专利名称：基于颜色直方图来描述图像区域的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理，更具体地，涉及一种基于颜色直方图来描述图像区域的方法和系统、一种用于登记一个或多个图像中的图像区域的方法和系统、以及一种基于所述登记从图像中检测对象的方法和系统。
背景技术：
图像描述技术是基于内容的图像检测或基于内容的图像检索的基础。由于由计算机自动提取的图像的视觉特征与由人感知的图像内容显著不同，需要一种图像描述技术用于供计算机从图像提取特征，所述特征可被计算机处理并用来区分图像。在现有技术中，可以使用传统的诸如颜色、纹理、形状等的低级视觉特征进行图像描述。然而，本发明主要关注于基于颜色信息的图像描述。在诸如其中图像描述被用作图像索引和检索的基础的数字图像库的许多应用中，基于颜色信息的图像描述是有用的。为了使图像描述实用和有效，从图像提取特征(颜色信息)的结果应该:(1)足以区分不同的图像；(2)对于图像的某些类型的变换是不变的，(3)对噪声不敏感；(4)易于计
笪 然而，基于颜色信息的图像描述很少被应用于对象检测，这是因为颜色特征通常受到诸如光源、照相机的感光器件等的许`多因素的干扰。例如，在作为US6850639公布的美国专利申请中所公开的使用颜色信息作为图像特征的图像描述方法中，颜色特征受到光照和照相机的参数设置(白平衡、焦距等)的干扰。可能无法把在不同的光照下或者利用不同的照相机设置所拍摄的图像中的相同对象进行相互区分。因此，需要一种能够在不会受到光照、照相机设置等的大幅影响的情况下基于颜色信息精确地描述图像区域的技术。基于较少受到光照、照相机设置等的影响的本发明的图像描述技术，自然地，将会获得高检测精度。
发明内容
考虑到前述的现有技术中存在的技术问题，提供了一种基于颜色直方图来描述图像区域的新颖的方法和系统，其不仅能够解决上述技术问题，还能够带来其它期望的技术效果，诸如对象姿态鲁棒性、色像差鲁棒性以及旋转不变性。在根据基于颜色信息的图像描述技术的图像检测中，除了高检测精度之外，还期望具有良好的对象姿态鲁棒性、色像差鲁棒性以及旋转不变性。也就是说，不管要描述的图像区域中的对象的姿态如何、光照和照相机设置如何以及图像区域的如何旋转，都期望确保高检测精度。本发明的发明人发现，颜色特征通常受到诸如光源、照相机的感光器件等的许多因素的干扰的原因在于:白色、黑色和灰色没有被特别地对待。在当前的基于颜色信息的图像描述技术中，这些颜色的信息被隐藏在除了黑色、灰色和白色以外的颜色中。正是这些颜色的信息受到光照和照相机的参数设置(白平衡、焦距等)的大幅影响。基于该新发现，本发明提出了在图像区域描述中不同地处理黑色、灰色和白色、以及除了黑色、灰色和白色以外的颜色。根据本发明的一个方面，提供了一种基于颜色直方图来描述图像区域的方法，包括:颜色量化步骤，用于将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色；颜色直方图计算步骤，用于根据所述量化后颜色区域来计算一个或多个颜色直方图；以及直方图组装步骤，用于通过使用所述一个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。根据本发明的另一个方面，提供了一种基于颜色直方图来描述图像区域的系统，包括:颜色量化单元，被配置为将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色；颜色直方图计算单元，被配置为根据所述量化后颜色区域来计算一个或多个颜色直方图；以及直方图组装单元，被配置为通过使用所述一个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。根据本发明的另一个方面，提供了一种用于登记一个或多个图像中的对象的方法，包括:在所述一个或多个图像上指定要登记的一个或多个对象区域；对于所述一个或多个对象区域中的每一个，把该对象区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色，根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图，通过使用所述一个或多个颜色直方图产生唯一矢量；如果产生了多个矢量，则从所述多个矢量计算最终特征矢量；以及针对所述对象，登记所述最终特征矢量。