一種識別圖像類別的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種識別圖像類別的方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術中圖像類別識別判斷過程復雜，識別結果準確度不高的問題。本發(fā)明提供的圖像類別識別方法包括：對獲取的待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理；對得到的歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像；將邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征；將識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果。通過本發(fā)明，使圖像類別識別判斷過程中提取的特征更具一致性和可比性，并且具有局部性，獲取的識別結果更為準確。
【專利說明】—種識別圖像類別的方法及系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及模式識別【技術領域】，尤其涉及一種識別圖像類別的方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]在圖像樣本類別識別判斷過程中，模式識別技術得到越來越廣泛的應用。
[0003]現(xiàn)有的模式識別技術進行圖像種類識別時一般要根據(jù)圖像本身選取合適的特征，才能獲取較好的識別結果。例如在車標類別識別過程中，一般先收集已知的車標區(qū)域圖像(已知數(shù)據(jù)樣本)作為已知類別樣本，然后用一些數(shù)字化的特征來描述已知類別數(shù)據(jù)樣本完成對這些已知類別樣本特征的選取，比如可以對圖像進行歸一化處理，并對歸一化處理后的圖像進行邊緣計算，將邊緣圖像作為樣本特征；同樣對待識別車標(待識別樣本)進行相同的處理，使其具有與選取的樣本特征具有相同的數(shù)字化特征，最后利用這些數(shù)字化的特征進行匹配分類，從而得到待識別車標所屬的類別
[0004]發(fā)明人在實施本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術的上述圖像類別識別判斷的方法，直接對已知類別樣本進行數(shù)字化描述，使得選取的樣本特征差異性較大，可比性差，匹配比較過程復雜；另一方面，即使對已知類別樣本進行歸一化處理和邊緣計算處理，也是采用全圖的邊緣特征進行匹配識別，不能將外觀類似但細節(jié)不同的圖像區(qū)分開來，識別結果準確度不高。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種識別圖像類別的方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術中圖像類別識別判斷過程復雜，識別結果準確度不高的問題。
[0006]本發(fā)明的目的是通過以下技術方案實現(xiàn)的:
[0007]本發(fā)明一方面提供了一種識別圖像類別的方法，該方法包括:
[0008]獲取待識別圖像，并對所述待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，得到歸一化圖像；
[0009]對所述歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像；
[0010]將所述邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征；
[0011]將所述識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果。
[0012]本發(fā)明另一方面還提供了一種識別圖像類別的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:
[0013]歸一化處理單元，用于對獲取到的待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，得到歸一化圖像；
[0014]邊緣計算單元，用于對歸一化處理單元歸一化處理得到的歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像；
[0015]識別特征確定單元，用于將邊緣計算單元得到的邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征；
[0016]匹配比較單元，用于將識別特征確定單元確定的識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果。
[0017]本發(fā)明提供的識別圖像類別的方法及系統(tǒng)，一方面，對圖像進行灰度歸一化處理和空間化處理，使得后續(xù)的特征選取都是在同一個灰度分布和同一個圖像大小進行的，使得提取的特征更具有一致性和可比性。另一方面，對計算得到的邊緣圖像進行分塊，對塊內的梯度方向直方圖進行統(tǒng)計，以此作為圖像類別識別的識別特征，使獲取的識別特征不僅具有全局性，而且具有局部性，能夠獲取到更為準確的識別結果。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]圖1為本發(fā)明實施例提供的識別圖像類別的方法流程圖；
[0019]圖2為本發(fā)明實施例提供的車標識別方法流程圖；
[0020]圖3為本發(fā)明實施例提供的識別圖像類別的系統(tǒng)構成框圖。
【具體實施方式】
[0021]本發(fā)明提供的識別圖像類別的方法，在選取特征之前對圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，使得圖像大小相同，灰度分布接近同一分布，在選取特征時，對邊緣圖像進行分塊，對塊內梯度方向直方圖進行統(tǒng)計，作為最終的識別特征，不僅保持了識別的全局性，也能凸顯圖像的局部特征。
