[发明专利]一种通用的公共草图提取方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉和图像理解领域，涉及一种更通用的公共草图提取方法。

背景技术

随着数字图像应用领域的飞速发展，对传统计算机或者手持移动设备理解数字图像视频信息的要求越来越高，对计算机视觉有了新的挑战。现有的很多应用中，都要求计算机能够模拟人类的视觉功能，对图片信息进行处理。如：给出几张包含同类物体的图片，人类通过视觉，能够迅速找到图片的共同部分，并且描绘出共同部分的草图。如果计算机也具有这种视觉能力，这将能应用于很多方面：如图片检索【1】，图片共同部分的分割【2】【3】【4】、基于草图的自动场景合成【5】等。

计算机实现这种视觉功能包括两步：一是检测图片的共同部分。二是对图片共同部分的草图提取。现有的草图生成技术有基于草图数据库的【6】【7】，即预先对简单的物体生成轮廓得到草图存储为草图数据库，再对输入图片分割成多个区域，每个区域与数据库存有的草图对比找出适合的草图，从而得到张图片的草图。此外，还有基于学习的自动人脸草图生成技术。【8】这些都是在有先验知识的情况下对单张图片生成草图。

有对于检测图片的共同部分，现有的技术有很多，如基于SIFT的图像匹配，基于图片局部自相似描述符的图片共同部分检测等。现有的技术都存在一些问题，SIFT图像匹配对图片中的共同部分的纹理有一定的要求，对于规则物体容易导致大量错误匹配。基于局部自相似描述符的共同部分检测能够充分利用共同部分形状相同的信息，在背景很复杂的情况下检测出共同物体。Shai bagon等人提出一种基于局部自相似描述符检测多张图片中的共同部分【7】，并生成共同部分草图的方法。他们的方法是基于对图片共同区域的检测，这个共同区域要尽可能的只包含共同物体，尽可能少的包含其他的背景信息或者不是共同物体的信息。检测出图片中的共同区域后，对所有图片共同区域相对位置相似的描述符合并(相对位置就是相对共同区域中心的位置)，这样就得到草图S的描述符集。然后根据这个描述符集转化为二进制草图。具体步骤如下：

1.对输入图片I₁的每一个像素点x，在输入图片I₂.....I_k找到点C₂........C_k，使以C₂........C_k为中心的w*h大小的子图与以x为中心的I₁子图的匹配的相似度最高。

记为I₁中以x点为中心的子图与其他子图匹配的相似度。