[发明专利]基于圆迹变换的图像不变特征提取方法

说明书

本发明涉及一种基于圆迹变换的图像不变特征提取方法，属于图像处理与计算机视觉领域。该方法利用一种新的圆迹变换的圆迹线来跟踪图像，并将圆迹线上的泛函结果映射到由半径、长度和角度三个参数生成的空间上，得到圆迹变换结果，对该结果继续做泛函积分，能得到图像四重圆迹空间特征。在圆迹线上使用不同的泛函能得到不同的圆迹变换结果，不同的泛函组合能获得不同的圆迹变换特征，即能表示图像不同的纹理性质，产生多维的圆迹变换纹理特征信息。本方法利用圆迹变换提取的纹理特征，具有RST不变特性，能获得更深层次图像信息，对于包含圆形、弧线形纹理的图像具备了更好的分辨能力，在训练样本较少的情况下，其识别能力都有明显提升。

技术领域

本发明涉及一种基于圆迹变换的图像不变特征提取方法，属于图像处理与计算机视觉领域。

背景技术

图像特征提取在图像处理中起着关键作用，如何从图像中提取反映图像本质并具有强适应性的特征一直是图像处理及计算机视觉等领域的核心研究内容。众所周知，最常见的图像特征包括纹理、颜色和形状等，在这些特征的提取过程中，研究人员都试图寻找一些不变特征，当图像内容发生旋转、缩放、平移或是有光照及拍摄视点变化时，这些特征量具有不变性。图像不变特征分析方法主要有矩理论分析方法、相关性分析、傅里叶描述子、自回归模型、SIFT(Scale invariant feature transform，尺度不变特征转换)等，还有就是使用Radon域或其泛化分析的方法，Radon变换将旋转变换转化为参数平移，能提取具有图像几何不变性的特征，迹变换(Trace transform)则是Radon变换的推广，通过迹变换能提取图像旋转、缩放及平移不变特征。

Kadyrov和Petrou首先提出了基于迹变换的三重不变特征提取方法，详见参考文献【Kadyrov A,Petrou M.The Trace transform and its applications[J].IEEETransactions on Pattern Analysis&Machine Intelligence,2001,23(8):811-828.】和【Kadyrov A,Petrou M.The trace transform as a tool to invariant featureconstruction[C]//Pattern Recognition,1998.Proceedings.FourteenthInternational Conference on.IEEE,2002:1037-1039 vol.2.】。迹变换是Radon变换的泛化，使用迹变换能提取图像的RST(旋转、缩放和平移)不变特征，在不变图像分析领域，迹变换具有重要的几何不变特征提取理论意义，已经引起研究者的极大兴趣，它已被广泛应用于各类图像分析中，如图像配准、纹理分类、人脸认证、版权保护、字符识别、行为识别、彩色图像分类、地震勘探等。

虽然已经有众多研究者对基于迹变换的不变特征提取进行了大量的研究，但大部分是对迹变换泛函的组合优选、分析研究不同泛函的旋转不变性及尺度缩放敏感性以及迹变换的应用研究方面，很少有针对不同几何纹理图像的不变特征提取方法研究，如对含圆形或弧线形纹理的图像。

发明内容

为了获得一种对图像中含圆形或弧线形纹理更敏感的不变特征，本发明提出了一种基于圆迹变换的图像不变特征提取方法，以获得对含有近圆形或弧线形纹理的图像具有更高辨识能力的不变纹理特征。

本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：

一种基于圆迹变换的图像不变特征提取方法，包括以下步骤：

1)对原始图像灰度级量化，将量化后的灰度图像F映射到圆迹空间S(φ,ρ,r,c)，圆迹空间上的点对应图像F上的唯一一点；

2)经圆迹线泛函R作用去除参数c得到一重特征，获得三维特征数据；

3)在步骤2)所得三维特征数据基础上经半径泛函T作用去除参数r得到二重特征，获得二维特征矩阵；