[发明专利]描述符生成有效
申请号: | 201910276727.5 | 申请日: | 2019-04-08 |
公开(公告)号: | CN110348433B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 马克·维维特;蒂莫西·史密斯 | 申请(专利权)人: | 畅想科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/25 | 分类号: | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/46;G06F30/392;G06F30/398 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人: | 林强 |
地址: | 英国赫*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 描述 生成 | ||
本公开涉及描述符生成。一种用于生成图像中的位置的旋转不变特征描述符的计算机实现的方法,该旋转不变特征描述符用于在分析图像时执行描述符匹配,该方法包括:根据图像中的位置的描述符图案提取样本;使用所提取的样本来确定图像中的位置的旋转度量,该旋转度量描述图像的定向与图像在该位置处的特性方向之间的角度;通过根据所确定的旋转度量和所提取的样本确定表征图像中的位置的样本集,生成该位置的特征描述符;以及处理所确定的样本集以生成图像中的位置的特征描述符。
技术领域
本公开涉及生成诸如图像中的位置的特征描述符之类的描述符。
背景技术
在计算机视觉系统和图像处理系统中,能够检测和描述诸如图像中的局部特征之类的特征是有用的。“特征”是图像内容的一部分,可用于在多个图像中跟踪内容。诸如局部特征之类的特征是图像的区域的特征而不是整个图像的特征,即它涉及图像的一部分。有用的是,特征是可甄别的,使得可以以一定程度的置信度在图像之间匹配特征。特征可以对应于图像中的对象或对象的一部分。可以使用计算机视觉系统中已知的算法来执行特征的检测。特征检测算法通常计算图像信息的抽象,以用于确定受测图像区域中是否存在特定类型的特征(例如,边缘或拐角)。特征检测算法可以输出图像中表示受测特征的部分的位置(例如,像素坐标)。例如,拐角检测算法可以输出图像中表示角落或有可能表示拐角的区域的像素坐标。特征检测算法通常不提供关于所检测的特征的性质的信息。图像特征的检测允许比较图像之间的特征,这允许知道图像序列中的对象可能移动,和/或相机视点在图像序列之间可能如何变化。
例如,可以考虑图像中对应于特征的位置或点以及另一图像中可以对应于同一特征的位置或点。可以分析每个位置周围的图像的小区域以查看位置是否对应于同一特征。这可以通过形成表示受测图像位置,并因此表示该位置处的特征的描述符来完成。描述符可以是表征特定特征的描述符向量的形式。可以通过从每个位置周围的根据描述符图案的小区域提取和处理样本来形成每个位置的描述符。然后可以比较这些图像中不同特征的描述符以评估位置对应于同一特征的似然性。
确定描述符的算法的示例是尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速鲁棒特征(SURF)算法。定向FAST[加速段测试的特征]和旋转BRIEF[二进制鲁棒独立基本特征](ORB)算法是SIFT的替代方案。确定描述符的其他算法是二进制鲁棒不变可伸缩关键点(BRISK)算法和快速视网膜关键点(FREAK)算法。这些算法尤其关于所使用的描述符图案方面是不同的。
兴趣对象相对于图像之间的相机位置可能已经移动,即图像中表示对象的特征在图像之间可能已经移动。该运动可包括旋转运动和平移运动。为了应对这一点,可以从图像中提取样本并对其进行处理以获得图像内的位置处的图像梯度。图像梯度是图像特性(例如像素属性(如强度或颜色))的方向变化。由于诸如强度和颜色之类的图像特性会在整个图像中改变,图像的每个部分处的图像梯度可以相应地不同。可以基于图像梯度来重新定向图像,并提取和处理另一组样本以获得描述符。
发明内容
提供本发明内容是为了介绍下面在具体实施方式中进一步描述的一些概念。本发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。
根据一个方面,提供了一种用于生成图像中的位置的旋转不变特征描述符的计算机实现的方法,,所述旋转不变特征描述符用于在分析图像时执行描述符匹配,该方法包括:
根据图像中的位置的描述符图案提取样本;
使用所提取的样本来确定图像中的位置的旋转度量,该旋转度量描述图像的定向与图像该位置处的特性方向之间的角度;
通过根据所确定的旋转度量和所提取的样本确定表征该位置的样本集,生成图像中的该位置的特征描述符;以及
处理所确定的样本集以生成图像中的该位置的特征描述符。
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