[发明专利]一种基于图像特征的二进制编码组织算法

说明书

一种基于图像特征的二进制编码组织算法，首先分割图像中物体的区域，提取颜色块，计算每个颜色块的图像特征，包括颜色特征（HSV三通道值）、纹理特征（LBP特征值）和形状特征（线段、角点），然后将每个块的每一个特征值分别量化到0‑255范围内，再将特征值由十进制转换为二进制，将二进制数值根据二进制的位数进行多层编码后存储，最后对每个块的每一个特征值的多层编码进行两两组织，得到每个块的多层编码，再将每个块的多层编码进行两两组织，最后得到该图像物体的多层编码，并以该形式存储。这种将物体特征数据化，进行存储的方式以及编码的逐层细化，大大地方便了计算机对图像物体的检索、识别，从而能更快速的识别出物体信息。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于图像特征的二进制编码组织算法。

背景技术

在计算机对图像物体识别的过程中，需要将物体的特征信息提取出来，进行储存，以便于之后学习时的提取，现有的储存方式通常为不进行任何变换直接将特征值存储，然而这种储存方式存在以下不足之处：

1．没有将多种特征统一量化到一定范围内，即多种特征的值变化范围不定，可能每种特征根据提取算法的不同会得到不同大小范围的值，这些数据不能很好的相互整合，不利于数据的检索；

2．不能在一定范围的数据量内描述一个物体，不能形成一个有规律的关于物体描述的数据系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种将物体特征信息具体化、数据化，变为计算机可以存储的数据信息，以便于计算机识别的的基于图像特征的二进制编码组织算法，以克服已有技术所存在的上述不足。

本发明采取的技术方案是：一种基于图像特征的二进制编码组织算法，包括以下步骤：

A．分割图像中物体的区域，提取颜色块，计算每个颜色块的图像特征，包括颜色特征（HSV三通道值）、纹理特征（LBP特征值）和形状特征（线段、角点）；

B．将每个块的每一个特征值分别量化到0-255范围内；

C．将特征值由十进制转换为二进制，将二进制数值根据二进制的位数进行多层编码后存储；

D．对每个块的每一个特征值的多层编码进行两两组织，得到每个块的多层编码，再将每个块的多层编码进行两两组织，最后得到该图像物体的多层编码，并以该形式存储。

其进一步的技术方案为：所述步骤B具体包括以下步骤：

b1．将颜色特征值，即H、S、V的值范围量化至0-255内；

b2．将LBP特征值的范围量化至0-255内：

由统计色块的灰度图得到直方图数据，从直方图中筛选出数据集合（即数组），该数组中的每个数据为当前长度值的数量值，再从该数组中筛选出最大的多个数组，将其对应长度位置的数量值量化到0-255范围内，数量值的变化范围为该颜色块的像素点数量和，最后根据具体大小将每个长度的数量值量化到0-255范围内；

b3．将角点、线段特征值的范围量化至0-255内：

由每个块的外轮廓曲线提取得到的角点，角度取值为0-π/2，将其量化到0-255范围内，类型分为凹、凸两种，分别用0、255表示；

由角点和外轮廓曲线切分得到的线段数据，每条线段的形状特征根据计算其端点长度及其中线位置得到4个特征值，将其量化到0-255范围内，再将每条线段的长度特征以最长线段为基础、最大值量化到0-255的范围内。

更进一步：所述步骤C具体包括以下步骤：