一种图像特征提取和描述方法

摘要

本发明涉及图像处理与计算机视觉领域，具体提供了一种适用于BoW(Bag of Words)模型应用在计算机视觉领域的图像特征提取与描述方法。本发明包括：对输入图像进行格式判断，若是灰度图像则不作处理，若不是灰度图像，则转换为HSV模型；选取尺度参数；采用均匀采样方法，按选取的尺度参数，以相同像素间隔对图像的特征点进行提取，计算图像H通道、S通道、V通道的DF-SIFT描述子，将颜色信息应用到分类任务中，采样密度由参数步长进行控制，得到图像的密集特征；对密集特征进行描述。本发明通过密集采样，使视觉词典更加准确可靠，利用双线性插值代替图像与高斯核函数卷积过程，使实现过程变得更简单、高效。

主权项

一种图像特征提取和描述方法，其特征是包括：(1)对输入图像进行格式判断，若是灰度图像则不作处理，若不是灰度图像，则转换为HSV模型；(2)选取尺度参数；(3)采用均匀采样方法，按选取的尺度参数，以相同像素间隔对图像的特征点进行提取，计算图像H通道、S通道、V通道的DF‑SIFT描述子，将颜色信息应用到分类任务中，采样密度由参数步长进行控制，得到图像的密集特征；(4)对密集特征进行描述。