根据本发明的另一个方面，提供了一种用于登记一个或多个图像中的对象的系统，包括:被配置为在所述一个或多个图像上指定要登记的一个或多个对象区域的单元；被配置为对于所述一个或多个对象区域中的每一个执行以下处理的单元:把该对象区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色，根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图，通过使用所述一个或多个颜色直方图产生唯一矢量；被配置为如果产生了多个矢量，则从所述多个矢量计算最终特征矢量的单元；以及被配置为针对所述对象，登记所述最终特征矢量的单元。根据本发明的另一个方面，提供了一种基于根据上述方法登记的对象的第一矢量，从图像中检测该对象的方法，包括:从所述图像裁剪任意的部分区域；对于每个部分区域，把该部分区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色，根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图，通过使用所述一个或多个颜色直方图产生第二矢量，以及比较所述第一矢量和所述第二矢量以确定在所述部分区域中是否存在所述对象。根据本发明的另一个方面，提供了一种基于由所述用于登记对象的系统登记的对象的第一矢量，从图像中检测该对象的系统，包括:被配置为从所述图像裁剪任意的部分区域的单元；被配置为对于每个部分区域执行以下处理的单元:把该部分区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色，根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图；通过使用所述一个或多个颜色直方图产生第二矢量，以及比较所述第一矢量和所述第二矢量以确定在所述部分区域中是否存在所述对象。
根据本发明的方法和系统，除了高检测精度之外，还获得了良好的对象姿态鲁棒性、色像差鲁棒性以及旋转不变性。图17至图20示出了关于检测精度、对象姿态鲁棒性、色像差鲁棒性以及旋转不变性的有益效果，这将在稍后详细描述。通过参照附图的以下说明，本发明的另外的特征和优点将变得明显。
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图例示了本发明的实施例，并且与说明一起用来解释本发明的原理。图1是例示了根据本发明的基于颜色直方图来描述图像区域的计算装置的布置的框图。图2是示出了根据本发明的实施例的基于颜色直方图来描述图像区域的系统的一般结构的功能框图。图3是示出了根据本发明的实施例的基于颜色直方图来描述图像区域的方法的流程图。图4是示出了根据本发明的实施例的图3中的步骤SlOO中的颜色量化处理的流程图。图5示出了 HSV颜色空间的倒锥体的示意图，其中由虚线指示特定颜色范围。图6示出了 HSL空间的双锥体的示意图,其中由虚线指示特定颜色范围。图7示出了 HSL颜色空间中的特定颜色范围的量化的例子。图8示出了 HSV颜色空间中的某普通颜色范围的量化的例子。图9示出了通过分割量化后图像区域而产生的环形块的例子。图10示出了直方图区间(histogram bin)的顺序。图11示出了颜色直方图区间平滑化的效果。图12示出了用于针对从量化后颜色区域的对应分割块计算的各个直方图计算最终颜色直方图的方法的流程图。图13示出了用于将来自量化后颜色区域的每个分割块的颜色直方图收集到一个唯一矢量中的方法的流程图。图14示出了块的加权的例子。图15示出了根据本发明的用于登记一个或多个图像中的对象的方法的流程图。图16示出了基于图15中的方法登记的对象的特征矢量从图像中检测该对象的方法的流程图。图17示出了根据本发明的对象检测方法获得的检测结果的例子。图18示出了不管对象姿态如何都能够正确检测对象(狗的面部)的事实。图19示出了不管色像差如何都能够正确检测对象(狗的面部)的事实。图20示出了不管对象如何旋转都能够正确检测对象(狗的面部)的事实。
具体实施例方式
在下面将参照附图详细说明本发明的实施例。在本说明书中，术语“图像区域”指的是图像中的选择的部分。不必说的是，可以选择整个图像作为图像区域。在此情况下，术语“图像区域”也表示整个图像。在本说明书中，术语“特定颜色范围”指的是HSL或HSV颜色空间中的颜色范围(立体)，其不是仅仅指示纯的黑色、灰色和白色，而是包括被人的视觉感知为黑色、灰色和白色的颜色。为了简化说明，在本说明书中，HSL或HSV颜色空间中的位于特定颜色范围之外的各个颜色被称为“普通颜色”并且属于一个对应的“普通颜色范围(立体)”，该普通颜色范围是一个位于HSL或HSV颜色空间中但位于所述特定颜色范围之外的立体。图1是例示了用于实现根据本发明的基于颜色直方图来描述图像区域的系统的计算装置的布置的框图。