征提取方法及装置

说明书

本公开揭示了一种特征提取方法及装置，属于图像处理技术领域。所述特征提取方法包括：将图像划分为若干个块，每个块包括若干个单元格；将每个单元格从空间域转化为频率域；提取图像在频率域中的方向梯度直方图HOG特征。通过在频率域提取图像的HOG特征；解决了在HOG特征提取过程中是针对图像的空间域直接计算得到，导致在模式识别中的检测率和准确度较低的问题；达到了在频率域提取图像的HOG特征，提高了在模式识别中的检测率和准确度的效果。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，特别涉及一种特征提取方法及装置。

背景技术

图像检测与识别是计算机视觉中一个重要的研究领域。图像检测与识别技 术中最常用的方法是通过提取图像中的某种特征从而对图像进行检测与识别。

在相关技术中，通过提取图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient，方 向梯度直方图)特征对图像进行检测与识别。HOG特征提取的方法如下：计算 图像中每个像素的梯度；将图像划分成若干个单元格，每个单元格包括若干个 像素，每相邻的n个单元格形成一个块；统计每个单元格中所有像素的梯度直 方图，再根据每个块中的所有单元格的梯度直方图得到每个块的HOG特征；统 计图像中所有块的HOG特征得到图像的HOG特征。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供一种特征提取方法及装置。 所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种特征提取方法，该方法包括：

将图像划分为若干个块，每个块包括若干个单元格；

将每个单元格从空间域转化为频率域；

提取图像在频率域中的方向梯度直方图HOG特征。

在一个可选的实施例中，将每个单元格从空间域转化为频率域，包括：对 每个单元格进行离散余弦变换DCT。

在一个可选的实施例中，将每个单元格从空间域转化为频率域，包括：对 每个单元格进行离散傅里叶变换DFT。

在一个可选的实施例中，提取图像在频率域中的方向梯度直方图HOG特征， 包括：

计算频率域中每个单元格的梯度大小和梯度方向，得到每个单元格的描述 子；

统计频率域中每个块内的各个描述子，得到每个块的HOG特征；

统计图像在频率域中各个块的HOG特征，得到图像的HOG特征。

在一个可选的实施例中，统计图像中各个块的HOG特征，得到图像的HOG 特征，包括：

将图像中各个块的HOG特征串联成一个矩阵，得到图像的HOG特征，矩 阵的每一列为一个块的HOG特征。

在一个可选的实施例中，统计图像中各个块的HOG特征，得到图像的HOG 特征，包括：

将图像中每个块的HOG特征由初始的L*1维向量调整为M*N的矩阵，每 个块包括M*N个像素，L＝M*N；

根据每个块的调整后的HOG特征和每个块在图像中的对应位置，得到图像 的HOG特征。

在一个可选的实施例中，该方法，还包括：

将图像进行归一化处理，得到预定尺寸大小的图像。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种特征提取装置，该装置包括：

划分模块，被配置为将图像划分为若干个块，每个块包括若干个单元格；

转化模块，被配置为将每个单元格从空间域转化为频率域；