一种图像描述方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明实施例涉及数字图像处理领域，特别涉及一种图像描述方法和装置，用以减小针对内容相同但颜色变化较大的图像的描述的误差。本发明实施例提供的图像描述方法包括：将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间，并将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间；其中，将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处理包括：对于所述图像上的每个像素点，根据所述像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数，确定所述像素点在所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道。本发明实施例实现了减小针对内容相同但颜色变化较大的图像的描述的误差。
【专利说明】一种图像描述方法和装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数字图像处理领域，特别涉及一种图像描述方法和装置。
【背景技术】
[0002] 图像特征描述方法在图像检索、图像拼接、目标检测与识别、机器人场景定位和视 频内容分析的领域均有广阔的应用，由于局部图像特征描述方法对复杂背景和存在遮挡的 环境较为鲁棒（robust)，并且无需进行目标分割，因此在图像特征描述方法中优势较为明 显。
[0003] 目前，尺度不变特征转换SIFT依然是该领域内公认的鲁棒性较强的特征描述算 法，在其基础上，许多改进算法也相继出现，如主成分分析PCA-SIFT，彩色CSIFT，梯度位置 和方向直方图GL0H和快速尺度不变特征变换SURF的算法均取得了不错的效果，经过对以 上算法研究侧重点的分析发现许多学者把研究的重点放在提高算法的鲁棒性方面，具体包 括几何不变性、颜色不变性和仿射不变性。
[0004] 然而，由于以上改进算法均是基于SIFT算法的，因此在对图像颜色变化敏感的图 像进行描述时存在缺陷：因为基于SIFT算法的改进方法是基于灰度图像实现的，因而颜色 信息并未充分考虑在内，对于有些不同的目标，其灰度图像的某些局部特征却是接近的，因 此以SIFT为代表的方法容易错误匹配这些点。
[0005] 综上所述，由于目前基于SIFT算法的图像特征描述方法是基于灰度图像实现的， 而图像颜色的变化对图像灰度值影响较大，因而对内容相同但颜色变化较大的图像的描述 存在较大的误差。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例提供的一种图像描述方法和装置，用以减小针对内容相同但颜色变 化较大的图像的描述的误差。
[0007] 本发明实施例提供的一种图像描述方法，包括：
[0008] 将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间Gaussian derivative color model;
[0009] 将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间；
[0010] 其中，将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处理包括： 对于所述图像上的每个像素点，根据所述像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数， 确定所述像素点在所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道。
[0011] 本发明实施例提供的一种图像描述装置，包括：
[0012] 第一转换单元，用于将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间Gaussian derivative color model;
[0013] 第二转换单元，用于将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空 间；
[0014] 其中，将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处理包括： 对于所述图像上的每个像素点，根据所述像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数， 确定所述像素点在所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道。
[0015] 在本发明实施例中，由于将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间，并 将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间，从而减小针对内容相同但颜 色变化较大的图像的描述的误差，进而能够实现精确描述图像。
【专利附图】
【附图说明】
[0016] 图1为本发明实施例图像描述方法流程示意图；
[0017] 图2为本发明实施例图像描述详细方法流程示意图；
[0018] 图3为本发明实施例确定关键像素点对应的每个像素点的梯度方向和梯度幅值 的方法示意图；
[0019] 图4为本发明实施例未划分关键像素点对应的梯度描述范围时每个像素点的梯 度方向和梯度幅值的示意图；
[0020] 图5为本发明实施例用直方图的形式表不特征向量；
[0021] 图6为本发明实施例划分关键像素点对应的梯度描述范围时每个像素点的梯度 方向和梯度幅值的示意图；
[0022] 图7为本发明实施例图像描述装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0023] 本发明实施例将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间，并将所述图像 从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间，从而减小针对内容相同但颜色变化较大 的图像的描述的误差，提高图像描述精度。
[0024] 下面结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。
[0025] 如图1所示，本发明实施例图像描述方法包括下列步骤：
