专利名称：一种基于颜色和形状的台标识别方法
技术领域：
本发明涉及图像识别技术，特别涉及图像匹配算法。
背景技术：
电视台台标是一个电视台的标志，包含了该电视台名称、节目取向等重要语义信息，针对目前不能提供电视台台名信息的模拟信号输入，若能在进行节目搜索时正确识别台标，并对节目进行标注和排序，将给用户的使用带来很大方便。台标识别属于图像匹配的范畴，包括三个方面的内容一是台标的正确分割；二是台标特征的有效描述；三是有效的识别算法。现有的台标识别算法大多是基于视频序列检索的方式实现，对目标的描述也大多采用简单的低级特征；而在电视的节目搜索过程中不能提供视频序列，只有简单的节目截图，而且根据信号强弱会存在较强的噪声干扰。
发明内容
本发明所要解决的技术问题，就是提供一种基于颜色和形状的台标识别方法，提高图标匹配识别的效率和准确率。本发明解决所述技术问题，采用的技术方案是，一种基于颜色和形状的台标识别方法，包括如下步骤a、提取目标台标的颜色特征，与模板图片颜色进行匹配；b、提取目标台标的形状特征，与模板图片形状进行匹配；C、当上述匹配达到设定条件，则目标台标与模板匹配通过，完成目标识别。具体的，步骤a包括al、将目标台标的RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，去除饱和度较低的像素点后，根据H特征获取直方图并计算其概率密度分布图；a2、采用Meanshift算法找寻基于模版直方图的颜色信息量最大的中心点；a3、将以步骤a2获取的中心点为中心的搜索窗口分为左上、左下、右上、右下四个子窗口的子窗口，并分别进行概率密度图的颜色总量对比。具体的，步骤c中的颜色匹配条件为当颜色总值均占模版图片颜色总值的 40% 200%，确定为颜色匹配通过。进一步的，步骤b包括bl、将目标图像转换为灰度图；b2、进行膨胀腐蚀形态学滤波，去除独立噪声并增加图像连续性；b3、采用双向抽取的方法构造目标的二层金字塔；b4、采用Sobel算子对各级金字塔图像进行边缘检测，得到轮廓金字塔图像；b5、对主轮廓金字塔图像进行快速HausdorfT距离变换，得到能够反映各像素点与边缘点集之间最近距离的距离映射图像；b6、用模版图像的边缘点集，在金字塔图像的距离映射图像上进行遍历搜索。
进一步的，步骤c中形状匹配的具体步骤为先进行金字塔上层距离匹配，如果其Hausdorff距离小于阈值，即确定在该层金字塔等级匹配成功，进入金字塔下层的匹配运算，直到找到目标或者遍历完毕结束。优选的，利用识别的台标进行节目分类排序。本发明的有益效果是，采用颜色匹配与形状匹配相结合的方式进行台标识别，只有颜色和形状都达到匹配标准时才能确定识别到目标台标，具有台标识别精确度高，识别算法简单、高效的特点。
具体实施例方式本发明采用颜色匹配与形状匹配相结合的方式进行台标识别，只有颜色和形状都达到匹配标准时才能确定识别到目标台标，下面对颜色匹配和形状匹配两种匹配方法进行详细描述。一、颜色匹配流程颜色匹配方法，采用的是HSV(hue saturation value)颜色概率密度分布图和 Meanshift 算法。首先介绍一下Meanshift算法，它实质上是一种自适应的梯度迭代找寻峰值的算法，主要处理对象是概率密度函数f(x)，只要给定了初始点，Meanshift算法就会使目标点慢慢的移动，最后收敛至某点。加入核函数的Meanshift如下
XG(x^)W(Xi)(Xi-X)Mh (χ)三 ----(1)
狄(罕)啦) h其中G(X)为核函数简化所得；W(Xi)是给χ加入的权重系数；Mh(X)为变量χ的Meanshift向量，当处理对象是概率密度函数f (χ)时，它代表了 f(x)的梯度的均值方向，而概率密度梯度代表了概率密度增加最快的方向，从综合后的平均看，采样点Xi更多的位于f (X)梯度的方向，所以均值向量Mh(X)的方向是目标范围f(x) 梯度的均值方向，代表了 X最密集的方向。颜色匹配实现流程如下1、将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，去除饱和度较低的像素点后，根据H特征获取直方图并计算其概率密度分布图；2,Meanshift算法找寻基于模版直方图的颜色信息量最大的中心点；3、进行颜色匹配将以步骤2获取的中心点为中心的搜索窗口分为四个部分，并分别对左上、左下、右上、右下的子窗口进行概率密度图的颜色总量对比，当颜色总值均占模版图片颜色总值的40% 200%，确定为颜色匹配通过。二、形状匹配流程形状匹配方法，采用快速距离变换和金字塔分解加速HausdorfT距离匹配。
