[发明专利]一种复杂光照下图像特征提取方法

摘要

本发明公开了一种复杂光照下图像特征提取方法，利用改进的集变尺度、变角度为一体的具有方向敏感性的各向异性LOG算子来计算其差分激励分量；同时，比较以中心像素对称的像素对的灰度值，并基于韦伯准则实现其阈值的自适应选取，最后融合生成二维AWASTP直方图，并进一步转化为一维直方图，从而利用KNN算法进行分类，通过比较与中心像素相邻，且关于中心像素对称的像素对的灰度值来减少特征维数，使得阈值的选取根据图像的区域特性而相应改变，有效地提取出了更具鉴别能力的特征，提高了复杂光照图像的识别率，本方法简单，能够提取出更多的纹理信息和多个方向的梯度信息，从而更好地描述复杂光照图像的特征，性能优于其他现有算法。

主权项

1.一种复杂光照下图像特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：首先对目标图像进行分块，然后对分块后的图像进行预处理，利用各向异性LOG算子计算预处理后的各图像分块的差分激励分量，同时利用自适应对称三值模式ASTP计算预处理后的各图像分块的梯度方向分量；然后将各向异性LOG算子所得到的差分激励图像分别与自适应对称三值模式ASTP计算后的梯度方向正值图像、梯度方向负值图像进行融合得到两个二维AWASTP直方图，并将得到的两个二维AWASTP直方图转化为两个一维直方图，然后将两个一维直方图连接起来得到最终的直方图向量，最后将每个子块的直方图连接起来，利用KNN算法基于卡方距离进行分类，最后得到识别结果，完成图像特征提取。