CN108898121A - 一种图像特征的提取方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种图像特征提取方法及系统，方法包括计算被提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；将所述被提取图像分成多个细胞单元，并根据所述每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向的梯度直方图；根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；将每个所述细胞单元的特征向量组合后获得所述被提取图像的特征。本发明能够获得低维数的特征向量及较少的特征数据，并且降低数据处理器的数据运算能力，广泛适用于目标识别、物体跟踪等图像应用中。

Description

一种图像特征的提取方法及系统
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像特征的提取方法及系统。
背景技术
随着科技的不断发展，方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征结合SVM(Support Vector Machine，支持向量机)分类器被广泛应用于图像识别，尤其应用于行人检测。HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
现有技术中，针对一幅图像提取HOG特征常采用以下步骤：首先，计算图像在水平和垂直方向梯度值，并根据梯度值通过反三角函数计算出空间方向，此时图像中每个像素具有一个方向和幅值属性；其次，将图像划分成若干个单元格(Cell)，同时统计每个单元格的梯度直方图，并对梯度直方图进行规定权重的投影，其中，幅值作为加权系数；最后，将单元格合并为更大的块(Block)结构，对于每一个重叠块内的单元格进行对比度归一化，将所有块内直方图向量组合成一个大的HOG特征向量。
现有的HOG特征提取方法一般生成36维特征向量，并且图像特征的数据量较大，需要占用大的存储空间进行存储；同时，在计算方向时，每个像素需要进行反三角函数计算，计算相对复杂，对数据处理器(如CPU、单片机等)的数据运算能力要求较高。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种可获得低维数特征向量，并且降低数据运算能力的图像提取方法及系统。
为实现上述目的，本发明提出如下技术方案：一种图像特征提取方法，包括如下步骤：
S1，计算被提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
S2，将所述被提取图像分成多个细胞单元，并根据所述每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向的梯度直方图；
S3，根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；及
S4，将每个所述细胞单元的特征向量组合后获得所述被提取图像的特征。
优选地，在步骤S1中，所述像素在8个方向上的梯度通过计算其与周围相邻8个像素的差值获得。
优选地，在步骤S2中，所述每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图根据如下步骤统计：
S201，根据像素在8个方向上的梯度计算获得所述像素在8个方向上梯度幅值的平方值；
S202，根据像素在8个方向上梯度幅值的平方值及如下公式统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图，
其中，m，n＝1，2，…，k，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数，Hi,j为细胞单元的梯度直方图，表示像素在第一方向上梯度幅值的平方值，依次类推，表示像素在第八方向上梯度幅值的平方值。
优选地，在步骤S3中，每个细胞单元的特征向量根据如下步骤计算：
S301，将待计算特征向量的细胞单元与其周围相邻的8个细胞单元分成4组，每组中均包含待计算特征向量的细胞单元；
S302，根据如下公式依次计算细胞单元在每个方向上每组的值；
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值；
S303，根据每个方向上每组的值及如下公式计算细胞单元在每个方向上的特征向量；
其中，r＝1，2，3，4。
S304，将每个方向上的特征向量组合后获得所述细胞单元的特征向量。
优选地，在步骤S304中，
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5。
本发明还揭示了一种图像特征提取系统，包括
梯度计算模块，用于计算待提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
梯度直方图统计模块，用于将被提取图像分成多个细胞单元，并根据每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图；
特征向量计算模块，用于根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；及
图像特征获取模块，用于根据每个所述细胞单元的特征向量获得被提取图像的图像特征。
优选地，所述梯度计算模块通过计算像素与其周围相邻的8个像素的差值获得该像素在8个方向上的梯度。