首先介绍一下HausdorfT距离，它是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两点集之间距离的一种定义形式。实际中，在参考图像和目标图像中进行特征点提取可以获取两个点集，利用HausdorfT距离来测量目标点集与参考点集某一区域接近或差异程度的最大距离与最小距离，从而确定目标在参考图像中的位置。假设有两组点集A、B,则这两个点集之间的Hausdorff距离定义为H(A, B) = max (h (Α, B)，h (B，A))(2)其中
权利要求
1.一种基于颜色和形状的台标识别方法，包括如下步骤a、提取目标台标的颜色特征，与模板图片颜色进行匹配；b、提取目标台标的形状特征，与模板图片形状进行匹配；C、当上述匹配达到设定条件，则目标台标与模板匹配通过，完成目标识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于颜色和形状的台标识别方法，其特征在于，步骤a包括al、将目标台标的RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，去除饱和度较低的像素点后，根据H特征获取直方图并计算其概率密度分布图；a2、采用Meanshift算法找寻基于模版直方图的颜色信息量最大的中心点； a3、将以步骤a2获取的中心点为中心的搜索窗口分为左上、左下、右上、右下四个子窗口的子窗口，并分别进行概率密度图的颜色总量对比。
3.根据权利要求2所述的一种基于颜色和形状的台标识别方法，其特征在于，步骤c中的颜色匹配条件为当颜色总值均占模版图片颜色总值的40% 200%，确定为颜色匹配通过。
4.根据权利要求1所述的一种基于颜色和形状的台标识别方法，其特征在于，步骤b包括bl、将目标图像转换为灰度图；b2、进行膨胀腐蚀形态学滤波，去除独立噪声并增加图像连续性； b3、采用双向抽取的方法构造目标的二层金字塔；b4、采用Sobel算子对各级金字塔图像进行边缘检测，得到轮廓金字塔图像； b5、对主轮廓金字塔图像进行快速HausdorfT距离变换，得到能够反映各像素点与边缘点集之间最近距离的距离映射图像；b6、用模版图像的边缘点集，在金字塔图像的距离映射图像上进行遍历搜索。
5.根据权利要求4所述的一种基于颜色和形状的台标识别方法，其特征在于，步骤c中形状匹配的具体步骤为先进行上层金字塔距离匹配，如果其Hausdorff距离小于阈值，即确定在该层金字塔等级匹配成功，进入金字塔下层的匹配运算，直到找到目标或者遍历完毕结束。
6.根据权利要求1所述的一种基于颜色和形状的台标识别方法，其特征在于，利用识别的台标进行节目分类排序。
全文摘要
本发明涉及图像识别技术，特别涉及图像匹配算法。本发明公开了一种基于颜色和形状的台标识别方法，提高图标匹配识别的效率和准确率。本发明的技术方案是，一种基于颜色和形状的台标识别方法，包括如下步骤a、提取目标台标的颜色特征，与模板图片颜色进行匹配；b、提取目标台标的形状特征，与模板图片形状进行匹配；c、当上述匹配达到设定条件，则目标台标与模板匹配通过，完成目标识别。本发明采用颜色匹配与形状匹配相结合的方式进行台标识别，只有颜色和形状都达到匹配标准时才能确定识别到目标台标，具有台标识别精确度高，识别算法简单、高效的特点，特别适合应用电视机等嵌入式终端。
文档编号G06K9/46GK102289663SQ201110215459
公开日2011年12月21日 申请日期2011年7月29日 优先权日2011年7月29日
发明者王鑫, 陈科宇 申请人:四川长虹电器股份有限公司