图像特征提取方法以及数字媒体版权管理方法与流程

技术特征：

1.一种图像特征提取方法，包括：

步骤1)、判断图像是否经历过几何变换，对经历过几何变换的图像进行校正；

步骤2)、对所述图像进行一次尺寸标准化，得到一次尺寸标准化后的图像；

步骤3)、对所述一次尺寸标准化后的图像进行规范化操作以及再次尺寸标准化，得到规范化后的图像；

步骤4)、对所述规范化后的图像提取特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤1)包括：

步骤11)、判断所述图像是否经历过旋转变换，若未经历过旋转变换，则执行步骤2)；

步骤12)、判断所述图像是否经历过非等尺度缩放变换，若未经历过非等尺度缩放变换，则执行步骤14)；

步骤13)、计算所述图像在宽度方向和高度方向上的缩放比例因子的比值，基于该比值对所述图像进行缩放校正；

步骤14)、基于所述图像的旋转角度对所述图像进行旋转校正。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤11)包括：

步骤111)、采用0填充的方式将所述图像填充为具有第一正方形尺寸的图像，对其进行全局DFT操作以得到其幅值系数；

步骤112)、根据所得到的幅值系数的分布，寻找经过幅值系数矩阵的中心点的、较大幅值系数所在的两条直线，分别计算这两条直线与水平正方向的夹角；

步骤113)、如果计算得到的两个夹角为0度或90度，则所述图像未经历过旋转变换，执行步骤2)，否则执行步骤12)。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，步骤12)包括：

步骤121)、对于在步骤11)中计算得到的两个夹角，计算这两个夹角的差；

步骤122)、如果差为90度，则所述图像未经历过非等尺度缩放变换，执行步骤14)，否则执行步骤13)。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，步骤13)包括：

步骤131)、根据下式计算所述图像在宽度方向和高度方向上的缩放比例因子的比值ρ：

$\mathrm{\ρ}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{\α}}=\sqrt{\frac{{\mathrm{tan\θ}}_1}{{\mathrm{tan\θ}}_2}}$

其中，β表示所述图像在宽度方向上的缩放比例因子，α表示所述图像在高度方向上的缩放比例因子，θ₁＝δ₁且θ₂＝δ₂-90，δ₁和δ₂分别表示在步骤11)中计算得到的两个夹角，并且δ₁∈[0,90)、δ₂∈[90,180)；

步骤132)、当θ₁＜θ₂时，使所述图像的高度不变，宽度增大到原宽度的1/ρ倍；当θ₁>θ₂时，使所述图像的宽度不变，高度增大到原高度的ρ倍。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其中，步骤14)包括：

当所述图像未经历过缩放校正时，根据在步骤11)中计算得到的两个夹角估计所述图像的旋转角度，根据该旋转角度对所述图像进行旋转校正；

当所述图像经历过缩放校正时，对缩放校正后的图像重新进行全局DFT操作以得到其幅值系数并重新计算两个夹角，根据重新计算的两个夹角估计所述图像的旋转角度，以及根据该旋转角度对所述图像进行旋转校正。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，步骤2)包括：

根据第二正方形尺寸缩放所述图像，得到一次尺寸标准化后的图像。

8.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，步骤3)包括：

对所述一次尺寸标准化后的图像依次进行平移规范化、缩放规范化、旋转规范化、翻转规范化和再次尺寸标准化，得到规范化后的图像。

9.根据权利要求8所述的方法，在步骤3)中，对所述一次尺寸标准化后的图像进行平移规范化包括：

根据下式计算所述一次尺寸标准化后的图像的平移规范化后的坐标(x_c,y_c)：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_c=x-\stackrel{\‾}{x}=x-m_{10}/m_{00}\\ y_c=y-\stackrel{\‾}{y}=y-m_{01}/m_{00}\end{array}\right.$

其中，x、y分别表示所述一次尺寸标准化后的图像I(x,y)的横、纵坐标并且x＝0,1,…,M-1，y＝0,1,…,N-1，M和N分别表示所述一次尺寸标准化后的图像的高度和宽度，分别表示所述一次尺寸标准化后的图像的质心的横、纵坐标，m为所述一次尺寸标准化后的图像的中心矩并且其中p和q表示图像矩的阶；

根据所计算的平移规范化后的坐标对所述一次尺寸标准化后的图像进行平移变换，得到平移规范化后的图像I(x_c,y_c)。

10.根据权利要求9所述的方法，在步骤3)中，所述缩放规范化包括：

根据下式计算所述平移规范化后的图像I(x_c,y_c)在高度方向和宽度方向上的缩放因子：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\α}=\sqrt{1/{\mathrm{\μ}}_{20}^c}\\ \mathrm{\δ}=\sqrt{1/{\mathrm{\μ}}_{02}^c}\end{array}\right.$

其中，μ^c表示所述平移规范化后的图像的几何矩并且M_c和N_c分别表示所述平移规范化后的图像I(x_c,y_c)的高度和宽度，分别表示图像I(x_c,y_c)的质心的横、纵坐标；

根据计算得到的两个缩放因子对所述平移规范化后的图像进行缩放变换，得到缩放规范化后的图像I(x_s,y_s)。

11.根据权利要求10所述的方法，在步骤3)中，所述旋转规范化包括：

根据下式计算所述缩放规范化后的图像I(x_s,y_s)的旋转角度：

$\mathrm{\θ}=\arctan (-\frac{({\mathrm{\μ}}_{30}^s+{\mathrm{\μ}}_{12}^s)}{({\mathrm{\μ}}_{03}^s+{\mathrm{\μ}}_{21}^s)})$

