[发明专利]图像分类方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类图像的特征图；

获取所述待分类图像的特征图中的边缘曲线的主方向；

从类别特征库中获取到所述主方向所在的方向区间、且预设尺寸的样本特征图；

将所述特征图与至少一个所述类别特征库中的样本特征图进行匹配，以获取所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图的相似度；

基于所述相似度，确定所述待分类图像的类别；

构建所述类别特征库，包括：

对样本图像进行多次高斯滤波和亚采样，以获取所述样本图像的多尺寸图像；

分别对所述样本图像的每个尺寸图像进行边缘检测，获取每个尺寸图像的多个边缘图像；

基于所述每个尺寸图像的多个边缘图像的局部极大值，将所述每个尺寸图像的多个边缘图像合成每个尺寸的边缘图像；

对所述边缘图像进行边缘过滤，以获取每个尺寸图像的边缘曲线；

基于所述每个尺寸图像的边缘曲线提取特征图；

基于所述特征图构建所述样本图像的类别特征库。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待分类图像的特征图，包括：

对所述待分类图像进行多次高斯滤波和亚采样，以获取所述待分类图像的多尺寸图像；

分别对所述待分类图像的每个尺寸图像进行边缘检测，获取每个尺寸图像的多个边缘图像；

基于所述每个尺寸图像的多个边缘图像的局部极大值，将所述每个尺寸图像的多个边缘图像合成每个尺寸的边缘图像；

对所述边缘图像进行边缘过滤，以获取每个尺寸图像的边缘曲线；

基于所述每个尺寸图像的边缘曲线提取特征图；

将所述特征图归一化到预设尺寸，以获取所述待分类图像的特征图。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征图由主方向以及局部边缘图像构成的key-value对组成，其中，key为主方向，value为局部边缘图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述特征图与至少一个类别特征库中的样本特征图进行匹配，以获取所述特征图与类别特征库中的样本特征图的相似度，包括：

设置所述预设尺寸且与所述方向区间相同的度量模板；

将所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图投影到所述度量模板中，计算所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图的距离；

根据所述距离获取所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图的相似度。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下公式计算所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图的距离：

其中，

其中，d表示距离，p表示待分类图像的特征图中的边缘曲线，q表示样本特征图中的边缘曲线，p_i表示待分类图像的特征图中的边缘曲线第i个像素点，q_j表示样本特征图中的边缘曲线第j个像素点，m表示待分类图像的特征图中的边缘曲线中的像素点的总数目，n表示样本特征图中的边缘曲线中的像素点的总数目。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述相似度，确定所述待分类图像的类别，包括：

对所述特征图与所述类别特征库中的样本特征图的相似度大于阈值的类别特征库中的样本特征图的数目累加投票；

基于所述投票结果确定所述特征图的类别。