[发明专利]基于高斯金字塔和小波变换的运动目标跨尺度描述方法有效

专利信息
申请号: 201610581467.9 申请日: 2016-07-21
公开(公告)号: CN106204657B 公开(公告)日: 2019-04-16
发明(设计)人: 杜军平;朱素果;任楠 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/262
代理公司: 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 代理人: 李阳;李浩
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于高斯金字塔和小波变换的运动目标跨尺度描述方法,其特征在于,包括:获取图像序列;构建所述图像序列的3层或3层以上高斯金字塔;对所述高斯金字塔的每一尺度层进行小波分解,得到各尺度层的子带的初始子带系数;根据预设的融合策略对所述初始子带系数进行融合,得到融合后图像序列;根据所述融合后图像序列对字典进行训练。从上面所述可以看出,本发明提供的方法针对现有技术中存在的尺度单一、构造的尺度特性字典不准确等问题,提出了基于高斯金字塔和小波变换的跨尺度描述方法,不仅考虑了不同分辨率下各层次之间的尺度不变性,而且还考虑了同一层间不同子带之间的相似性,提高了对于运动目标描述的准确度。
搜索关键词: 基于 金字塔 变换 运动 目标 尺度 描述 方法
【主权项】:
1.一种基于高斯金字塔和小波变换的运动目标跨尺度描述方法,其特征在于,包括:获取图像序列;构建所述图像序列的3层或3层以上高斯金字塔;对所述高斯金字塔的每一尺度层进行小波分解,得到各尺度层的子带的初始子带系数;根据预设的融合策略对所述初始子带系数进行融合,得到融合后图像序列;根据所述融合后图像序列对字典进行训练;所述根据预设的融合策略对所述初始子带系数进行融合,得到融合后图像序列,包括:从第2层图像开始,将本层图像与上一层对应子带的图像按照匹配度融合策略进行融合,所述从第2层图像开始,将本层图像与上一层对应子带的图像按照匹配度融合策略进行融合,包括:对所述本层图像进行插值计算,得到本层插值图像;将所述本层插值图像低频子带系数与上一层图像的低频子带系数加权平均进行计算,得到低频子带融合系数;计算所述本层插值图像高频子带的显著性度量;计算所述本层插值图像高频子带系数与所述上一层图像的高频子带系数的匹配度,判断所述本层插值图像高频子带系数的匹配度与所述上一层图像的高频子带系数的匹配度的大小关系;若判定所述本层插值图像高频子带系数的匹配度小于所述上一层图像的高频子带系数的匹配度,根据显著性度量确定高频子带融合系数;若判定所述本层插值图像高频子带系数的匹配度不小于所述上一层图像的高频子带系数的匹配度,根据所述显著性度量和匹配度共同确定高频子带融合系数。
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