为了简明起见，该系统被示出为建立在单个计算装置中。然而，无论该系统是建立在单个计算装置中还是建立在作为网络系统的多个计算装置中，该系统都是有效的。如图1中所示，计算装置100用于实现基于颜色直方图来描述图像区域的处理。计算装置100可以包含CPU 101、芯片组102、RAM103、存储控制器104、显示控制器105、硬盘驱动器106、⑶-ROM驱动器107、以及显示器108。计算装置100还可以包括连接在CPU 101和芯片组102之间的信号线111、连接在芯片组102和RAM 103之间的信号线112、连接在芯片组102和各种外围装置之间的外围装置总线113、连接在存储控制器104和硬盘驱动器106之间的信号线114、连接在存储控制器104和⑶-ROM驱动器107之间的信号线115、以及连接在显示控制器105和显示器108之间的信号线116。客户端120可以直接或经由网络130连接到计算装置100。客户端120可以将图像区域描述任务发送给计算装置100，并且计算装置100可以将用于描述图像区域的特征矢量返回给客户端120。图2是示出了由各个模块单元构成的基于颜色直方图来描述图像区域的系统的一般结构的框图。如图2中所示，基于颜色直方图来描述图像区域的图像区域描述系统200包括:颜色量化单元201，被配置为将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色；颜色直方图计算单元203，被配置为根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图；以及直方图组装单元205，被配置为通过使用所述一个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。在另一个实施例中，图像区域描述系统200还可以包括块分割单元，该块分割单元被配置为将所述量化后颜色区域分割为多个图像块。在此情况下，所述颜色直方图计算单元203被配置为针对所述多个图像块中的每一个计算一个颜色直方图，并且所述直方图组装单元205被配置为通过使用计算出的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。在另一个实施例中，图像区域描述系统200还可以包括块分割单元，该块分割单元被配置为将所述图像区域分割为多个图像块。在此情况下，所述颜色量化单元201被配置为针对所述多个图像块中的每一个执行所述量化，形成包含多个图像块的量化后颜色区域，所述颜色直方图计算单元203被配置为针对所述多个图像块中的每一个计算一个颜色直方图，并且所述直方图组装单元205被配置为通过使用计算出的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。上述单元是用于实现下面要描述的处理的示例性优选模块，可以通过硬件或软件实现。以上并未穷尽地描述用于实现各步骤的模块。然而，当存在执行特定处理的步骤时，就存在用于实现该处理的对应的功能模块或单元。图3是示出了根据本发明的实施例的基于颜色直方图来描述图像区域的方法的流程图。该方法包括:颜色量化步骤，用于将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色(Sioo);颜色直方图计算步骤，用于根据所述量化后颜色区域计算颜色直方图(S300);以及直方图组装步骤，用于通过使用所述颜色直方图来产生唯一矢量(S400)。在步骤SlOO中，由用户选择或者由计算机系统自动选择的图像区域被输入。例如，输入的图像区域可以是具有30X30像素的区域。也就是说，该图像区域具有30行及30列的像素。该图像区域的尺寸可以是任意的，诸如40X60像素或者100X 100像素，而30X30像素的尺寸仅仅是一个例子。输入的图像区域将被量化为量化后颜色区域。在量化的处理中，特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色被不同地处理。具体地，从HSV或HSL颜色空间中提取包括被人的视觉感知为黑色、灰色和白色的颜色的特定颜色范围。基于针对所提取的特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色的不同量化，输入的图像区域被量化为量化后颜色区域。图4是示出了根据本发明的实施例的图3中的步骤SlOO中的颜色量化处理的流程图。首先，在步骤SllO中，将所述图像区域中的像素的在RGB颜色空间中的颜色变换到HSV或HSL颜色空间中。