检测图像中的对象的装置和方法、分类器生成装置和方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102376087102376087B(45)授权公告日2014.12.03(21)申请号201010257560.7PerformanceEvaluationofLocalDescriptors》.《IEEETransactionsonpattern(22)申请日2010.08.17analysisandmachineintelligence》.2005,第(73)专利权人富士通株式会社27卷(第10期),1615-1630.地址日本神奈川县Antoinetaza,etal.《Discrimination(72)发明人刘汝杰王月红于浩上原祐介ofPlanarShapesUsingShapeMatrices》.增本大器《IEEETransactionsonsystems,man(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限andcybernetics》.1989,第19卷(第5公司11227期),1281-1289.代理人杜诚李春晖审查员于雷(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)(56)对比文件US2006120591A1,2006.06.08,WO2005024708A1,2005.03.17,US5161204A,1992.11.03,KrystianMikolajczyk,etal.《A权权利要求书2页利要求书2页说明书12页说明书12页附图9页附图9页(54)发明名称检测图像中的对象的装置和方法、分类器生成装置和方法(57)摘要提供检测图像中对象的装置和方法、分类器生成装置和方法。检测方法包括：在以图像中特定点为极点的极坐标系，用极线和以极点为圆心的圆划分网格，网格由相邻极线与相邻圆或与最小圆限定，极线条数和圆的个数为常数，最大圆半径大于等于前景图像像素与特定点间最大距离；针对每个网格，计算前景图像中轮廓像素和非轮廓像素相对于网格参考方向的梯度方向并获得梯度方向直方图，将非轮廓像素经距离变换映射到的轮廓像素的梯度方向作为非轮廓像素的梯度方向；将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量，每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同，对总直方图向量进行傅立叶变换，以得到图像的特征向量；基于特征向量进行检测。CN102376087BCN1023768BCN102376087B权利要求书1/2页1.一种用于对图像中的对象进行检测的装置，包括：网格划分部分，用于在以图像中的特定点为极点的极坐标系中，用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格，其中，所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域，所述极线的条数和所述圆的个数为常数，并且，所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离；梯度方向直方图获得部分，用于针对每个网格，计算前景图像中轮廓像素和非轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图，其中，将所述前景图像的非轮廓像素通过距离变换所映射到的轮廓像素的梯度方向作为所述非轮廓像素的梯度方向；特征构造部分，用于将所有网格的梯度方向直方图连接成总直方图向量，其中，每对相邻极线限定的网格的梯度方向直方图的连接顺序相同，并且，所述特征构造部分对所述总直方图向量进行傅立叶变换，以得到所述图像的特征向量；以及对象检测部分，用于基于所得到的特征向量对所述图像中的对象进行检测。2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述相邻圆之间的径向距离等于所述圆中最小圆的半径，并且所述相邻极线之间的夹角相等。3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述网格划分部分确定所述圆和极线，使得相邻圆之间所限定的以及所述最小圆所限定的前景图像上的像素或轮廓像素的数目相等，并且使得所述相邻极线之间所限定的前景图像上的像素或轮廓像素的数目相等。4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述特定点是所述前景图像的几何中心或重心。5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述网格的所述参考方向经过所述特定点并且均分限定所述网格的两个极线的夹角。6.一种对图像中的对象进行检测的方法，包括：在以图像中的特定点为极点的极坐标系中，用多条极线和以极点为圆心的多个圆划分网格，其中，所述网格是相邻极线与相邻圆或相邻极线与圆中的最小圆所限定的区域，所述极线的条数和所述圆的个数为常数，并且，所述圆中最大圆的半径大于等于所述图像中的前景图像的像素与所述特定点之间的最大距离；针对每个网格，计算前景图像中轮廓像素和非轮廓像素的相对于所述网格的参考方向的梯度方向并且根据所计算的梯度方向获得所述网格的梯度方向直方图，其中，将所述前景图像的非轮廓像素通过距离变换所映射到的轮廓像素的梯度方向作为所述非