优选地，所述梯度直方图统计模块包括
细胞单元划分模块，用于将被提取图像划分成若干个细胞单元；
统计模块，用于根据如下公式统计每个细胞单元中在8个方向上的梯度直方图；
其中，Hi,j表示细胞单元在8个方向上的梯度直方图，表示像素在第一方向上梯度幅值的平方值，依次类推，表示像素在第八方向上梯度幅值的平方值；m，n＝1，2，…，k，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数。
优选地，所述特征向量计算模块包括
分组计算模块，用于将待处理的细胞单元与其周围相邻的8个细胞单元分成4组，根据如下公式依次计算细胞单元在每个方向上每组的值；
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值；
向量获取模块，用于根据每个方向上每组的值及如下公式计算细胞单元在每个方向上的特征向量；
其中，r＝1，2，3，4。
优选地，所述特征向量计算模块还包括数据选取模块，所述数据选取模块根据如下公式选取用于计算特征向量的
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5。
本发明的有益效果是：
与现有技术相比，本发明所述的图像特征提取方法及系统，在保持图像形状和光照不变的情况下，可获得低维数特征向量及较少的特征数据，并且通过改变特征向量的计算方式，降低数据处理器的数据运算能力，提升图像的处理速度，降低了对硬件平台的要求，可在嵌入式平台中运行，尤其在目标识别、物体跟踪等图像应用中具有明显优势。
附图说明
图1是本发明的方法流程图示意图；
图2是本发明的待处理像素梯度计算示意图；
图3是本发明的细胞单元划分示意图；
图4是本发明的细胞单元分组示意图；
图5是本发明的系统结构框图示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述。
本发明所揭示的一种图像特征的提取方法及系统，在保持图像形状和光照不变的情况下，可获得低维数特征向量及较少的特征数据，并且通过改变特征向量的计算方式，降低数据处理器的数据运算能力，广泛适用于目标识别、物体跟踪等。
结合1图所示，一种图像特征的提取方法，包括如下步骤：
S1，计算待提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
具体地，在计算每个像素在8个方向上的梯度之前需对被提取图像通过行预处理来降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，预处理可以采用Gamma校正法对被提取图像进行颜色空间的标准化。
进一步地，每个像素在8个方向上的梯度通过如下方式计算：
通过计算待处理像素及其周围相邻的8个像素的差值可获得所述待处理像素在8个方向上的梯度。
如图2所示，待处理像素Px,y的周围共分布着8个像素，其与周围相邻的8个像素组成一3×3区域，其中，表示与待处理像素Px,y相邻的第一个像素，依次类推，表示与待处理像素Px,y相邻的第八个像素。具体实施时，对于彩色图像而言，待提取图像中的每个像素使用RGB值进行表示，而对于灰度图像而言，每个像素使用灰度值进行表示。本发明在计算待处理像素Px,y在8个方向上的梯度时，优选使用灰度值进行计算，对于彩色图像，可现将其转换为灰度图像再计算每个像素在8个方向上的梯度。
在图像特征提取时，计算待处理像素Px,y与其周围相邻像素的像素差值，其中，i＝1，2，…，8，使得待处理像素Px,y具有8个方向上的梯度，每个梯度具有梯度幅值和梯度方向，其中，梯度方向如图中箭头所示，每个梯度的梯度幅值为
其中，i＝1，2，…，8；表示待处理像素周围的第i个像素的灰度值，Px,y表示待处理像素的灰度值。
通过上述计算，待处理像素Px,y具有8个特征，进一步对每个梯度幅值进行平方处理，并将上述获得的8个数据进行组合，可获得待处理像素Px,y在8个方向上梯度幅值的平方值，其可以用作加权系数，如下所示。
其中，Gx,y表示待处理像素Px,y在8个方向上梯度幅值的平方值。
通过计算待提取图像特征的图像中每个像素在8个方向上的梯度，最终形成一幅梯度图像G，可表示如下，在所述梯度图像G中每个像素均具有8个特征。
S2，将所述被提取图像分成多个细胞单元，并根据每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向的梯度直方图；
为了降低存储每个像素特征数据的存储空间大小，可通过对每个像素所具有的特征进一步压缩来减少特征数据量。进一步地，可通过将被提取图像划分成多个细胞单元，统计每个细胞单元在8个方向的梯度直方图来减少特征数据量。
如图3所示，实施时，首先将被提取图像划分成若干个细胞单元，细胞单元的形状以矩形为最佳，每个细胞单元中包含k×k个像素，其中，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数。本实施例中，每个细胞单元包含4×4个像素。进一步地，每个细胞单元中在8个方向上的梯度直方图，可根据如下公式进行统计：
其中，Hi,j表示细胞单元在8个方向上的梯度直方图信息，表示细胞单元在第1个方向上的梯度直方图信息，依次类推，表示细胞单元在第八个方向上的梯度直方图信息；m，n＝1，2，…，k。
所有细胞单元在8个方向上的梯度直方图可以组成直方图图像H。
S3，根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；
