[发明专利]图像特征提取方法及其装置

说明书

本发明提供一种图像特征提取方法及其装置，能够对复杂图像进行关键轮廓特征线的像素点的处理，包括提取每个像素点的坐标值和计算转换为拉伸坐标值、再计算转换为其拉伸相对坐标值、确定拉伸相对坐标值的变形公差、按变形公差参数和“未过半舍，过半入”的取整规则进行取整以获取经变形公差精确后的像素点的取整拉伸相对坐标值等处理，丰富了对复杂图像特征信息的描述，利用本发明的技术方案所输出的经变形公差精确取整后的像素点的取整拉伸相对坐标值在不同图像间的匹配，能够有效提高相同或近似图像的匹配效果。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，特别涉及一种图像特征提取方法，以及一种图像特征提取装置。

背景技术

图像的轮廓是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而图像的轮廓既存在于图像的不规则结构和不稳定的边缘上，也存在于图像数据的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像识别时所需的重要的特征条件。经典的轮廓提取技术大都基于微分运算，首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界，按照该方式形成了多种图像轮廓检测算法。

图像识别的主要目的是通过对提取图像轮廓特征，找出相同或近似度比较高的比对图像。而在一些应用中，单纯的轮廓检测只能对完全一样的图形图像做出对比，一旦样本图像与待检图像大小、形状、角度与位置有变形或差异则时，此方法难以找出相同或近似度比较高的比对图像。并且，当出现图像有较大的拉伸或压缩时，由于拉伸和压缩导致轮廓线的变形，将更难以找出相同或近似度比较高的比对图像。

发明内容

基于此，本发明实施例的目的在于提供一种图像特征提取方法以及一种图像特征提取装置，能够对大小、形状、角度、位置与比例有变形或差异的待检图像进行更准确的图像特征提取，从而解决图像经拉伸、改变大小、形状与位置的情况下的比对不准确的问题。

在一些实施例中，本发明提供的图像特征提取方法，包括以下步骤：

获取输入图像，对输入图像提取图像像素的轮廓特征线；

在坐标系中对轮廓特征线进行方向与提取方形的定位；

在所述坐标系中提取轮廓特征线中像素点的坐标值；

将所述轮廓特征线中像素点的坐标值按预设的拉伸转换规则计算转换为拉伸坐标值，其中，坐标值转换后的轮廓特征线的外接方形为具有预定长宽比的矩形；

将拉伸坐标值按预设的相对数转换规则计算转换为拉伸相对坐标值。

优选地，所述转换后的轮廓特征线的外接方形的预定长宽比为：1比1。

优选地，将所述轮廓特征线中的第n个像素点的坐标值G_n(x_n，y_n)转换为拉伸坐标值L_n(x¹_n,y¹_n)，所述预设的拉伸转换规则包括：

其中，当x_ny_n时，x¹_n＝x_n，y¹_n＝y_n×r；

当x_ny_n时，x¹_n＝x_n×r，y¹_n＝y_n；

当x_n＝y_n时，x¹_n＝x_n，y¹_n＝y_n；