[发明专利]一种图像多投影角自相关特征的提取方法

说明书

本发明涉及一种图像多投影角自相关特征的提取方法。包括如下步骤：步骤1，输入图像，初始化支持域；步骤2，定义投影角采样集合；步骤3，对输入图像进行水平滤波和垂直滤波；步骤4，计算错切投影；步骤5，计算错切投影因子集合；步骤6，计算投影自相关集合；步骤7，输出多投影角自相关特征向量。能够提取数字图像的显著全局特征，可以应用于图像分类等领域。

技术领域

本发明涉及一种数字图像处理领域，具体说是一种图像多投影角自相关特征的提取方法。

背景技术

特征是某一类对象区别于其他对象的相应(本质)特点或特性，或是这些特点和特性的集合。特征是通过测量或处理能够抽取的数据。对于数字图像而言，每一幅图像都具有能够区别于其他类图像的自身特征，有些是可以直观地感受到的自然特征，如亮度、边缘、纹理和色彩等；有些则是需要通过变换或处理才能得到的，如矩、直方图以及主成份等。在数字图像处理和分析领域，先后出现了颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等，极大地发展了图像分类，目标提取和模式识别等应用。但现有特征提取方法仍存在以下两个问题：

(1)特征提取算法复杂度较大；

(2)特征显著性有待提高。

发明内容

本发明提供了一种图像多投影角自相关特征的提取方法，联合多个投影角，运用错切投影，采用自相关的方法，去除冗余，提取图像的全局特征，计算量小，特征显著。

为实现本发明的目标所采用的技术方案是：方法包括以下步骤：

步骤1：输入图像I，初始化尺寸为L×L的正方形支持域Ds，其中正方形支持域Ds为滑动窗口，按从上到下，从左到右的顺序遍历图像I；

步骤2：定义投影角采样集合Spsa＝{α∈(-π/2,π/2]:tanα＝y/x}，其中，x和y为支持域Ds中的像素点的横坐标和纵坐标；

步骤3：构造一维滤波器filter＝[4,-35,158,-692,0,692,-158,35,-4]/850，分别利用公式I_x＝I*filter和I_y＝I*filter^T对图像I进行水平滤波和垂直滤波，其中符号*表示卷积运算符，符号T表示转置；

步骤4：初始化错切投影因子集合S_Fsp为空集，基于支持域Ds，对于投影角采样集合Spsa中的投影角α，当α∈[-π/4,π/4]时，错切投影Hs＝x+ytanα，否则，错切投影Hs＝y+x/tanα，其中，其中x和y为支持域Ds中的像素点的横坐标和纵坐标；

步骤5：对于支持域Ds中的像素点(x,y)，计算错切投影因子Fsp＝(I_x)_x,ycosα+(I_y)_x,ysinα+Hs，其中，(I_x)_x,y表示图像I的水平滤波结果I_x中坐标为(x,y)的取值，(I_y)_x,y表示图像I的垂直滤波结果I_y中坐标为(x,y)的取值，S_Fsp＝{S_Fsp,Fsp}；

步骤6：遍历支持域Ds中的所有像素点，迭代运行步骤5；

步骤7：利用尺寸为L×L的正方形支持域Ds和错切投影因子集合S_Fsp，用公式(1)计算投影自相关AR(α)：

步骤8：遍历投影角采样集合Spsa中的所有投影角，迭代运行步骤4～步骤7，得到投影自相关集合S_AR，即多投影角自相关特征向量。