具体地，以待计算特征向量的细胞单元为中心，将其与周围相邻的8个细胞单元组成3×3的区域，如图4所示。计算细胞单元的特征向量时，首先对3×3区域中的细胞单元进行分成4组，每组中均包括待计算特征向量的细胞单元，如图4所示，为待处理细胞单元， 表示待处理细胞单元周围的8个细胞单元的梯度直方图信息，可形成如下分组 4组。
进一步地，计算细胞单元在每个方向上的特征向量。
本实施例中，以计算细胞单元在第一个方向上的特征向量为例，同理可得细胞单元在其他方向上的特征向量。
首先，根据如下公式计算每一组的值：
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值。
其次，为了减小计算误差，对做截止处理，如下所示：
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5，具体实施时，以β取3最佳。
最后，根据如下公式及上述获得的值，可获得细胞单元在第一个方向上的特征向量。
其中，表示待处理细胞单元在第一方向上的特征向量。同理可得，待处理下细胞单元在第二方向至第八方向上的特征向量。将上述8个特征向量组合后，可得该细胞单元的特征向量，如下所示。
S4，将每个所述细胞单元的特征向量组合后获得图像的特征。
具体地，通过上述方法计算得到每个细胞单元的特征向量，其中，每个细胞单元的特征向量为8维特征向量。将每个细胞单元的特征向量组合后可获得被提取图像的特征，如下所示：
如图5所示，本发明还揭示了一种图像特征提取系统，包括：
梯度计算模块，用于计算待提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
梯度直方图统计模块，用于将被提取图像分成多个细胞单元，并根据每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图；
特征向量计算模块，用于根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；及
图像特征获取模块，用于根据每个所述细胞单元的特征向量获得图像特征。
具体地，梯度计算模块通过计算待处理像素及其周围相邻的8个像素的差值可获得所述待处理像素在8个方向上的梯度。如图2所示，待处理像素Px,y的周围共分布着8个像素，其与周围相邻的8个像素组成一3×3区域，其中，表示与待处理像素Px,y相邻的第一个像素，依次类推，表示与待处理像素Px,y相邻的第八个像素。具体实施时，对于彩色图像而言，待提取图像中的每个像素使用RGB值进行表示，而对于灰度图像而言，每个像素使用灰度值进行表示。本发明在计算待处理像素Px,y在8个方向上的梯度时，优选使用灰度值进行计算，对于彩色图像，可现将其转换为灰度图像再计算每个像素在8个方向上的梯度。
在图像特征提取时，计算待处理像素Px,y与其周围相邻像素的像素差值，其中，i＝1，2，…，8，使得待处理像素Px,y具有8个方向上的梯度，每个梯度具有梯度幅值和梯度方向，其中，梯度方向如图中箭头所示，梯度幅值为
其中，i＝1，2，…，8；表示待处理像素周围的第i个像素的灰度值，Px,y表示待处理像素的灰度值。
通过上述计算，待处理像素Px,y具有8个特征，进一步对每个梯度幅值进行平方处理，并将其进行组合，可获得待处理像素Px,y在8个方向上梯度幅值的平方值，其可以用作加权系数，如下所示。
进一步地，梯度直方图统计模块包括细胞单元划分模块和统计模块，其中，细胞单元划分模块用于将被提取图像划分成若干个细胞单元；统计模块用于统计每个细胞单元中在8个方向上的梯度直方图。具体地，细胞单元划分模块将被提取图像划分成若干个细胞单元，细胞单元的形状以矩形为最佳，每个细胞单元中包含k×k个像素，其中，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数。本实施例中，每个细胞单元包含4×4个像素。统计模块根据如下公式统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图。
其中，Hi,j表示…，表示…，q＝1，2，…，8；m，n＝1，2，…，k。
进一步地，特征向量计算模块包括分组计算模块和向量计算模块。其中，分组计算模块用于将待处理的细胞单元与其周围相邻的8个细胞单元分成4组，并计算每组的值；向量计算模块用于根据每组数值计算细胞单元的特征向量。所述特征向量计算模块还包括数据选取模块，用于根据预设条件，选取每组的值。
具体地，分组计算模块以待计算特征向量的细胞单元为中心，将其与周围相邻的8个细胞单元组成3×3的区域。分组计算模块对3×3的区域中细胞单元进行分成4组，每组中均包括待计算特征向量的细胞单元，为待处理细胞单元，表示待处理细胞单元周围的8个细胞单元，可形成如下分组： 共4组。
本实施例中，以计算细胞单元在第一个方向上的特征向量为例，同理可得其他方向上的特征向量。
分组后，分组计算模块根据如下公式计算每一组的值，
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值。
进一步地，数据选取模块根据如下公式选取的值，如下所示：
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5，具体实施时，以β取3最佳。
进一步地，向量计算模块根据如下公式计算细胞单元在第一个方向上的特征向量。
其中，表示待处理细胞单元在第一方向上的特征向量。同理可得，待处理下细胞单元在第二方向至第八方向上的特征向量。将上述8个特征向量组合后，可获得该细胞单元的特征向量。
进一步地，图像特征获取模块将每个细胞单元的特征向量组合后可获得被提取图像的特征，如下所示：
