[发明专利]一种基于仿生物视觉变换的图像RSTN不变属性特征提取及识别方法

摘要

本发明公开了一种基于仿生物视觉变换的图像RSTN不变属性特征提取及识别方法，包括以下步骤：1)对原始图像进行灰度化处理，并利用双线性插值法，重设置图像大小；2)基于Gabor与双极滤波器F的filter‑filter滤波器，检测目标图像方向边缘，获得边缘图像E；3)计算边缘图像E空间分辨率间距检测值，得到第一阶段输出图像S1；4)将第一阶段输出图像S1，再进行一次步骤二的方向边缘检测，与步骤三的空间分辨率间距检测，得到第二阶段的特征输出图像S2，得到不变属性特征，该方法模拟人类视觉感知机理，巧妙的结合仿生物视觉变换的RSTN不变属性特征，提高了图像识别的准确度，增强了对噪声的鲁棒性。

主权项

1.一种基于仿生物视觉变换的图像RSTN不变属性特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：初始化图像；对原始图像进行灰度化处理，并对灰度处理后的图像进行大小重置，重置大小后的图像长与宽大小相同，获得二维图像M(x,y)；步骤二：对二维图像进行滤波处理后，进行方向边缘检测，获取边缘图像E；利用Gabor滤波得到二维图像的中间响应G(x,y)，再采用水平‑垂直方向双极滤波器F与G(x,y)进行卷积获得方向边缘检测算子，利用方向边缘检测算子对二维图像提取图像边缘：其中，表示卷积，θ表示边缘方向角度，θ∈[0,180°]，Gabor滤波器宽度w＝0.1×I，I为二维图像中像素间距，取值范围为二维图像长度的10％‑80％；E(θ,I；M)表示图像方向边缘检测结果，▽表示微分算子；步骤三：计算边缘图像E在不同边缘方向θ与不同间距I下空间分辨率间距检测值，获取第一阶段输出图像S1；步骤3.1，对边缘图像E，进行像素间距为I，角度为θ的错位处理，获得错位边缘图像；步骤3.2，获取错位边缘图像与边缘图像E的重叠区域，将重叠区域的每个像素点的灰度值进行乘积求和处理；步骤3.3，对步骤3.2的结果进行归一化处理，获得间距检测算子，采用半波整形函数对间距检测算子进行整形处理，完成边缘图像E空间分辨率间距检测值的计算；步骤3.4，建立以方向θ和间距log(I)的坐标系，将经半波整形处理后的间距检测算子映射至第一阶段输出图像中对应像素点，得到第一阶段的输出图像S1；步骤四：将第一阶段输出图像S1，按照步骤二的处理过程进行滤波处理后再进行方向边缘检测，接着按照步骤三的处理过程进行空间分辨率间距检测计算，得到第二阶段的特征输出图像S2；对第一输出图像S1进行方向边缘检测时，像素间距I的取值为第一阶段输出图像S1长度的10％‑90％；步骤五：将特征输出图像S2中各像素点的像素值按照图像从左至右、从上至下的顺序排列成一维数组，以该数组作为图像的不变属性特征。