[发明专利]一种计算图像中食物热量的方法及装置

权利要求书

1.一种计算图像中食物热量的方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：获取食物图像，采用模糊C均值算法对食物图像进行分割获取各种类食物图像块；

步骤2：基于所述各种类食物图像块提取图像块特征，所述图像块特征包括全局特征和局部特征；

步骤3：采用球形SVM分类器对各种类食物进行识别；

步骤4：根据识别出的食物种类以及食物热量表和食物密度表对食物的热量进行计算。

2.根据权利要求1所述计算图像中食物热量的方法,其中所述采用模糊C均值算法对食物图像进行分割获取各种类食物图像块进一步包括：步骤101：确定聚类类别数c，其中c满足条件2≤c≤n,确定模糊加权指数m，其中1≤m≤∞,确定迭代停止条件ε以及最大迭代次数，初始化迭代次数b＝0，同时确定初始化模糊分类矩阵U⁽⁰⁾；

步骤102：根据模糊分类矩阵U^(b)计算聚类中心矩阵所述公式为其中表示第j个像素对第i类的隶属度，x_i表示样本集合中的样本，N表示样本集中元素的个数；

步骤103：利用获取的聚类中心矩阵更新模糊分类矩阵U^(b+1)，所述公式为

其中D_jk表示第k个像素到第i类的距离；

步骤104：如果计算||U^(b)-U^(b+1)||＜ε，则计算停止，否则置b＝b+1，返回步102；

步骤105：通过求得的目标函数最小值得到最佳聚类，所述目标函数表示为其中，D是像素点的数量，y_j是群簇的中心向量，||x_i-y_i||²表示像素点x_i到群簇j的距离。

3.根据权利要求1所述的计算图像中食物热量的方法，所述全局特征包括颜色特征描述符和纹理特征描述符，其中，所述颜色特征描述符通过颜色空间矩的颜色分量来表示，该特征可以从RGB和HSV颜色空间的每个分量中获得，其表示为：F＝{(C₁P₁V₁)，...(C_pP_pV_p)}

其中C_p是分割图像的3D颜色矢量表示，P_p表示百分比值，V_p表示该区域的测量方差。

4.根据权利要求3所述的计算图像中食物热量的方法，其中，基于梯度方向空间相关性矩阵或熵分类或基于Gabor的图像分解和分形维数估计的方法来获取纹理特征描述符，其中，梯度方向的特征向量包括角二次矩(A)，熵(E)，对比度(Ct)相关性(Cr)和均匀性(H)等几种统计量，所述纹理特征描述符表示为其中f_d＝[Cr₀，A₀，E₀，Ct₀，H₀，Cr₄₅，A₄₅，E₄₅，Ct₄₅，H₄₅，Cr₉₀A₉₀E₉₀Ct₉₀，H₉₀Cr₁₃₅，A₁₃₅，E₁₃₅，Ct₁₃₅，H₁₃₅]。