[0022]本發(fā)明實施例一提供了一種識別圖像類別的方法，該方法實現(xiàn)過程如圖1所示，包括:
[0023]步驟SIO1:獲取待識別圖像。
[0024]步驟S102:對獲取到的待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，得到歸一化圖像。
[0025]步驟S103:對所述歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像。
[0026]步驟S104:將所述邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征。
[0027]步驟S105:將所述識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果。
[0028]本發(fā)明實施例提供的識別圖像類別的方法，由于對圖像進行了灰度歸一化處理和空間化處理，使得后續(xù)的特征選取都是在同一個灰度分布和同一個圖像大小進行的，使得提取的特征更具有一致性和可比性。并且，對計算得到的邊緣圖像進行分塊，對塊內的梯度方向直方圖進行統(tǒng)計，以此作為圖像類別識別的識別特征，使獲取的識別特征不僅具有全局性，而且具有局部性，能夠獲取到更為準確的識別結果。
[0029]本發(fā)明實施例二將結合實際應用對實施例一中識別圖像類別的方法進行詳細說明，本發(fā)明實施例中以將上述圖像種類識別方法應用于車標種類識別為例進行說明，當然并不引以為限，如圖2所示為本發(fā)明實施例提供的車標類別識別方法流程圖。
[0030]步驟S201:輸入原始車標圖像。
[0031]步驟S202:計算原始車標圖像在YUV色彩空間下Y分量的灰度均值Avg和標準差Sdv,然后根據(jù)預設的歸一化均值NormAvg和標準差NormSdv進行灰度歸一化,得到灰度歸
一化車標圖像。
[0032]具體的，對原始車標圖像進行灰度歸一化時，采用的公式如下:
[0033]
【權利要求】
1.一種識別圖像類別的方法，其特征在于，該方法包括: 獲取待識別圖像，并對所述待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，得到歸一化圖像； 對所述歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像； 將所述邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征； 將所述識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果O
2.如權利要求1所述的識別圖像類別的方法，其特征在于，每一塊的梯度方向直方圖的計算方法為: 對每一塊內邊緣強度值大于預設閾值的像素點進行梯度方向直方圖統(tǒng)計，將大于預設閾值的每一像素點的邊緣強度值作為對應梯度方向直方圖的數(shù)值。
3.如權利要求1所述的識別圖像類別的方法，其特征在于，所述將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征的過程具體包括: 分別將每一塊的梯度方向直方圖進行歸一化； 按各塊之間的空間順序 ，將各塊歸一化后的梯度方向直方圖合并成向量作為最終的識別特征。
4.如權利要求1所述的識別圖像類別的方法，其特征在于，將所述識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到圖像類別的識別結果的過程包括: 計算所述識別特征與所述標準圖像庫中的各個樣本特征之間的歐式距離； 選取與所述識別特征之間的歐式距離最小的樣本特征對應的圖像類別作為最終識別圖像類別的識別結果。
5.如權利要求1所述的識別圖像類別的方法，其特征在于，所述將所述邊緣圖像進行分塊包括: 將所述邊緣圖像按照固定窗口大小進行分塊。
6.一種識別圖像類別的系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括: 歸一化處理單元，用于對獲取到的待識別圖像進行灰度歸一化處理和空間歸一化處理，得到歸一化圖像； 邊緣計算單元，用于對歸一化處理單元歸一化處理得到的歸一化圖像進行邊緣計算，得到邊緣圖像； 識別特征確定單元，用于將邊緣計算單元得到的邊緣圖像進行分塊，并計算每一塊的梯度方向直方圖，將各塊的梯度方向直方圖合并成向量作為識別特征； 匹配比較單元，用于將識別特征確定單元確定的識別特征與標準圖像庫中的樣本特征進行比較，得到識別圖像類別的識別結果。
7.如權利要求6所述的識別圖像類別的系統(tǒng)，其特征在于，所述識別特征確定單元還用于: 對每一塊內邊緣強度值大于預設閾值的像素點進行梯度方向直方圖統(tǒng)計，將大于預設閾值的每一像素點的邊緣強度值作為對應梯度方向直方圖的數(shù)值。
8.如權利要求6所述的識別圖像類別的系統(tǒng)，其特征在于，所述識別特征確定單元還用于: 分別將每一塊的梯度方向直方圖進行歸一化； 按各塊之間的空間順序，將各塊歸一化后的梯度方向直方圖合并成向量作為最終的識別特征。
9.如權利要求6所述的識別圖像類別的系統(tǒng)，其特征在于，所述匹配比較單元還用于: 計算所述識別特征確定單元確定的識別特征與所述標準圖像庫中的各個樣本特征之間的歐式距離； 選取與所述識別特征之間的歐式距離最小的樣本特征對應的圖像類別作為最終識別圖像類別的識別結果。
10.如權利要求6所述的識別圖像類別的系統(tǒng)，其特征在于，所述識別特征確定單元還用于: 將所述邊緣計算單 元得到的邊緣圖像按照固定窗口大小進行分塊。
【文檔編號】G06K9/62GK103544495SQ201210241256
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2012年7月12日 優(yōu)先權日:2012年7月12日
【發(fā)明者】謝志明, 潘暉, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅 申請人:浙江大華技術股份有限公司