[发明专利]一种图像的多特征提取与融合方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像的多特征提取与融合方法及系统。

背景技术

随着“平安城市”和“智慧城市”等大型安防监控系统的建设，监控视频的数据量日益庞大，如何从海量的图像和视频数据中快速、准确的检索出需要的图像和视频成为一个日益重要的问题，而目前检索最大的难题在于如何得到一种快速、准确的鲁棒特征。

基于内容的图像和视频检索技术通过提取图像中用户感兴趣的特征，包括颜色、纹理、形状等一些视觉特征，对用户输入的图像在海量图像中进行检索，实现了真正的图像视觉内容特征的检索，这种方式是对以关键字检索的重大突破，提高了工作科技含量、改进了管理方式、加强了执法监督、提高了治安防范水平，例如中国专利：一种综合多特征图像检索方法(公开号：CN101551823，公开日：2009-10-07)将得到的颜色、纹理和形状特征通过加权相加合成总的相似度；一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法(公开号：CN101847163A，公开日：2010-09-29)将各个特征归一化后的距离加权融合，得到最终的图像间相似度。

现有的多特征提取与融合技术主要有以下几点不足：

1、速度慢：现有多特征提取与融合技术都是针对图像和图像之间的比较，随着视频逐步高清化的趋势，采有这种方法，速度极慢，不能应用到视频的实时检索当中。

2、目标的缩放和旋转等变化误检率极高：现有技术多采用颜色、边缘和纹理的组合，由于这三种特征对目标的缩放和旋转等变化误检率极高，很难实用。

3、现有的多特征提取与融合技术是将颜色、边缘和纹理通过并联的方式，采用加权求和来得到最终置信度，由于颜色、边缘和纹理不具有可比性，这种加权求和的方式会产生极大的误差。

发明内容

本发明的方面和优点在下文的描述中部分地陈述，或者可从该描述显而易见，或者可通过实践本发明而学习。

为克服现有多特征提取与融合技术中存在的速度慢、将各个特征不利因素累加、误检率高等问题，本发明提供了一种图像的多特征提取与融合方法及系统，通过级联的方式充分利用各个特征的优势，从粗到精逐步匹配，可以逐步精确确定目标图像和待匹配图像中的相似区域，而不再是两副图像之间的直接匹配，达到了快速和高效准确匹配的效果，节省了人力物力。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

根据本发明的一个方面，提供一种图像的多特征提取与融合方法，其包括以下步骤：

S1.从待匹配图像中提取颜色特征，与目标图像进行颜色匹配，确定颜色相似度，如果所述颜色相似度超过设定的颜色相似度阈值则进入下一步骤；

S2.从待匹配图像中提取辅助特征，与所述目标图像进行辅助特征匹配，确定辅助特征相似度，所述辅助特征包括纹理特征和形状特征中的至少一项；

S3.在所述颜色相似度和辅助特征相似度的基础上，进行综合判定，得出所述待匹配图像与所述目标图像的综合相似度。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤S1中，通过将所述待匹配图像与目标图像进行基于颜色的模板匹配，来确定所述颜色相似度。

优选地，在所述步骤S1中，同时利用基于颜色的模板匹配来确定所述待匹配图像中和所述目标图像最相似的匹配区域；在所述步骤S2中，通过从所述待匹配图像的所述匹配区域中提取辅助特征与所述目标图像的辅助特征进行匹配，来确定所述辅助特征相似度。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤S1中，先对待匹配图像进行色彩空间转换和色彩分层计算，然后再进行所述基于颜色的模板匹配。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤S1中，通过颜色直方图进行所述基于颜色的模板匹配。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤S2中，所述辅助特征采用纹理特征，所述纹理特征包括下列特征中的一项或多项：灰度共生矩阵的纹理特征、旋转缩放不变纹理特征。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤S3中，进行综合判定的方法如下：

如果所述纹理特征相似度大于设定的纹理特征相似度阈值，则所述综合相似度由纹理特征相似度决定或以纹理特征相似度为主；否则，综合相似度中颜色相似度所占的比重提高。

根据本发明的另一个方面，提供一种图像的多特征提取与融合系统，其包括匹配模块，所述匹配模块包括：

颜色匹配模块，用于从待匹配图像中提取颜色特征，与目标图像进行颜色匹配，确定颜色相似度，如果所述颜色相似度超过设定的颜色相似度阈值则进入辅助特征匹配模块进行处理；