[发明专利]一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法

权利要求书

1.一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法，对检测图像A和匹配图像B进行相似度比对，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

将检测图像A和匹配图像B均分成n个子块；

计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离D_k(A,B)，检测图像A和匹配图像B在子块k的纹理特征相似距离T_k(A,B)，其中k∈(o,n]；

计算检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)，检测图像A和匹配图像B的纹理特征相似距离T(A,B)；

根据检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)和纹理特征相似距离T(A,B)判断检测图像A和匹配图像B的相似度S(A,B)。

2.如权利要求1所述的基于颜色和纹理特征的图像识别方法，其特征在于：所述步骤计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离D_k(A,B)包括如下步骤：

（1）子块k拥有N个像素点，计算像素点X的颜色值Y(x)，其中x∈(0,N]，m为颜色值，其值为整数，m∈(0,256]，f_m(x)为隶属函数，f_m(x)∈[0,1]；

（2）计算以像素点X为中心的区域Ω的颜色平均值，其中X表示计算的像素点，Y(x)表示像素点X的颜色值，S表示所在区域Ω的像素点个数；

（3）计算像素点X的颜色复杂度Ψ(x)，Ψ(x)=Ψ(i,j)=∫∫i,j∈Ω[y(i,j)-v‾(i,j)]didj,]]>其中i，j为像素点X点的坐标，Y(x)为像素点X的颜色值，是以像素点X点为中心的区域Ω的颜色平均值，di、dj为对坐标i、j的微分；

（4）计算像素点X的权值w(x)，w(x)=w(Ψ(i,j))=[Ψ(i,j)∫∫i,j∈ΩΨ(i,j)didj]2,]]>其中i，j为像素点X点的坐标，Ψ(x)为像素点X的颜色复杂度，di、dj为对坐标i、j的微分；

（5）计算子块K的权值W_k(x)，其中w(x)为像素点X的权值，N为子块K中像素点的数量；

（6）计算检测图像A和匹配图像B在像素点X处的颜色特征相似距离d_x(A,B)，d_x(A,B)=w(x)|Y_A(x)-Y_B(x)|，其中w(x)为像素点X的权值，Y_A(x)、Y_B(x)分别为检测图像A和匹配图像B在像素点X的颜色值；

（7）计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离D_k(A,B)，其中d_x(A,B)为检测图像A和匹配图像B在像素点X处的颜色特征相似距离，N为子块K中像素点的数量。