[发明专利]基于颜色特征的特征提取方法在审
| 申请号： | 201611221227.4 | 申请日： | 2016-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN106650755A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 焦淑红;李海博;任慧龙;李辉;冯国庆 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06K9/32;G06K9/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于一种图像处理领域的特征提取方法。本发明包括粗定位过程包含以下步骤对采集到的图像进行降采样，采样倍数为4倍；将图像由RGB颜色空间转换到LAB空间，并去掉L通道；建立颜色特征库，采集目标颜色信息并保存，对图像中的颜色利用K‑means算法进行聚类分析；目标图像与颜色特征库进行匹配，确定最佳匹配位置，实现粗定位等。本发明所述方法包括一种将图像粗定位和精确定位相结合的改进彩色图像特征匹配方法。粗定位中的金字塔降采样方法使得图像的分辨率降低了4倍，但图像中的颜色信息都还保留，彩色图像处理速率却大大提高，改善了以往彩色图像处理速度慢的缺点，实现了彩色图像处理的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 颜色 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
基于颜色特征的特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)粗定位过程包含以下步骤：(1.1)对采集到的图像进行降采样，采样倍数为4倍；(1.2)将图像由RGB颜色空间转换到LAB空间，并去掉L通道；(1.3)建立颜色特征库，采集目标颜色信息并保存，对图像中的颜色利用K‑means算法进行聚类分析；(1.4)目标图像与颜色特征库进行匹配，确定最佳匹配位置，实现粗定位；(2)精确定位过程包含以下步骤：(2.1)得到粗定位过程中分割出的目标的感兴趣区域；(2.2)在上述区域的聚类目标颜色中心设置10*10的窗口，进行精搜索；(2.3)通过搜索窗口的搜索提取出特征点；(2.4)将提取到的特征点进行匹配，实现精定位。
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