[发明专利]一种基于二元分割树的区域特征描述方法及系统

权利要求书

1.一种基于二元分割树的区域特征描述方法，其特征在于，所述区域特征描述方法的步骤包括：

步骤A，将原始图像分割成若干分割区域；

步骤B，计算相邻的所述分割区域之间的相似度，将相似度最高的两相邻区域合成一超区域；

步骤C，重复执行步骤B直至得到的所有相邻区域合并成完整的原始图像；

步骤D，根据所述分割区域和所述超区域构建二元分割树；

步骤E，分别提取所述二元分割树中的目标区域和所述目标区域对应的超区域的基本区域特征并据此构建第一区域特征和第二区域特征，然后根据所述第一区域特征和第二区域特征进行目标区域的特征描述；

所述第一区域特征是根据所述目标区域的基本区域特征及所述超区域的基本区域特征构建的，所述第二区域特征是根据所述目标区域的基本区域特征、所述超区域的基本区域特征，所述目标区域对应的同级区域的基本区域特征及所述超区域的同级区域的基本区域特征构建的。

2.如权利要求1所述的区域特征描述方法，其特征在于，在步骤A中，利用图像分割算法对所述原始图像进行分割。

3.如权利要求1所述的区域特征描述方法，其特征在于，在步骤B中，计算相邻的所述分割区域之间的相似度，将相似度最高的两个分割区域合并得到超区域，具体包括：

以R_j表示某一分割区域，N_j表示该分割区域R_j的相邻区域的集合，S(R_n,R_j)表示分割区域R_j和其某一相邻区域R_n的相似度，R_s表示分割区域R_j与其相邻区域之间的相似度的最大值，则两个分割区域的区域合并准则为：

R_s＝arg max S(R_n,R_j)，R_n∈N_j。

4.如权利要求1所述的区域特征描述方法，其特征在于，在所述二元分割树中包含有根节点、叶子节点和非叶子节点，其中，根节点表示合并完的整个原始图像，叶子节点表示一个分割区域，非叶子结点表示一个超区域。

5.如权利要求4所述的区域特征描述方法，其特征在于，所述步骤E具体包括：

步骤E1，分别提取目标区域和所述目标区域对应的超区域的基本区域特征；

步骤E2，以步骤E1中提取的基本区域特征构建所述区域特征，根据所述区域特征对所述目标区域进行特征描述。

6.如权利要求5所述的区域特征描述方法，其特征在于，所述步骤E2具体包括：

步骤E211，计算所述二元分割树中的目标区域的基本区域特征，及所述目标区域对应的β个上级节点的超区域的基本区域特征；

步骤E212，根据所述基本区域特征构建第一区域特征；

以R_k表示所述目标区域，k表示第k个节点，β表示目标区域R_k对应的上级节点的级别数，h_k表示目标区域R_k对应的基本区域特征，表示第一区域特征；

步骤E213，若所述目标区域R_k到达所述二元分割树中根节点的级别数大于所述目标区域对应的上级节点的级别数β，则所述第一区域特征为：

步骤E214，若所述目标区域R_k到达所述二元分割树中根节点的级别数小于所述目标区域对应的上级节点的级别数β，n表示所述目标区域到所述根节点的级别数，则复制n-1节点的基本区域特征使得上级节点的级数为β，即所述第一区域特征为：