[发明专利]一种图像对象协同发现的方法

摘要

本发明公开了一种图像对象协同发现的方法，包括下述方法：对图像数据集中的每一幅图像执行以下相同的操作，先基于图像显著性特征，完成粗糙的对象发现，将显著窗口中的对象作为协同发现的候选对象靶；再提取每一幅图像的强边缘‑Harris角点作为关键点，并以关键点为中心提取图像特征块；然后构造Color‑Texture‑Color‑Color四层聚类塔，对提取的图像特征块进行聚类，将所有的聚类中心图像块逐一匹配，确定各自归属的整个聚类的图像块之间匹配成功，标注成功匹配的所有聚类图像块的中心点，计算中心点的凸包，凸包发现的对象即为一个与候选对象靶相似的对象，实现了对象的协同发现。本发明可以更有效地对象发现，发现单幅图像对象的同时，利用对象之间的相似性，发现多幅图像中的相似对象。

主权项

1.一种图像对象协同发现的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定位候选对象靶，基于图像显著性特征，快速发现图像中的存在的显著对象，这一过程是完成粗糙的对象发现，发现图像中的所有可能的显著对象，对于协同发现图像集{Ii}中的每一幅图像Ii得到粗糙的对象窗口Pij，其中Pij为图像Ii提取的第j个窗口，每一个窗口Pij中可能包含一个对象Otarget，以此作为协同发现的候选对象靶；所述候选对象靶是指单一图像中易于发现的可能对象，把它们作为协同发现的靶子，来寻找其他不易于发现的或者相似的对象；S2、对图像Ii提取关键点和关键部位图像块，通过提取强边缘-Harris角点，以关键点为中心提取大小相同的图像块；S3、构造颜色、纹理聚类塔，对S2提取的图像块进行聚类，标记聚类中心图像块Cim，表示图像Ii中聚类得到的第m个聚类中心图像块；S4、对图像集中的每一幅图像Ii，执行上述S1-S3步骤；S5、构造、训练神经网络，成对的处理图像块，将S4中图像Ii中属于候选对象靶窗口Pij中的聚类中心图像块Cim和图像Ij的所有聚类中心图像块Cjn进行相似度匹配；S6、通过S5成功匹配的聚类中心图像块，确定各自归属的整个聚类的图像块之间匹配成功，标注成功匹配的所有聚类图像块的中心点，计算中心点的凸包，协同发现对象。