[发明专利]图像特征提取方法、装置、设备、介质及对象匹配方法

说明书

本公开的实施方式提供了一种图像特征提取方法、对象匹配方法、图像特征提取装置、对象匹配装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：对原始图像进行边缘提取，得到边缘图像；将原始图像所包含的全局图像信息和边缘图像所包含的边缘图像信息进行融合得到融合结果，以确定出原始图像中包括目标对象的区域；对目标对象所在区域进行特征提取，得到全局特征和边缘特征；对上述的全局特征和边缘特征进行特征融合，得到目标对象对应的图像特征。可见，实施本公开实施例能够通过结合原始图像中目标对象的全局特征和边缘特征，提升提取到的目标对象的图像特征的准确性。

背景技术

人脑可以对视网膜获取到的图像进行特征分析进而识别出该图像中的具体对象(如，人、物)，随着图像处理技术的不断发展，图像识别任务可以由计算机完成。计算机通过对图像的识别可以进一步对图像进行分类或者对图像进行剪切等，当应用于电商领域时，通过识别出图像中的商品，可以将其划分至所属的品类，便于人们根据不同的品类更快地定位到所需的商品。

在进行对象识别之前需要对图像进行特征提取操作，通常情况下，计算机提取图像中目标对象的图像特征的方式为：对图像进行卷积、池化等操作，进而提取图像中目标对象的特征点。但是，由于不同图像的复杂度通常是不同的，当图像中的目标对象与背景较为复杂、融合度较高时，使用上述方法提取到的目标对象的图像特征就会存在准确率不高的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此，不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

由此可见，相关技术中的图像特征提取方法在应用于针对性地对图像中目标对象进行特征提取时存在局限性，由于存在背景与目标对象融合度较高的情况，因此，提取到的图像特征存在不属于目标对象的可能性。具体地，在对复杂图像中的目标对象进行匹配或识别之前，若根据相关技术中的图像特征提取方法提取图像特征，通常会因为提取到的目标对象的图像特征不够准确，进而对后续的目标对象识别或目标对象匹配造成一定程度的影响。另外，由于提取到的目标对象的图像特征不够准确，也会降低对于目标对象识别或目标对象匹配的效率。基于上述问题，发明人进行了相应的思考，做出了有针对性的改进，提供了图像特征提取方法、对象匹配方法、图像特征提取装置、对象匹配装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，公开了一种图像特征提取方法，包括：

对原始图像进行边缘提取，得到边缘图像；

将原始图像所包含的全局图像信息和边缘图像所包含的边缘图像信息进行融合得到融合结果，以确定出原始图像中包括目标对象的区域；

对目标对象所在区域进行特征提取，得到全局特征和边缘特征；

对上述的全局特征和边缘特征进行特征融合，得到目标对象对应的图像特征。

在一个实施例中，基于前述方案，对原始图像进行边缘提取，得到边缘图像，包括：

根据预设卷积核对原始图像进行梯度计算，以提取原始图像对应的边缘图像。

在一个实施例中，基于前述方案，将原始图像所包含的全局图像信息和边缘图像所包含的边缘图像信息进行融合得到融合结果，包括：

通过对象检测网络将基于三原色的原始图像所包含的全局图像信息和基于三原色的边缘图像所包含的边缘图像信息在三原色通道上进行拼接，并将拼接结果确定为融合结果。

在一个实施例中，基于前述方案，将原始图像所包含的全局图像信息和边缘图像所包含的边缘图像信息进行融合得到融合结果，包括：

通过对象检测网络中并行的双路特征提取网络同时对原始图像所包含的全局图像信息和边缘图像所包含的边缘图像信息分别进行特征提取，并将特征提取结果进行加和，作为融合结果。