一种用于特征金字塔多卷积核的快速卷积计算的方法
【专利摘要】本发明提供一种用于图像特征金字塔多卷积核的快速卷积计算方法，包括：确定一组不同的平面大小，确保图像的特征小于这组平面中的至少一个平面的大小；对每一个卷积核，针对确定的每一个平面大小，将卷积核变为固定大小的一组平面；对处理得到的平面做傅立叶变换，从实数到复数；将金字塔图像排列在这组已知平面大小的平面中，使得平面个数最少，总面积最小；对处理后的这组平面进行傅立叶变换，从实数到复数；将处理后的这组平面与和其平面大小对应的卷积核做点乘计算；将得到的值做傅立叶变换，从复数到实数，即为卷积结果。本发明所述的方法将傅立叶变换应用到金字塔图像的卷积运算中，与现有技术相比，大大提高了计算速度。
【专利说明】
一种用于特征金字塔多卷积核的快速卷积计算的方法
技术领域
[0001]本发明属于计算机图像处理领域，用于快速计算多卷积核。
【背景技术】
[0002]图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列金字塔形状排列的分辨率逐步降低、且来源于同一张原始图像的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比作金字塔，层级越高则图像越小，分辨率越低。
[0003]对图像的向下采样过程中需要使用卷积计算，其中由于考虑的参考点数太多、运算较为复杂使得处理速度相对较慢，但是采样后图像的灰度效果较好。因此提高采样中卷积计算的速度称为本领域的重要关注点。
[0004]用傅立叶变换加速卷积计算是一种常用的方法，但是很难用于图像金字塔特征。图像特征金字塔是由多个不同大小的2D数据组成的，即使使用傅里叶变换，也需要对每个卷积核做不同的变换，在批量处理的时候，使用傅立叶变换反而会变的更慢。
[0005]鉴于上述背景，本发明的目的在于:提出一种能够用于特征金字塔多卷积核的快速卷积计算方法，以期显著提高计算速度。
【发明内容】
[0006]本发明的上述目的通过以下技术方案实现:
[0007]提供一种用于特征金字塔多卷积核的快速卷积计算方法，包括以下步骤:
[0008]I)首先确定一组不同大小的平面，确保任意一个图像的特征的大小，小于这组平面中的至少一个平面的大小；
[0009]2)对每一个卷积核，针对步骤I)确定的每一个平面大小，做如下处理:
[0010]遍历这组平面中的所有平面大小，建立空平面(所有元素为O);
[0011]遍历卷积核的y，x，即每一个位置，按照以下方法确定新平面中元素位置(ya，xa):
[0012]ya=(平面宽_y)%平面宽
[0013]xa=(平面高-χ) %平面高
[0014]这个元素的值为卷积核(y，x)位置的值/平面面积；
[0015]由此将卷积核变为固定大小的一组平面；
[0016]3)对步骤2)处理得到的平面做傅立叶变换，从实数到复数；
[0017]4)将金字塔图像排列在步骤2)得到的已知大小的平面中，使得用到的平面个数最少，总面积最小；
[0018]5)对步骤4)处理后的这组平面进行傅立叶变换，从实数到复数；
[0019]6)将步骤4)处理后的这组平面与步骤5)得到的和其平面大小对应的卷积核做点乘计算；
[0020]7)将步骤6)得到的值做傅立叶变换，从复数到实数，即为卷积结果。
[0021]本发明优选的方法中，步骤I)所述的确定一组大小均不相同的平面，所有平面的长宽均为,X Mb，其中的N和M均选自整数2、3、5或7，a和b均为大于等于I的整数。
[0022]本发明进一步优选的方法中，所述的N和M均为2，步骤I)所确定的一组平面的大小长宽均为2a X 2b;其中的a和b均为大于等于4的整数。
[0023]本发明优选的方法中，步骤4)所述的将金字塔图像排列在步骤2)得到的已知大小的平面中，使得用到的平面个数最少，总面积最小，其过程具体包括:
[0024]4.1)将金字塔图像分为2组，一组是已处理，一组是未处理;初始状态下都是未处理；
[0025]4.2)遍历所有平面大小，针对未处理的金字塔图像做预估；
[0026]4.3)针对每一个平面大小，通过排列算法，计算出已经排列的金字塔图像大小面积之和与当前平面的面积之比，记做c;同时计算出已经处理的金字塔图像个数与所有金字塔图像个数的比值，记作d;将cXd的结果记为当前平面的分值；
[0027]4.4)取步骤4.3)得到的最大分值对应的平面大小，对未处理的金字塔图像进行排列；
[0028]4.5)重复步骤4.2)至步骤4.4)的过程，直至所有金字塔图像处理完成。
[0029]本发明所述的方法，通过特定方法用最小的平面大小和最少的平面数量来包含所有图像金字塔里的图像，进而有效地将傅立叶变换应用到金字塔图像的卷积运算中，与现有技术相比，大大提高了计算速度。
【具体实施方式】
[0030]以下通过列举实施例的方式对本发明的技术方案做进一步的说明。
[0031]实施例1
[0032]—种用于图像特征金字塔多卷积核的快速卷积计算方法，所述的图像特征金字塔一共10张图像，所述的计算方法包括以下步骤:
[0033]1.确定一组大小不同的5个平面，该组平面的大小用长X宽表示如下:
[0034]平面1:32X 32
