[发明专利]一种图像特征提取方法

权利要求书

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

对图像进行背景建模，从而提取图像的前景图；

对前景图进行颜色归一化处理，具体包括：像素颜色值对R，G，B 三通道亮度之和或者对三通道最大值进行归一；

利用分割算法将归一化处理后的图像分割成多个blob子区域，对分割的子区域利用计算几何学方法拟合成较规则的几何形状，其中，每个blob 块对应有RGB 颜色和空间坐标信息；

提取各blob子区域对应的颜色和位置特征。

2.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述背景模型包括基于MRF的背景模型、混合高斯模型，概率密度函数模型，或基于贝叶斯网络的背景模型。

3.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述图像分割算法包括基于GrabCut的算法、分水岭算法、区域分割及合并、形态学算法、Quadtree 分割算法、并行区域算法、或频域算法。

4.根据权利要求3所述的图像特征提取方法，其特征在于，当所述算法为基于GrabCut的算法时，所述利用图像分割算法对图像各像素点进行聚类，将图像分割成一块块子区域具体包括：根据待分割的对像建立一个无向权图G(V，E)，其中，像素点为图的顶点，边连接相邻像素点，边的权重为两像素点的不相似性度量，自适应地迭代合并聚类。

5.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述方法还包括：赋予每个blob 位置的预先确定的等分网格属性以使后续快速索引。

6.根据权利要求5所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述方法还包括：对每个blob 的位置属性进行bit位编码并将特征传输到相应的服务器进行上存储。