本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种提取图像特征的编码方法。
背景技术：
图像识别广泛应用于生活的方方面面，通过提取图像的特征，用于识别，例如人脸识别、纹理识别。
目前主要的特征提取方法有局部二值模式lbp；局部三值模式ltp；尺度不变三值模式siltp；扩展三值模式eltp；自适应扩展三值模式aeltp。
但是上述方法虽然具备良好的效果，但是特征提取相对不准确，对于图像，特别是人脸图像受光影效果的影响较大，导致识别准确度较低。
技术实现要素：
本发明提供一种提取图像特征的编码方法，解决现有技术中受光影效果影响图像特征提取影响大，识别准确度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种提取图像特征的编码方法，包括：
将图像划分为nⅹn的图像块矩阵；
获取第一图像块的像素值v0，以及与所述第一图像块相邻的8个图像块的像素值v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7以及v8；
分别求取v0、v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7、v8的中值vmed以及均值vmean；
然后求出差值δ＝vmed-vmean；
逐一将vi(i＝1,2,3,4,5,6,7,8)与v0的差值αi＝vi-v0与所述差值δ比较，如果αi≥δ，则vi赋值为二进制码1，如果αi<δ，则vi赋值为二进制码0；
按照v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7、v8的顺序将上述二进制码进行编码，并将获得的二进制编码转换为十进制数值，作为第一图像块的图像特征编码值；
重复上述步骤，直至获取所述nⅹn的图像块矩阵中的所有图像块的图像特征编码值；
其中，n大于3。
进一步地，对于处在图像边缘而缺少相邻图像块的图像块，其缺少的相邻图像块的像素值设置为0。
本技术：
实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中提供的提取图像特征的编码方法，通过该方法能够提取图像更多的特征，更准确，识别的效果更好。以同为二值模式的lbp为例对比，由于lbp是将邻域的逐个像素值与中心像素直接大小比较，大的编码为1，小的编码为0，然后同样转化为十进制数，但是这样的直接大小比较会受到图像噪声的强大干扰，尤其是在光照条件恶劣的情况下。其他三值模式的方法编码为三进制数，不与本申请实例进行比较。本申请实例中的编码方法，提取了图像块的统计信息，即vmed、vmean；利用二者之间的差值δ作为阈值，在将邻域图像块的像素值与中心图像块的像素值的差值αi与所述阈值大小比较，如果αi≥δ，则vi赋值为二进制码1，如果αi<δ，则vi赋值为二进制码0。这样可以很好地降低光照条件恶劣的情况下的图像噪声的干扰。
附图说明
图1为本发明提供的图像块及其邻域图像块排列示意图；
图2为本发明提供的编码流程示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种提取图像特征的编码方法，解决现有技术中受光影效果影响图像特征提取影响大，识别准确度低的技术问题。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
参见图1，一种提取图像特征的编码方法，包括：
将图像划分为nⅹn的图像块矩阵；
获取第一图像块的像素值v0，以及与所述第一图像块相邻的8个图像块的像素值v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7以及v8；
分别求取v0、v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7、v8的中值vmed以及均值vmean；
然后求出差值δ＝vmed-vmean；
逐一将vi(i＝1,2,3,4,5,6,7,8)与v0的差值αi＝vi-v0与所述差值δ比较，如果αi≥δ，则vi赋值为二进制码1，如果αi<δ，则vi赋值为二进制码0；
按照v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7、v8的顺序将上述二进制码进行编码，并将获得的二进制编码转换为十进制数值，作为第一图像块的图像特征编码值；
重复上述步骤，直至获取所述nⅹn的图像块矩阵中的所有图像块的图像特征编码值；
其中，n大于3。
值得说明的是，对于处在图像边缘而缺少相邻图像块的图像块，其缺少的相邻图像块的像素值设置为0。
参见图2，通过具体的案例说明。
获取第一图像块的像素值22，以及邻域的图像块的像素值6、11、36、27、28、25、29以及32。
分别求取6、11、22、36、27、28、25、29、32的中值vmed＝27以及均值vmean＝24；
然后求出差值δ＝vmed-vmean＝3；
逐一将6、11、36、27、28、25、29、32与22的差值αi＝vi-v0与所述差值δ比较，如果αi≥δ，则vi赋值为二进制码1，如果αi<δ，则vi赋值为二进制码0；
按照v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7、v8的顺序将上述二进制码进行编码，并将获得的二进制编码00111111转换为十进制数值63，作为第一图像块的图像特征编码值。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中提供的提取图像特征的编码方法，通过该方法能够提取图像更多的特征，更准确，识别的效果更好。以同为二值模式的lbp为例对比，由于lbp是将邻域的逐个像素值与中心像素直接大小比较，大的编码为1，小的编码为0，然后同样转化为十进制数，但是这样的直接大小比较会受到图像噪声的强大干扰，尤其是在光照条件恶劣的情况下。其他三值模式的方法编码为三进制数，不与本申请实例进行比较。本申请实例中的编码方法，提取了图像块的统计信息，即vmed、vmean；利用二者之间的差值δ作为阈值，在将邻域图像块的像素值与中心图像块的像素值的差值αi与所述阈值大小比较，如果αi≥δ，则vi赋值为二进制码1，如果αi<δ，则vi赋值为二进制码0。这样可以很好地降低光照条件恶劣的情况下的图像噪声的干扰。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。