一种移动终端图像识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理，特别涉及一种图像识别方法。
【背景技术】
[0002] 移动医疗是指以移动计算、医疗传感和通信技术为基础的新型医疗模式。随着移 动通信技术的发展以及移动终端设备的进步，移动医疗系统的发展呈现出快速上升的趋 势。其中，手纹的是进行辅助诊病的重要依据。在诊断时，医师往往根据自己的主观经验对 手纹进行观察作出论断。为了减少医师诊断过程中由一些主观因素带来的判断误差，对手 纹图像进行客观的分类量化就变得十分重要。手纹图像具有可在低分辨率条件下识别的特 点，普通数码相机拍摄的手纹图像即可以获得有效的识别精度。由于智能手机具有拍照功 能，因此可以考虑将手纹识别技术嵌入到这些移动设备中。然而，受这些智能设备资源等条 件限制，如较小的存储空间、较弱的处理能力和相对复杂的应用环境等，现有的手纹识别算 法一般不能有效地嵌入到这些设备中。
[0003] 因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0004] 为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种移动终端图像识别方法， 用于在嵌入式系统中启动操作系统，其特征在于，包括：
[0005] 在预处理过程中，利用ROI定位获取图像区域，然后进行去噪和增强处理；
[0006] 对预处理的图像进行特征提取；
[0007] 根据所提取的特征进行图像分类识别。
[0008] 优选地，所述ROI定位进一步包括：
[0009] 采用自适应阈值分割方法对图像进行二值化，对二值图像进行边缘检测获得图像 轮廓，建立直角坐标系，从而确定ROI区域。
[0010] 优选地，所述二值化进一步包括：
[0011] 首先得到图像灰度直方图，对直方图进行归一化，得到灰度概率函数，计算出灰度 均值μ τ，直方图零阶累加矩ω (k)和一阶累加矩μ (k)，并计算分离指标σ B (k):
【主权项】
1. 一种移动终端图像识别方法，其特征在于，包括： 在预处理过程中，利用ROI定位获取图像区域，然后进行去噪和增强处理； 对预处理的图像进行特征提取； 根据所提取的特征进行图像分类识别。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ROI定位进一步包括： 采用自适应阈值分割方法对图像进行二值化，对二值图像进行边缘检测获得图像轮 廓，建立直角坐标系，从而确定ROI区域。
3. 根据权利要求2所述的方法，所述二值化进一步包括： 首先得到图像灰度直方图，对直方图进行归一化，得到灰度概率函数，计算出灰度均值 μ τ，直方图零阶累加矩ω (k)和一阶累加矩μ (k)，并计算分离指标σ B (k):
由此计算出对每一个灰度进行一次分割后的类间方差，取最大类间方差时对应的灰度 的阈值k作为最佳阈值； 根据得到的最佳阈值对图像进行二值化，把灰度值大于k的像素设置为255,小于等于 k的像素设置为0,这样就得到图像二值化图像。
4. 根据权利要求2或3所述的方法，所述边缘检测进一步包括： 对平滑处理后的二值图像进行八邻域轮廓跟踪，得到图像轮廓和图像轮廓的freeman 链码，在经过八邻域追踪完成后，得到边缘点的坐标，保存在一个链表中，此链表描述的是 一个封闭的曲线，以这些点的横坐标为自变量，纵坐标为因变量，计算出它的局部极值；最 终通过对这些极值点进行筛选，得到所需要的定位点。
5. 根据权利要求4所述的方法，所述确定ROI区域进一步包括： 根据得到的定位点计算图像所要旋转的角度，对图像进行旋转校正，在分割中心点周 围截取的矩形区域建立坐标系，对定位好的区域进行截取。
6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去噪和增强处理进一包括： 采用均值偏移滤波方法，首先对一个滑动窗口的像素按灰度排序，然后用排序得到的 序列的均值代替窗口中心像素原来的灰度值； 采用高频强调滤波和直方图均衡化相结合的方法进行图像增强，其包括： (1) 对去噪后的图像进行傅里叶变换获得低频和高频两部分的频率分量； (2) 经过傅里叶变换后，对低频系数和高频系数同时进行加权处理，并使低频系数的加 权值小于高频系数的加权值； (3) 对高频滤波后的图像进行傅里叶反变换，然后在空域上对其进行直方图均衡化处 理。
7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类进一步包括： 在对图像进行特征提取结束后，将样本空间映射到更高维的特征空间，在高维空间中 求出最优超平面，寻找到满足分类条件的分类平面，使得训练集中的不同类的点距离分类 平面尽可能远； (1)从采集到的已知类别的图像中选出一定数量的两类图像图片作为训练样本，将特 征提取后的数据构成nX 16矩阵，即属性矩阵，行数代表样本个数，列数表示属性个数； (2)利用训练函数对训练样本进行训练，选择核函数： 设K(Xi，Xj) = (yXiXj+r)d为所得到的d阶多项式分类器； 则多项式核函I
并且径向基核函数定义为：
其中，KY(|Xi-XjI)取决于两个向量之间的距离|Xi- Xj|，对于任何的γ值， Κγ (I Xi- X」I)是一个非负的单调函数； 当径向基核函数fKB(x)均方差大于或等于多项式核函数fp(x，a)的均方差时，采用径 向基核函数； 当径向基核函数fKB(X)均方差小于多项式核函数fp(X，a)均方差时，采用多项式核函 数。
【专利摘要】本发明提供了一种移动终端图像识别方法，该方法包括：在预处理过程中，利用ROI定位获取图像区域，然后进行去噪和增强处理，对预处理的图像进行特征提取，根据所提取的特征进行图像分类识别。本发明有效地解决了手纹量化识别研究中的小样本、分类模型推广能力差等问题，适用于移动智能终端。
【IPC分类】G06K9-00, G06K9-62
【公开号】CN104766095
【申请号】CN201510181496
【发明人】刘颖
【申请人】成都汇智远景科技有限公司
【公开日】2015年7月8日
【申请日】2015年4月16日