HSL和HSV是RGB颜色模型中的点的两种最常用的圆柱坐标表示，其重新布置RGB的几何形状以试图与RGB模型的笛卡尔坐标表示相比在感觉上更为相关，同时具有较低的计算复杂性。HSL代表色相(Hue)、饱和度(Saturation)和光度(Lightness)，并且也常被称为HSI(I代表强度Intensity)。HSV代表色相、饱和度和明度(Value)，并且也常被称为HSB (B代表亮度Brightness)。不幸的是，这些定义没有被标准化，HSI和HSB通常被解释为与HSL和HSV同义。这些模型的定义是众所周知的并且能够在下述出版物中找至丨J ,Digital Image Processing”，Gonzalez Rafael C., Richard Eugene Woods,Prentice Hall,pp.407-413,ISBN 013168728X，2007 ; " The HSB/HLS Color Model-ColorModels-Technical Guides " , Adobe ； " Colors:HSB " , Tom Jewett, http://www.tomjewett.com /colors/hsb.html, 2009年6 月 29 日检索;“Adobe Photoshop CS2:studiotechniques”，Ben ffillmore, Adobe Press, pp.280,ISBN 0321321898,2005。在下面的说明中，尽管HSL和HSV被用作例子，但是本发明同样适用于HSI和HSB模型。HSL和HSV都可以被认为是将颜色描述为圆柱体(称为颜色立体)中的点，该圆柱体的中心轴从底部处的黑色渐变为顶部处的白色,在顶部和底部之间为中间色。绕中心垂直轴的角度对应于“色相”，距该轴的距离对应于“饱和度”，并且沿着该轴的距离对应于“光度”、“明度”或“亮度”。这两种表示在目的上是相似的，但是方法有些不同。这两种表示在数学上都是圆柱的，但是HSV(hue, saturation, value)在概念上可被认为是在底部具有黑色点的颜色的倒锥体(参见图5),并且全饱和色处于顶部的外圆处；而HSL(hue, saturation, lightness)在概念上表示一个白色位于顶部且黑色位于底部的双锥体或球体，全饱和色位于水平截面的边缘处且中灰色位于该水平截面的中心(参见图6)。图5示出了 HSV颜色空间的倒锥体的示意图。图6示出了 HSL颜色空间的双锥体的示意图。要注意的是，虽然“色相”在HSL和HSV中是指相同的属性，但是它们的“饱和度”的定义显著不同。因为HSL和HSV是依赖于装置的RGB模型的简单变换，通过(h，s, I)或(h，s, v)三元组定义的物理颜色取决于装置的或特定RGB空间的红色、绿色和蓝色原色以及用于表示这些原色的量的伽玛校正。每个独特的RGB装置因此伴有独特的HSL和HSV空间，因此，(h，s，I)或(h，s，v)三元组当被绑定到诸如sRGB的特定RGB颜色空间时就变得明确了。这两种模型在1978年被Alvy Ray Smith首次正式说明，但是以三维描述颜色的概念可以追朔到18世纪。例如，在以下的出版物中正式说明了这些模型:"ColorGamut Transform Pairs " , Alvy Ray Smith, Computer Graphics 12(3):12, doi:10.1145/965139.807361,1978 年 8 月；"The early development of the Munsellsystem " , Kuehni, Rolf G., Color Research and Application 27(1):20-27, doi:10.1002/col.10002，2002 年 2 月。在步骤SllO中，令r，g, b e [O, I]分别为RGB颜色空间中的颜色的红色、绿色和蓝色坐标。令max为r, g和b中的最大的一个,并且令min为r, g和b中的最小的一个。对于HSL或HSV空间，根据下面的式(I)计算色相角h e
:
权利要求
1.一种基于顔色直方图来描述图像区域的方法，包括 顔色量化步骤，用于将所述图像区域量化为量化后顔色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定顔色范围之外的顔色； 顔色直方图计算步骤，用于根据所述量化后顔色区域来计算ー个或多个颜色直方图；以及 直方图组装步骤，用于通过使用所述ー个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。
