[发明专利]室外场景图像中树木与建筑物的识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种可以广泛应用于如机器人视觉目标识别、搜索、定位与追踪等领域。具体地说是一种对室外场景图像中的树木与建筑物进行识别的方法。

背景技术

对于人类来说认知场景图像是有层次的，比如：当人们需要在室外场景中去寻找人体目标时，人们的视觉注意力将首先集中于场景图像中的地面上，而非树木、建筑物或是天空等；而当人们需要寻找飞行中的飞机时，人们的视觉注意力也将自然而然的集中于天空，而非地面、建筑物或树木。这样分层次的视觉信息认知可以大大减少目标搜寻的范围，降低图像分析的复杂度，从而实现快速准确的目标识别、搜索、定位与追踪。本发明通过构建树木和建筑物图块的特征量，并采用机器学习方法实现对室外场景图像中树木与建筑物的识别，进而实现机器视觉系统对室外场景的深层次认知，本发明可以有效简化如人体目标等场景中特定对象的识别、搜索、定位与追踪。

发明内容

本发明的目的是通过构建树木和建筑物图块特征量，并采用机器学习的方法实现对室外场景图像中的树木与建筑物的识别，进而实现机器视觉系统对室外场景的深层次认知，本发明可以有效减少目标搜寻的范围、降低图像分析的维度，从而简化如人体目标等场景中特定对象的识别、搜索、定位与追踪。

本发明的技术方案是：

一种室外场景图像中树木与建筑物的识别方法，其特征是它包括以下步骤：

(1)构建识别对象分类数据集，从而得到树木与建筑物抠像图分类数据集；

(2)通过采用机器学习方法进行训练学习从而产生树木与建筑物在特征量空间区域划分模型；

(3)对室外场景图像进行识别；

(4)最后，对所识别得到的场景图像中的立面图像，采用所建的树木与建筑物在特征量空间区域划分模型对场景图像中的树木与建筑物进行识别。

所述的树木与建筑物分类识别特征量的构造包括：

(1)基于纹理的特征量提取：

首先对数据集中彩色图块进行灰度变换，然后进行基于Canny算子的边缘检测，接着进行角度在0°～180°围内的Hough变换直线方向统计；在进行边缘检测时，要去除掉图块边缘对特征量的影响；在进行直方图统计前对数据采用公式(2)进行规范化处理；同时用3个统计特征量来表征树木和建筑物图块的区别；分述如下：

①方向线段求和S_l：其方法是将图块中角度从0°～180°范围内基于线段长度的Hough变换直线方向统计直方图数据进行求和计算，得到方向线段求和统计特征量；

具体公式如下：

Sl=Σi=0180li---(1)]]>

li=Li×100Max(L1,L2···L180)---(2)]]>

其中：L_i为i角度方向上直线段长度。