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用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法
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Image microstructure pattern feature extraction method for image recognition

申请号:201710630194.7 申请日:2017-07-28
摘要:本发明公开了一种用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法,包括以下步骤:(1)在给定采样点的3×3邻域中描述微观结构二值模式,从所有二值模式集中,选取具有视觉意义的重要执行模式子集;(2)对选取的重要执行模式子集进行0均值归一化,得到微观结构二值模式编码模板;(3)将编码模板与灰度图像卷积,寻找具有最大响应的模板进行投票;(4)通过池化操作,统计编码模板得票情况,并构建基于模板得票数的直方图统计结果,作为图像的特征表达。本发明算法相对简单,并具有很强的鉴别能力和鲁棒性。
Abstract: The invention discloses an image microstructure pattern feature extraction method for image recognition. The method comprises the steps that (1) microstructure binary patterns are described in a 3x3 neighborhood of a given sampling point, and important execution pattern subsets with visual significance are selected from all binary pattern sets; (2) 0 mean value normalization is performed on the selected important execution pattern subsets, and coding templates of the microstructure binary patterns are obtained; (3) convolution is performed on the coding templates and a grayscale image, and thetemplates with a maximum response are found for voting; and (4) through pooling operation, votes of the coding templates are subjected to statistical analysis, and a histogram statistical result based on the votes of the templates is constructed to serve as feature expression of the image. The algorithm is relatively simple and has high identification ability and robustness.
申请人: 湘潭大学
Applicant: UNIV XIANGTAN
地址: 411105 湖南省湘潭市雨湖区********(隐藏)
发明(设计)人: 张东波 易良玲 陈治强 陈红磊 张莹
Inventor: ZHANG DONGBO; YI LIANGLING; CHEN ZHIQIANG; CHEN HONGLEI; ZHANG YING
主分类号: G06K9/46(2006.01)I
分类号: G06K9/46(2006.01)I
  • 法律状态
2021-01-22  授权
2018-03-20  实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/46申请日:20170728
2018-02-23  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)对二值图像中任意采样点的3×3邻域结构进行二值编码,获取图像的微观结构描述模式BIMP,二值模式总数为29=512种,这些模式的值计算如下:<mrow><msub><mi>BIMP</mi><mi>P</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>P</mi><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>b</mi><mi>i</mi></msub><mo>*</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>b</mi><mi>c</mi></msub><mo>*</mo><msup><mn>2</mn><mrow><mi>P</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup></mrow>中心像素记为bc,取其八邻域的像素点记为bi(i=1,2,...,8),P为区域对应的像素个数;选取具有视觉意义的重要执行模式子集,重要执行模式子集有三种:第一类:统一模式,将模式低八位进行一次循环计算时,最多只产生两位变化的模式称为BIMP统一模式,统一模式总数为117种;第二类:线条类,过中心长度为3个像素的单直线和长度为2个像素的斜单直线,线条类有16种;第三类:交叉点/分叉点类,共有132种;(2)对选取的重要执行模式子集进行0均值归一化,得到微观结构二值模式编码模板;(3)将微观结构二值模式编码模板与待识别图像的灰度图像卷积,在每一个像素点上根据最大响应投票原则,对各编码模板进行投票,将获得最大响应的模式模板值编码加1;(4)将步骤3)得到的灰度图像微观结构二值模式编码模板图像进行池化操作,统计编码模板得票情况,并构建基于模板得票数的直方图统计结果作为图像的特征描述。
公开号  107729902A
公开日  2018-02-23
专利代理机构  湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108
代理人  颜昌伟
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201710630194  20170728 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  CN102667810A  20120912  1-3  全文 
SEA  KR101314293B1  20131002  1-3  全文 
SEA  CN103745476A  20140423  1-3  全文 
SEA  CN103955690A  20140730  1-3  全文 
SEA  WO2016173813A1  20161103  1-3  全文 
SEA  CN106778919A  20170531  1-3  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
SEA  《Pattern Recognition》  Marko Heikkila et al.  Description of interest regions with local binary patterns  1-3  第425-436页 
MARKO HEIKKILA ET AL.: "Description of interest regions with local binary patterns", 《PATTERN RECOGNITION》 
SEA  《IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence》  Michael Calonder et al.  BRIEF: Computing a Local Binary Descriptor Very Fast  1-3  第1281-1298页 
MICHAEL CALONDER ET AL.: "BRIEF: Computing a Local Binary Descriptor Very Fast", 《IEEE TRANSACTION ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》 
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
  • 附加信息
同族专利
CN107729902B
 
引用文献
WO2016173813A1KR101314293B1CN102667810A
CN103745476ACN103955690ACN106778919A
 
被引用文献