[0035]平面2:64X 64
[0036]平面3:128X 128
[0037]平面4:256X 256
[0038]平面5:512X512
[0039]确保所述图像金字塔中任意一个图像的特征的大小，小于这组平面中的至少一个平面的大小。
[0040]2.对每一个卷积核，针对每一个平面大小，做如下处理:
[0041]遍历这组平面中的所有平面大小，建立空平面(所有元素为O)
[0042]遍历卷积核的y，X，即每一个位置
[0043]ya=(平面宽-y) %平面宽，xa=(平面高-X) %平面高
[0044]ya，xa即为新平面中的元素位置;这个元素的值为卷积核(y，x)位置的值/平面面积。通过上述方法，即可将卷积核，变为固定大小的一组平面。
[0045]3.对上述方法得到的平面，做傅立叶变换，从实数到复数
[0046]4.将金字塔图像，排列在这组平面中，使得平面个数最少，总面积最小。
[0047]a)将所述的10张金字塔图像分为2组，一组是已处理，一组是未处理。初始状态下都是未处理。
[0048]b)按照从小到大的顺序遍历步骤I确定的所有平面，针对未处理的金字塔图像做预估，即针对每一个平面大小通过以下的排列算法计算分值:计算出已经在当前平面内排列的所有金字塔图像的面积之和与当前平面的面积之比，将该比值记作c;再计算已经被排列的金字塔图像个数与所有金字塔图像个数的比值，将该比值记作d;cXd得到的值即作为当前平面的分值。例如:本实施例中共有10张金字塔图像，从步骤I确定的5个大小不同的平面中最小的平面1(大小为32X32)开始逐一评估，在每一个平面中分别排列10张金字塔图像，并针对每个平面计算:比如当前平面是平面4，其大小是256 X 256，在该平面中可排列7张图像，7张图像大小之和为的图像大小之和是128 X 256，那么C= (128 X 256)/(256 X256)，d = 7/10，最后平面4 的分值(cXd) = [(128 X 256)/(256 X 256)] X0.7。以此类推计算出每个平面的分值。
[0049]c)取分值最大的平面，对所有的金字塔图像进行排列，可被排列的图像变为已处理状态;未被排列的图像保持未处理状态。
[0050]d)针对步骤c)所述的未处理状态的图像继续按步骤b)_步骤c)的方法循环处理，直至所有金字塔图像处理完成。这样就将所有金字塔图像排列在了一组合适大小的平面里。
[0051 ] 5.对步骤4得到的这组合适大小的平面进行傅立叶变换，从实数到复数，
[0052]6.将这组平面，与其平面大小对应的卷积核(已经做过傅立叶变换)，做点乘计算；
[0053]7.将上述步骤得到的值做傅立叶变换，从复数到实数，即为卷积结果。
【主权项】
1.一种用于图像特征金字塔多卷积核的快速卷积计算方法，包括以下步骤: 1)首先确定一组不同大小的平面，确保任意一个图像的特征的大小，小于这组平面中的至少一个平面的大小； 2)对每一个卷积核，针对步骤I)确定的每一个平面大小，做如下处理: 遍历这组平面中的所有平面大小，建立空平面(所有元素为O); 遍历卷积核的y，x，即每一个位置，按照以下方法确定新平面中元素位置(ya，xa): 78=(平面宽-7)%平面宽 xa=(平面高-X) %平面高 这个元素的值为卷积核(y，x)位置的值/平面面积； 由此将卷积核变为固定大小的一组平面； 3)对步骤2)处理得到的平面做傅立叶变换，从实数到复数； 4)将金字塔图像排列在步骤2)得到的已知大小的平面中，使得用到的平面个数最少，总面积最小； 5)对步骤4)处理后的这组平面进行傅立叶变换，从实数到复数； 6)将步骤4)处理后的这组平面与步骤5)得到的和其平面大小对应的卷积核做点乘计算； 7)将步骤6)得到的值做傅立叶变换，从复数到实数，即为卷积结果。2.权利要求1所述的方法，其特征在于:步骤I)所述的确定一组大小均不相同的平面，所有平面的长宽均为NaXMb,其中的N和M均选自整数2、3、5或7，a和b均为大于等于I的整数。3.权利要求2所述的方法，其特征在于:所述的N和M均为2，步骤I所确定的一组平面的大小长宽均为2a X 2b;其中的a和b均为大于等于4的整数。4.权利要求1所述的方法，其特征在于:步骤4)所述的将金字塔图像排列在步骤2)得到的已知大小的平面中，使得用到的平面个数最少，总面积最小，其过程具体包括: 4.1)将金字塔图像分为2组，一组是已处理，一组是未处理;初始状态下都是未处理； 4.2)遍历所有平面大小，针对未处理的金字塔图像做预估:针对每一个平面大小，通过排列算法，计算出已经排列的金字塔图像大小面积之和与当前平面的面积之比，记做c;同时计算出已经处理的金字塔图像个数与所有金字塔图像个数的比值，记作d;将cXd的结果记为当前平面的分值； 4.3)取步骤4.2)得到的最大分值对应的平面大小，对未处理的金字塔图像进行排列； 4.4)重复步骤4.2)至步骤4.3)的过程，直至所有金字塔图像处理完成。
【文档编号】G06T7/00GK105976358SQ201610268729
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】石柱国
【申请人】北京以萨技术股份有限公司