一组新的图像边缘特征的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一组新的图像边缘特征，分别为Gredge特征，Mapare和Matrast特征，这三个特征互相补充，能够共同描述出图像中的边缘。其中Gredge特征中计算某一矩形框区域所在位置的边缘方向，步骤主要包括：(1)通过访问灰度积分图，得到该矩形区域的上下左右(up、down、left、right)四个区域的平均灰度值；(2)计算水平和垂直方向边缘dx、dy；(3)通过查表得到边缘角度。其中Mapare特征和Matrast特征用来度量边缘强度，通过将这三个特征与分类器相结合，可以快速高效地利用边缘信息对图像进行分类。
【专利说明】一组新的图像边缘特征
【技术领域】
[0001]本发明属于计算机视觉和图像处理领域的一组新的图像边缘特征，具体提出三种新的特征，这三个特征互相补充，共同描述图像中的边缘。
【背景技术】
[0002]图像特征的设计是计算机视觉的一个基本研究问题。图像特征的设计是否恰当直接影响着分类器的性能。实际使用较多的图像特征有Harr特征，Hog特征，Sift特征等。
[0003]在某些应用领域如行人检测，边缘是最重要的信息之一，因而设计出合适的图像边缘特征至关重要。目前较为成功的边缘特征是Hog特征，Hog特征以直方图的方式统计图像中各个点的边缘方向分布，达到了描述边缘的目的，因而取得了较好的结果。但是，Hog特征的缺点是计算速度慢，这限制了它在实际中的应用。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提出一组新的图像边缘特征。
[0005]本发明要解决的技术问题是，在保证性能和效果的情况下，可以有一种计算量小，速度快的边缘特征度量方法。
[0006]为解决上述技术问题，本发明采取以下技术方案:提出了一组新的边缘特征，其中的Gredge特征用来计算区域边缘方向，该特征计算区域的边缘方向十分简单,假设要计算矩形区域R的边缘方向，具体地，分别计算出这块矩形区域的上下左右四块大小相同的区域的平均灰度值(通过图像积分灰度图来计算)，记为gup、gdown> gleft> gright那么可以用公式:
【权利要求】
1.一组新的图像边缘特征，包括Gredge特征、Mapare特征、Matrast特征,这三个特征互相补充，共同描述图像中的边缘； 所述Gredge特征用来描述边缘方向； 所述Mapare特征和Matrast特征用来度量边缘强度。
2.如权利要求1所述一组新的图像边缘特征，其特征在于将这组特征与分类器结合起来使用，可以快速地利用边缘信息对图像进行分类。
3.一种用来描述边缘方向的Gredge特征，其计算某矩形区域边缘方向的主要步骤如下: (1)以矩形框区域为中心，通过积分图求其上下左右四个大小 相同的矩形区域的平均灰度值，记为gup、gdown> gleft> Sright ； (2)计算水平和垂直方向边缘，记为dx、dy，则公式如下:
dx bright Sleft
dy Sdown gup ? (3)计算边缘方向角度β，可以用以下公式(除去dy为O的特殊情况):
4.根据权利要求2所述一种用来描述边缘方向的Gredge特征，其特征在于步骤(3)中，求角度β。.可以通过查表完成。
5.一种度量两个区域边缘强度的绝对差异的Mapare特征，假设这两个区域为矩形区域Ra和Rb,其特征值的计算步骤如下: (1)计算Ra和Rb的边缘强度，记为ma、mb,则
(2)计算Mapare 特征值，记为 fMpare,则 fMpare = ma_mb。
6.如权利要求4所述一种度量两个区域边缘强度绝对差异的Mapare特征，其特征在于步骤(1)中，求边缘强度m可以查表计算。
7.Matrast特征度量两个区域Ra和Rb的边缘强度时较Mapare特征可以加强对光照变化的鲁棒性，假设Ra和Rb的边缘强度为ma、mb，则其特征值的计算为:
【文档编号】G06K9/62GK104077589SQ201310106129
【公开日】2014年10月1日 申请日期:2013年3月29日 优先权日:2013年3月29日
【发明者】单志辉, 刘宇 申请人:南京壹进制信息技术有限公司