[发明专利]图像的识别方法与电子装置有效

专利信息
申请号: 201310061277.0 申请日: 2013-02-27
公开(公告)号: CN103971113B 公开(公告)日: 2017-05-17
发明(设计)人: 廖伯璇 申请(专利权)人: 纬创资通股份有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/64
代理公司: 北京市柳沈律师事务所11105 代理人: 史新宏
地址: 中国台*** 国省代码: 台湾;71
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摘要:
搜索关键词: 图像 识别 方法 电子 装置 计算机 程序 产品
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种图像的识别方法、电子装置与计算机程序产品,特别是涉及一种根据纹理特征、色彩属性而判断的图像的识别方法、电子装置与计算机程序产品。

背景技术

随着网络的普及,让使用者快速找到信息的搜寻引擎也日益重要。绝大多数搜寻引擎仅提供了文字搜寻的功能,即,由使用者输入关键字后,查询网络上的相关文章。

然而,现今因特网上的信息,举凡购物网站、新闻网站或者产品介绍,数字图片占了相当大的比例。因此,除了传统的文字搜寻功能外,针对图片的内容提供搜寻功能的需求亦不可小觑。

尽管部分的搜寻引擎提供了图片搜寻的功能,但是其技术还是以文字搜寻图片为主。即,使用者必须输入关键字后,再根据文字来寻找相关的图片。此种做法并不是真正对数据库或网络上的图片进行检索,而是针对每个图片提供元数据(metadata)的字段。也就是通过元数据的字段,对每张图片的内容提供说明或关键字。其后,当使用者希望找寻图案时,搜寻引擎便根据这些元数据的文字内容而寻找图片。

换言之,采用元数据的方式进行图片搜寻的前提是,图片数据库的内容必须先经过事先的判读处理,据以先取得元数据后,才能用来做为搜寻图片时的判断基础。

如果使用者希望以手边的图片为检索依据,希望通过搜寻引擎取得与手边图片相对应的图像时,采用元数据字段方式的检索便无法派上用场。

因此,直接以图片在图片数据库中寻找相似图片的搜寻方法,仍有发展的必要。

发明内容

本发明的一方面为一种图像的识别方法,包含以下步骤:对一彩色来源图像进行纹理特征撷取后,得出多个纹理参数;对该彩色来源图像进行色彩特征撷取后,得出多个彩度动差;以及,对这些纹理参数与这些彩度动差进行加权运算后,得出与该彩色来源图像相对应的一图像识别参数。

本发明的另一方面为一个具有图案识别功能的电子装置,包含:一储存单元,其是储存一彩色来源图像;以及,一纹理判断单元,电连接于该储存单元,其是对该彩色来源图像进行纹理特征撷取后,得出多个纹理参数;一色彩判断单元,电连接于该储存单元,其是对该彩色来源图像进行色彩特征撷取后,得出多个彩度动差;以及,一识别单元,电连接于该纹理判断单元与该色彩判断单元,其是对这些纹理参数与这些彩度动差进行加权运算后,得出与该彩色来源图像相对应的一图像识别参数。

本发明的再一方面为一种计算机程序产品,其上储存有一软件程序,该软件程序执行时将使具有一控制器的一电子装置进行一图像的识别方法,该图像的识别方法包括下列步骤:对一彩色来源图像进行纹理特征撷取后,得出多个纹理参数;对该彩色来源图像进行色彩特征撷取后,得出多个彩度动差;以及,对这些纹理参数与这些彩度动差进行加权运算后,得出与该彩色来源图像相对应的一图像识别参数。

本发明的又一方面为一种图像的识别方法,包含以下步骤:分别对一第一彩色来源图像、一第二彩色来源图像进行纹理特征撷取后,得出多个第一纹理参数、多个第二纹理参数;分别对这些第一纹理参数、这些第二纹理参数进行加权运算后,得出与该第一彩色来源图像、该第二彩色来源图像相对应的一第一纹理识别参数、一第二纹理识别参数;以及,根据该第一纹理识别参数、该第二纹理识别参数而识别该第一彩色来源图像与该第二彩色来源图像间的相似程度。

本发明的一方面为一种图像的识别方法,包含以下步骤:分别对一第一彩色来源图像、一第二彩色来源图像进行色彩特征撷取后,得出多个第一彩度动差、多个第二彩度动差;分别对这些第一彩度动差、这些第二彩度动差进行加权运算后,得出与该第一彩色来源图像、该第二彩色来源图像相对应的一第一色彩识别参数、一第二色彩识别参数;以及,根据该第一色彩识别参数、该第二色彩识别参数而识别该第一彩色来源图像与该第二彩色来源图像间的相似程度。

为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解,下文特举实施例,并配合附图详细说明如下。

附图说明

图1,其绘示本发明针对彩色来源图像,进行识别的流程图。

图2A,其是以原色表示法表示的彩色来源图像的示意图。

图2B,其是将彩色来源图像转换为灰阶来源图像的示意图。

图3A,其是将灰阶来源图像区分为多个灰阶区块的示意图。

图3B,其是本发明针对个别的灰阶区块进行离散余弦转换的示意图。

图4,其是对灰阶来源图像进行离散余弦转换后,个别的灰阶区块所对应得出的区块转换矩阵的示意图。

图5A,其是对各个灰阶区块分别进行离散正弦转换后,产生与各个灰阶区块相对应的多个区块转换矩阵的示意图。

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