2.根据权利要求I所述的方法，其中，所述颜色量化步骤包括以下步骤 将所述图像区域变换到HSV或HSL颜色空间； 从所述HSV或HSL颜色空间提取所述特定颜色范围，所述特定颜色范围包括被人的视觉感知为黑色、灰色和白色的顔色； 将所述HSV或HSL颜色空间的其余部分分割为多个第二颜色范围；以及 对所述特定顔色范围和所述多个第二顔色范围进行量化。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括把所述量化后顔色区域分割成多个图像块的块分割步骤， 其中，在所述颜色直方图计算步骤中，针对所述多个图像块中的每ー个计算ー个颜色直方图，并且 其中，在所述直方图组装步骤中，通过使用计算的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。
4.根据权利要求2所述的方法，还包括把所述图像区域分割成多个图像块的块分割步骤， 其中，在所述颜色量化步骤中，针对所述多个图像块中的每ー个执行所述量化，形成包含多个图像块的量化后顔色区域， 其中，在所述颜色直方图计算步骤中，针对所述多个图像块中的每ー个计算ー个颜色直方图，并且 其中，在所述直方图组装步骤中，通过使用计算出的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述多个图像块中的ー些是重叠的。
6.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述多个图像块是环形的，具有相同的圆心和不同的半径。
7.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述多个图像块是网格形的或放射形的。
8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述颜色直方图计算步骤包括 针对所述量化后顔色区域计算直方图；以及 对来自除了所述特定顔色范围之外的所有第二顔色范围的直方图区间进行平滑化。
9.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述颜色直方图计算步骤包括 针对所述量化后顔色区域中的每个图像块计算ー个直方图； 对来自除了所述特定顔色范围之外的所有第二顔色范围的直方图区间进行平滑化；以及 把每个图像块的直方图归ー化为最终顔色直方图。
10.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述直方图组装步骤包括 为来自不同图像块的顔色直方图设置不同的权重；把所述多个图像块的加权的颜色直方图收集到一个唯一矢量中；以及 对所述唯一矢量进行归一化。
11.一种用于登记一个或多个图像中的对象的方法，包括: 在所述一个或多个图像上指定要登记的一个或多个对象区域； 对于所述一个或多个对象区域中的每一个， 把该对象区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色； 根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图； 通过使用所述一个或多个颜色直方图产生唯一矢量； 如果产生了多个矢量，则从所述多个矢量计算最终特征矢量；以及 针对所述对象，登记所述最终特征矢量。
12.一种基于根据权利要求11登记的对象的第一矢量，从图像中检测该对象的方法，包括: 从所述图像裁剪任意的部分区域； 对于每个部分区域， 把该部分区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色； 根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图； 通过使用所述一个或多个颜色直方图产生第二矢量；以及 比较所述第一矢量和所述第二矢量以确定在所述部分区域中是否存在所述对象。
13.一种基于颜色直方图来描述图像区域的系统，包括: 颜色量化单元，被配置为将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色； 颜色直方图计算单元，被配置为根据所述量化后颜色区域来计算一个或多个颜色直方图；以及 直方图组装单元，被配置为通过使用所述一个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述颜色量化单元包括: 被配置为将所述图像区域变换到HSV或HSL颜色空间的单元； 被配置为从所述HSV或HSL颜色空间提取所述特定颜色范围的单元，所述特定颜色范围包括被人的视觉感知为黑色、灰色和白色的颜色； 被配置为将所述HSV或HSL颜色空间的其余部分分割为多个第二颜色范围的单元；以及 被配置为对所述特定颜色范围和所述多个第二颜色范围进行量化的单元。