[0026] 步骤101、将图像从BGR (蓝绿红）颜色空间转换到Gaussian derivative color model (高斯颜色空间）；
[0027] 步骤102、将图像从高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间。
[0028] 较佳地，在步骤102中，将图像从高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处 理包括：
[0029] 对于图像上的每个像素点，根据像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数， 确定该像素点在光反射不变颜色空间对应的颜色通道。
[0030] 较佳地，根据下列公式确定像素点在光反射不变颜色空间对应的颜色通道：
[0031]
【权利要求】
1. 一种图像描述方法，其特征在于，包括： 将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间Gaussian derivative color model; 将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间； 其中，将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处理包括：对于 所述图像上的每个像素点，根据所述像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数，确定 所述像素点在所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一系数E1包括以下至少之一：黄蓝 通道的值、红绿通道的值、强度的值；所述第二系数E2包括以下至少之一：黄蓝通道的值、 红绿通道的值、强度的值。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据下列公式确定所述光反射不变颜色空 间对应的颜色通道：
其中，IT是所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道，α是一个根据实际需要设定的 常量。
4. 如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，将所述图像从所述高斯颜色空 间转换到光反射不变颜色空间之后，所述方法包括： 对光反射不变颜色空间中的图像构建拉普拉斯高斯LOG金字塔，并将所述拉普拉斯高 斯LOG金字塔转换成高斯差分DOG金字塔； 根据所述高斯差分DOG金字塔，确定多个局部极值，其中，每个局部极值包括：在尺度 方向上的第一局部极值、在X方向上的第二局部极值和在Y方向上的第三局部极值； 对于每个局部极值，根据所述局部极值的第一局部极值、第二局部极值和第三局部极 值，确定关键像素点。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定关键像素点之后，所述方法还包括： 对于每个关键像素点，根据所述关键像素点的第一局部极值，确定所述关键像素点对 应的梯度描述范围； 根据所述梯度描述范围，确定所述关键像素点对应的特征向量。
6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，关键像素点对应的梯度描述范围以关键像 素点为圆心，根据下述公式确定所述关键像素点对应的梯度描述范围的半径： R=a ! σ ΧΥ1/Ν+1/Υ 其中，R为所述关键像素点对应的梯度描述范围的半径，a i为一个根据实际需要设定 的常量，σ为关键像素点的第一局部极值，N为DOG金字塔中关键像素点对应的分组中同尺 寸图像的数目，Y为一个根据实际需要设定的常量。
7. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述梯度描述范围，确定所述关键像素 点对应的特征向量的处理包括： 对于所述梯度描述范围内的每个像素点，根据所述像素点与所述关键像素点的相对位 置，确定所述像素点对应的二维坐标轴； 根据所述二维坐标轴，确定所述像素点对应的多个邻近像素点； 根据每个邻近像素点的像素值，确定所述像素点的梯度方向和梯度幅值； 根据所述关键像素点对应的每个像素点的梯度方向和梯度幅值，确定所述关键像素点 的特征向量。
8. 如权利要求7所述的方法，其特征在于，对于所述梯度描述范围内的每个像素点，所 述像素点对应的邻近像素点位于所述像素点对应的二维坐标轴上，且所述邻近像素点与所 述像素点的距离不大于一个像素。
9. 如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述关键像素点对应的每个像素点的 梯度方向和梯度幅值，确定所述关键像素点的特征向量的处理包括： 对于所述梯度描述范围内的所有像素点，根据每个像素点对应的梯度方向，将所有像 素点划分成多个集合； 将梯度方向属于同一集合的像素点的梯度幅值进行累加，得到该集合对应的数量值； 根据每个集合对应的数量值，确定所述关键像素点的特征向量。
10. 如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述关键像素点对应的每个像素点的 梯度方向和梯度幅值，确定所述关键像素点的特征向量的处理包括： 对于所述梯度描述范围内的所有像素点，根据每个像素点对应的梯度方向，将所有像 素点划分成多个集合； 确定梯度方向属于同一集合的像素点的数量进行累加，得到该集合对应的数量值； 根据每个集合对应的数量值，确定所述关键像素点的特征向量。
11. 一种图像描述装置，其特征在于，包括： 第一转换单元，用于将图像从蓝绿红BGR颜色空间转换到高斯颜色空间Gaussian derivative color model; 第二转换单元，用于将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间； 其中，将所述图像从所述高斯颜色空间转换到光反射不变颜色空间的处理包括：对于 所述图像上的每个像素点，根据所述像素点在高斯颜色空间的第一系数和第二系数，确定 所述像素点在所述光反射不变颜色空间对应的颜色通道。
【文档编号】G06T7/40GK104143198SQ201310166191
【公开日】2014年11月12日 申请日期:2013年5月8日 优先权日:2013年5月8日
【发明者】刘岩, 吕肖庆, 徐剑波, 汤帜, 崔晓瑜 申请人:北大方正集团有限公司, 北京方正阿帕比技术有限公司, 北京大学