[发明专利]一种车标定位方法

权利要求书

1.一种车标定位方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤1)：获取车辆前脸图像；

步骤2)：提取图像初级特征；

步骤3)：采用多尺度频谱残差法计算融合得到最终显著图，将显著图分割成多个子显著区域，则形成多个注意焦点；

步骤4)：对各区域的复杂度进行计算；

步骤5)：采用改进蚁群算法优化焦点转移路径；

步骤6)：判定车标区域。

2.如权利要求1所述的车标定位方法，其特征在于：所述步骤2)中初级特征包括颜色、亮度或者方向中的一种或者几种。

3.如权利要求2所述的车标定位方法，其特征在于：所述颜色和亮度特征提取为将原图像经过非线性各项异性扩散方程的计算，提取出关于颜色特征和亮度特征的显著图。

4.如权利要求3所述的车标定位方法，其特征在于：所述颜色和亮度特征提取方法如下：

高斯滤波函数G(x，y，σ)改进为正则化的非线性各项异性扩散方程即P-M方程：

尺度σ分别为原始图像的1/2，1/4；对原始输入图像I(x，y)在不同尺度滤波器下逐级进行子采样和低通滤波，同时运用图像的梯度模值，将滤波与图像的边缘检测结合起来，根据图像的信息改变扩散系数且扩散系数在图像的边缘处达到极小值，根据每次迭代出来的图像的梯度的大小进行边缘判断，然后用正则化的P-M方程得到非线性扩散滤波后的图像；上式中计算的解I_σ(x，y，t)即为经过正则化滤波后的图像。

5.如权利要求2所述的车标定位方法，其特征在于：所述方向特征提取为通过Gabor滤波器提取朝向敏感的特征，将原图像转化为朝向特征的图像；

Gabor滤波器的函数表示为：

式中x′,y′分别为：

x′＝xcosθ+ysinθ

y′＝-xsin9+ycosθ

其中，参数θ是Gabor滤波器的朝向，f₀是中心频率，σ_x和σ_y分别为在空域x′和y′方向的高斯函数方差；采用4个不同朝向(θ∈[0°，45°，90°，135°])对原始输入图像I(x，y)滤波，形成4幅朝向特征图{R_k(x，y)，k＝1，2，3，，4}，然后归一化为一幅朝向特征显著图；其在（x₀，y₀)上的输出表示为:

R(x，y)＝I(x，y)*h(x-x₀，y-y₀)

式中，x₀,y₀相当于感受野中心的位置，*表示卷积运算。

6.如权利要求1所述的车标定位方法，其特征在于：所述多尺度频谱残差法计算融合得到最终显著图方法包括：

多尺度下显著度计算过程如下：

其中，输入图像为I(x)，对其傅里叶变换，得振幅谱A(f)和相位谱P(f)；h是一个3*3均值滤波的卷积核，R(f)为频域残差谱；S(x)即为显著性区域图；

对不同尺度下同一特征显著图进行灰度补充调整为与原图像大小同一尺度后进行加权融合，得最终各特征显著图；由于显著图即为灰度图，对于尺度为的各特征显著图将其其余像素补充为灰度值为0；对于各尺度的颜色、亮度特征显著图计算公式为：

对不同的特征显著图，即颜色、亮度和方向特征显著图进行归一化合并得最终全局显著图A：

其中S₃为由Gabor滤波融合得到的方向特征显著图，权值γ₁+γ₂+γ₃＝1，取γ₁＝γ₂＝γ₃＝1/3。