[发明专利]基于单层感知器模型的图像特征提取方法有效
| 申请号： | 201910904798.5 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110717499B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 陈志华;胡淑莹;刘晓利 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06V10/50 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 唐代盛 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于单层感知器模型的图像特征提取方法，包括以下步骤：对输入目标跟踪过程中前后相邻的两帧图像做灰度变换；对前一帧图像的灰度图像进行高斯滤波；求前一帧灰度图像与高斯滤波图像的绝对差；将绝对差图像与后一帧灰度图像相乘；提取前一帧灰度图像的边缘特征；将相乘得到的新图像与前一帧灰度图像的边缘特征图像相加；对相加得到的新图像进行膨胀处理，得到最终的特征图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 单层 感知 模型 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于单层感知器模型的图像特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，对输入目标跟踪过程中前后相邻的两帧图像做灰度变换；/n步骤2，对前一帧图像的灰度图像进行高斯滤波；/n步骤3，求前一帧灰度图像与高斯滤波图像的绝对差；/n步骤4，将绝对差图像与后一帧灰度图像相乘；/n步骤5，提取前一帧灰度图像的边缘特征；/n步骤6，将相乘得到的新图像与前一帧灰度图像的边缘特征图像相加；/n步骤7，对相加得到的新图像进行膨胀处理，得到最终的特征图像。/n
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