本发明的技术内容及技术特征已揭示如上，然而熟悉本领域的技术人员仍可能基于本发明的教示及揭示而作种种不背离本发明精神的替换及修饰，因此，本发明保护范围应不限于实施例所揭示的内容，而应包括各种不背离本发明的替换及修饰，并为本专利申请权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，计算被提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
S2，将所述被提取图像分成多个细胞单元，并根据所述每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向的梯度直方图；
S3，根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；及
S4，将每个所述细胞单元的特征向量组合后获得所述被提取图像的特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述像素在8个方向上的梯度通过计算其与周围相邻8个像素的差值获得。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图根据如下步骤统计：
S201，根据像素在8个方向上的梯度计算获得所述像素在8个方向上梯度幅值的平方值；
S202，根据像素在8个方向上梯度幅值的平方值及如下公式统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图，
其中，m，n＝1，2，…，k，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数，Hi,j为细胞单元的梯度直方图，表示像素在第一方向上梯度幅值的平方值，依次类推，表示像素在第八方向上梯度幅值的平方值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，每个细胞单元的特征向量根据如下步骤计算：
S301，将待计算特征向量的细胞单元与其周围相邻的8个细胞单元分成4组，每组中均包含待计算特征向量的细胞单元；
S302，根据如下公式依次计算细胞单元在每个方向上每组的值；
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值；
S303，根据每个方向上每组的值及如下公式计算细胞单元在每个方向上的特征向量：
其中，r＝1，2，3，4。
S304，将每个方向上的特征向量组合后获得所述细胞单元的特征向量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤S304中，
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5。
6.一种图像特征提取系统，其特征在于，包括
梯度计算模块，用于计算待提取图像中每个像素在8个方向上的梯度；
梯度直方图统计模块，用于将被提取图像分成多个细胞单元，并根据每个像素在8个方向上的梯度统计每个细胞单元在8个方向上的梯度直方图；
特征向量计算模块，用于根据所述每个细胞单元在8个方向的梯度直方图计算所述细胞单元的特征向量；及
图像特征获取模块，用于根据每个所述细胞单元的特征向量获得被提取图像的图像特征。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述梯度计算模块通过计算像素与其周围相邻的8个像素的差值获得该像素在8个方向上的梯度。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述梯度直方图统计模块包括
细胞单元划分模块，用于将被提取图像划分成若干个细胞单元；
统计模块，用于根据如下公式统计每个细胞单元中在8个方向上的梯度直方图；
其中，Hi,j表示细胞单元在8个方向上的梯度直方图，表示像素在第一方向上梯度幅值的平方值，依次类推，表示像素在第八方向上梯度幅值的平方值；m，n＝1，2，…，k，k为细胞单元在水平方向上包含的像素数。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述特征向量计算模块包括
分组计算模块，用于将待处理的细胞单元与其周围相邻的8个细胞单元分成4组，根据如下公式计依次计算细胞单元在每个方向上每组的值；
其中，表示待计算特征向量的细胞单元的梯度直方图，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第一个细胞单元的梯度直方图，依次类推，表示与待计算特征向量的细胞单元相邻的第八个细胞单元的梯度直方图；表示第一个细胞单元分组的值，依次类推，表示第四个细胞单元分组的值；
向量获取模块，用于根据每个方向上每组的值及如下公式计算细胞单元在每个方向上的特征向量；
其中，r＝1，2，3，4。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述特征向量计算模块还包括数据选取模块，所述数据选取模块根据如下公式选取用于计算特征向量的
其中，r＝1，2，3，4；β为0～5。
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CN112102280A (zh) * 2020-09-11 2020-12-18 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 铁路货车小部件承挡键螺母松动和丢失故障检测方法

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