[发明专利]图像特征提取方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种图像特征提取方法及装置，所述方法包括：获取待处理图像，计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像，将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征，提取所述待处理图像的局部特征，利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征。本发明实施例提高了图像特征的精确度。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，具体地说，涉及一种图像特征提取方法及装置。

背景技术

图像特征提取在计算机视觉和图像处理领域具有广泛应用，例如图像检索时，需要将输入图像与图像库中的图像进行比较，以查找到与输入图像匹配的检索图像，而将输入图像与图像库中的图像进行比较即是将输入图像的图像特征与图像库中图像的图像特征进行比较。

现有技术中，图像特征提取通常是提取图像的局部特征，如SIFT(ScaleInvariantFeature Transform，尺度不变特征转换)，但是，传统的局部特征提取会提取很多的特征点，导致图像特征的数据量较大，且在图像背景比较复杂时，由于图像特征的数据量较大，导致图像特征中包括很多背景中的特征点，从而也会导致提取图像特征并不够精确。

发明内容

有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是提供了一种图像特征提取方法及装置，用以解决现有技术中图像特征数据量较大，图像特征精确度低的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请公开了一种图像特征提取方法，包括：

获取待处理图像；

计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像；

将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征；

提取所述待处理图像的局部特征；

利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征。

优选的，所述利用所述边缘特征对所述局部特征进行过滤，获得所述待处理图像的图像特征包括：

将所述边缘特征与所述局部特征取交集，获得所述待处理图像的图像特征。

优选的，所述特征图像为显著性概率图像；

所述计算所述待处理图像的显著性特征，获得特征图像包括：

计算所述待处理图像中每一个像素点的显著性概率，获得显著性概率图像。

优选的，所述计算所述待处理图像中每一个像素点的显著性概率，获得显著性概率图包括：

提取所述待处理图像中每个像素点的位置向量；

利用每个像素点的位置向量，提取所述待处理图像的每个像素点在CIEL*a*b*颜色空间中的颜色向量；

利用每个像素点的颜色向量，计算所述待处理图像在所述CIE L*a*b*颜色空间中的空间中心，并确定所述空间中心的颜色向量；

计算每个像素点的颜色向量相对所述空间中心的颜色向量的位置变化向量；

基于所述空间中心的颜色向量及每个像素点的位置变化向量，采用多元高斯函数计算每个像素点的显著性概率，获得显著性概率图像。

优选的，所述将所述特征图像进行边缘检测，获得所述特征图像的边缘特征包括：

将所述特征图像进行边缘增强，获得增强图像；

将所述增强图像中的各个像素点的灰度值进行加权平均，获得检测阈值；

利用所述检测阈值，对所述增强图像的每一个像素点的灰度值进行二值化，获得二值化特征，将所述二值化特征作为边缘特征。