[发明专利]基于灰度梯度序列的数字图像特征提取方法

权利要求书

1.一种基于灰度梯度序列的数字图像特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，对待处理数字图像I进行预滤波处理，得到处理后的数字图像A；

第二步，对数字图像A，计算像素灰度梯度，基于此构造灰度梯度序列；

第三步，计算所述灰度梯度序列的局部极值点，将其坐标位置作为边缘特征位置。

2.根据权利要求1所述的数字图像特征提取方法，其特征是，第一步所述的对待处理数字图像I进行预滤波处理，具体是：对图像I进行去噪或增强等滤波处理。

3.根据权利要求1所述的数字图像特征提取方法，其特征是，第二步所述的灰度梯度序列，具体是：

GSxm=(▿A(m,1),▿A(m,2),...,▿A(m,col-1)),]]>(1≤m≤row-1，1≤n≤col-1)

GSyn=(▿A(1,n),▿A(2,n),...,▿A(row-1,n))]]>

其中，A是对待处理图像I经过预滤波处理后的数字图像；是图像A中沿水平方向第m行的灰度梯度序列；是图像A中沿竖直方向第n列的灰度梯度序列；row是图像A的行数，即图像A在竖直方向上的像素个数；col是图像A的列数，即图像A在水平方向上的像素个数；是图像A的灰度梯度，具体是：

▿A(i,j)=Gxi,j2+Gyi,j2,]]>(1≤i≤row-1，1≤j≤col-1)；

其中，是图像A中沿水平方向相邻像素点间的灰度差，是图像A中沿竖直方向相邻像素点间的灰度差，具体可表示为：

Gxi,j=A(i,j+1)-A(i,j)]]>

Gyi,j=A(i+1,j)-A(i,j).]]>

4.根据权利要求1所述的数字图像特征提取方法，其特征是，第三步所述的计算灰度梯度序列的局部极值点，具体是：根据提取特征需求，设定灰度梯度序列中相邻点间的幅度变化值，将其作为局部极值点选取的阈值。