其中，μ^s表示所述缩放规范化后的图像的几何矩并且M_s和N_s分别表示所述缩放规范化后的图像I(x_s,y_s)的高度和宽度，分别表示图像I(x_s,y_s)的质心的横、纵坐标；

根据计算得到的旋转角度对所述缩放规范化后的图像进行逆向θ角度的旋转变换，得到旋转规范化后的图像I(x_r,y_r)。

12.根据权利要求11所述的方法，在步骤3)中，所述翻转规范化包括：

步骤a)、根据下式计算所述旋转规范化后的图像I(x_r,y_r)的单边奇数阶几何矩和d为大于0的奇数：

${\mathrm{\μ}}_{pq}^r=\underset{x_r=0}{\overset{M_r-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y_r=0}{\overset{N_r-1}{\mathrm{\Σ}}}{(x_r-\stackrel{\‾}{x_r})}^p{(y_r-\stackrel{\‾}{y_r})}^{q}I(x_r,y_r)$

其中，M_r和N_r分别表示所述旋转规范化后的图像I(x_r,y_r)的高度和宽度，分别表示图像I(x_r,y_r)的质心的横、纵坐标；

步骤b)、当大于0且大于0时，对所述旋转规范化后的图像不作任何操作；

当小于0且大于0时，将所述旋转规范化后的图像进行一次垂直翻转；

当大于0且小于0时，将所述旋转规范化后的图像进行一次水平翻转；

当小于0且小于0时，将所述旋转规范化后的图像进行一次垂直翻转，并将垂直翻转后的图像再进行一次水平翻转；

步骤c)、得到翻转规范化后的图像。

13.根据权利要求12所述的方法，在步骤3)中，所述再次尺寸标准化包括根据第三正方形尺寸缩放所述翻转规范化后的图像。

14.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，步骤4)包括：

步骤41)、根据下式对所述规范化后的图像进行全局DCT操作，以获得变换系数矩阵C(u,v)：

$C(u,v)=h\left(u\right)h\left(v\right)\underset{x=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}I(x,y)\cos \frac{(2x+1)\mathrm{\π}u}{2N}\cos \frac{(2y+1)\mathrm{\π}v}{2N}$

其中，I(x,y)表示所述规范化后的图像，N表示I(x,y)的高度和宽度，并且u,v＝0,1,…,N-1；

步骤42)、对所述变换系数矩阵C(u,v)进行之字形扫描，以将其转换成长度为N×N的一维向量；

将所述长度为N×N的一维向量的左边L/％的系数作为中低频系数，利用密钥key从该中低频系数中随机选择K个位置的系数按顺序组成长度为K的一维向量A＝[a₀,a₁,…,a_K-1]；

根据下式确定特征序列f＝[f₀,f₁,…,f_K-1]中的每一位：

或

其中，i＝0,1,…,K-1。

15.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，步骤4)包括：

步骤41)、采用0填充的方式，将所述规范化后的图像的高度和宽度调整至2的整数次幂M；

步骤42)、根据下式对所述规范化后的图像进行全局DFT操作，以获得变换系数矩阵F(u,v)；

$F(u,v)=\underset{x=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}I(x,y)e^{-j(2\mathrm{\π}/M)ux}{e}^{-j(2\mathrm{\π}/M)vy}$

其中，I(x,y)表示所述规范化后的图像，M表示I(x,y)的高度和宽度，u,v＝0,1,…,M-1，

步骤43)、以所述变换系数矩阵F(u,v)的中间位置的低频数据点为中心，将半径为(0.5ML)/％范围内的所有位置上的系数作为中低频系数；

利用密钥key从所述中低频系数中随机选择K个位置的系数按顺序组成长度为K的一维向量A＝[a₀,a₁,…,a_K-1]；

根据所述长度为K的一维向量中各个系数在所述变换系数矩阵F(u,v)中的位置，获得与之相对应的长度为K的一维向量B＝[b₀,b₁,…,b_K-1]，其中系数a_i在所述变换系数矩阵F(u,v)中的位置与系数b_i在所述变换系数矩阵F(u,v)中的位置关于水平轴或竖直轴对称，i＝0,1,…,K-1；

根据下式确定特征序列f＝[f₀,f₁,…,f_K-1]中的每一位：

或

其中，i＝0,1,…,K-1。

16.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，步骤4)包括：

步骤41)、对所述规范化后的图像进行全局SVD操作，即寻找满足下式的N阶二维系数矩阵U和N阶二维系数矩阵V：

$U^T\·I\·V=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{\Σ}& O\\ O& O\end{array}\right]$

其中，I表示所述规范化后的图像，Σ＝diag(σ₁,σ₂,…,σ_r)，σ₁≥σ₂≥…≥σ_r>0表示I的r个特征值，r表示I的秩，O表示零矩阵，N表示I的高度和宽度；

步骤42)、将所述N阶二维系数矩阵U的第p列数据和所述N阶二维系数矩阵V的第p列数据组成长度为2N的一维向量，其中p的取值为对应图像的较大特征值；

利用密钥key从所述长度为2N的一维向量中随机选择K个位置的系数按顺序组成长度为K的一维向量A＝[a₀,a₁,…,a_K-1]；

根据下式确定特征序列f＝[f₀,f₁,…,f_K-1]中的每一位：

或

其中，i＝0,1,…,K-1。

17.一种数字媒体版权管理方法，包括：

获取数字媒体的版权信息；

采用如权利要求1至22中任一项所述的方法，提取所述数字媒体的特征序列；

将所述数字媒体的版权信息与特征序列在数据库中进行对应的登记注册；

利用所述数字媒体的登记注册信息进行所述数字媒体的版权管理。