15.根据权利要求14所述的系统，还包括把所述量化后颜色区域分割成多个图像块的块分割单元， 其中，所述颜色直方图计算单元被配置为针对所述多个图像块中的每一个计算一个颜色直方图，并且 其中， 所述直方图组装单元被配置为通过使用计算的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。
16.根据权利要求14所述的系统，还包括把所述图像区域分割成多个图像块的块分割单元， 其中，所述颜色量化单元被配置为针对所述多个图像块中的每一个执行所述量化，形成包含多个图像块的量化后颜色区域， 其中，所述颜色直方图计算单元被配置为针对所述多个图像块中的每一个计算一个颜色直方图，并且 其中，所述直方图组装单元被配置为通过使用计算出的多个颜色直方图产生所述唯一矢量。
17.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述多个图像块中的一些是重叠的。
18.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述多个图像块是环形的，具有相同的圆心和不同的半径。
19.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述多个图像块是网格形的或放射形的。
20.根据权利要求14所述的系统，其中，所述颜色直方图计算单元包括: 被配置为针对所述量化后颜色区域计算直方图的单元；以及 被配置为对来自除了所述特定颜色范围之外的所有第二颜色范围的直方图区间进行平滑化的单元。
21.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述颜色直方图计算单元包括: 被配置为针对所述量化颜色区域中的每个图像块计算一个直方图的单元； 被配置为对来自除了所述特定颜色范围之外的所有第二颜色范围的直方图区间进行平滑化的单元；以及 被配置为把每个图像块的直方图归一化为最终颜色直方图的单元。
22.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述直方图组装单元包括: 被配置为为来自不同图像块的颜色直方图设置不同的权重的单元； 被配置为把所述多个图像块的加权的颜色直方图收集到一个唯一矢量中的单元；以及 被配置为对所述唯一矢量进行归一化的单元。
23.一种用于登记一个或多个图像中的对象的系统，包括: 被配置为在所述一个或多个图像上指定要登记的一个或多个对象区域的单元； 被配置为对于所述一个或多个对象区域中的每一个执行以下处理的单元: 把该对象区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色； 根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图； 通过使用所述一个或多个颜色直方图产生唯一矢量； 被配置为如果产生了多个矢量，则从所述多个矢量计算最终特征矢量的单元；以及 被配置为针对所述对象，登记所述最终特征矢量的单元。
24.一种基于由根据权利要求23的系统登记的对象的第一矢量，从图像中检测该对象的系统，包括: 被配置为从所述图像裁剪任意的部分区域的单元； 被配置为对于每个部分区域执行以下处理的单元: 把该部分区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和所述特定颜色范围之外的颜色； 根据所述量化后颜色区域计算一个或多个颜色直方图； 通过使用所述一个或多个颜色直方图产生第二矢量；以及 比较所述第一矢量和所述第二矢量以确定在所述部分区域中是否存在所述对象。
全文摘要
提供了一种基于颜色直方图来描述图像区域的方法和系统。所述基于颜色直方图来描述图像区域的方法包括颜色量化步骤，用于将所述图像区域量化为量化后颜色区域，其中在所述量化中不同地处理特定颜色范围和该特定颜色范围之外的颜色；颜色直方图计算步骤，用于根据所述量化后颜色区域来计算一个或多个颜色直方图；以及直方图组装步骤，用于通过使用所述一个或多个颜色直方图来产生唯一矢量。
文档编号G06T7/40GK103106668SQ201110352118
公开日2013年5月15日 申请日期2011年11月9日 优先权日2011年11月9日
发明者姜涌 申请人:佳能株式会社