【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及一种图像特征提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在图像处理领域中，图像特征提供了图像丰富的信息。图像的特征点(如角点、边缘端点、极值点等)提取是计算机视觉领域中的基础部分，其可为图像匹配、物体识别、目标跟踪和三维重建等计算机视觉领域中的具体应用提供数据支持。目标前的特征提取算法包括sift(scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)特征提取算法、surf(speeded up robust features，加速稳健特征)算法、fast(features from acceleratedsegment test，加速分段测试的特征)算法、harris算法和shi-tomasi算法等。
2、为了提高特征点的提取精准度通常会采用shi-tomasi算法，但是，由于shi-tomasi算法需要计算整个图像提取区域像素点灰度水平方向和垂直方向的梯度，因此使得算法运算量较大，图像特征点的提取耗时较高。
技术实现思路
1、本申请提供一种图像特征提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以降低提取图像特征点所需的计算量、提高图像特征点的提取速度。
2、第一方面，本申请提供一种图像特征提取方法，所述方法包括：
3、获取待提取图像；
4、基于所述待提取图像中像素点间的灰度绝对差进行特征点提取，得到所述待提取图像的初筛特征点；
5、基于所述
6、基于所述候选特征区域的像素梯度进行特征点提取，得到所述待提取图像的目标特征点。
7、在一些实施例中，所述基于所述待提取图像中像素点间的灰度绝对差进行特征点提取，得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
8、对所述待提取图像的各像素点进行遍历，将当前遍历像素点作为待判定像素点；
9、从所述待提取图像的各像素点中获取所述待判定像素点的初始周边像素点，得到所述待判定像素点的第一周边像素点集合；
10、从所述第一周边像素点集合中确定所述待判定像素点的各目标周边像素点，得到所述待判定像素点的第二周边像素点集合；
11、若每个所述目标周边像素点的灰度值与所述待判定像素点的灰度值之间的绝对差大于预设差值阈值，则将每个所述目标周边像素点作为第一目标像素点；
12、若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点。
13、在一些实施例中，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
14、若每个所述初始周边像素点的灰度值与所述待判定像素点的灰度值之间的绝对差大于预设差值阈值，则将每个所述初始周边像素点作为第二目标像素点；
15、若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值、且所述第一周边像素点集合中所述第二目标像素点的数量大于第二预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点。
16、在一些实施例中，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值、且所述第一周边像素点集合中所述第二目标像素点的数量大于第二预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
17、若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值、且所述第一周边像素点集合中所述第二目标像素点的数量大于第二预设数量阈值，则将所述待判定像素点作为备选像素点；
18、若所述待判定像素点的预设距离范围内存在其他备选像素点，则从所述待判定像素点和所述其他备选像素点中，获取像素响应值最大的像素点作为所述待提取图像的初筛特征点。
19、在一些实施例中，所述基于所述初筛特征点进行膨胀处理，得到所述待提取图像的候选特征区域，包括：
20、获取预设的膨胀元素；
21、确定所述初筛特征点的目标像素点区域；
22、获取所述膨胀元素在所述目标像素点区域内的占据像素点区域，作为所述候选特征区域。
23、在一些实施例中，所述基于所述候选特征区域的像素梯度进行特征点提取，得到所述待提取图像的目标特征点，包括：
24、获取所述候选特征区域的梯度图，其中，所述梯度图包括所述候选特征区域内各像素点的梯度；
25、对所述候选特征区域的各像素点进行遍历，根据所述梯度图获取当前遍历的候选像素点的窗口响应值；
26、若所述窗口响应值大于预设响应值阈值，则将所述当前遍历的候选像素点作为所述目标特征点。
27、在一些实施例中，所述根据所述梯度图获取当前遍历的候选像素点的窗口响应值，包括：
28、获取所述梯度图的协方差矩阵，其中，所述协方差矩阵包括第一特征值和第二特征值；
29、获取所述第一特征值和所述第二特征值中的最小值，以作为所述当前遍历的候选像素点的窗口响应值。
30、第二方面，本申请提供一种图像特征提取装置，所述图像特征提取装置包括：
31、获取单元，用于获取待提取图像；
32、第一提取单元，用于基于所述待提取图像中像素点间的灰度绝对差进行特征点提取，得到所述待提取图像的初筛特征点；
33、膨胀单元，用于基于所述初筛特征点进行膨胀处理，得到所述待提取图像的候选特征区域；
34、第二提取单元，用于基于所述候选特征区域的像素梯度进行特征点提取，得到所述待提取图像的目标特征点。
35、在一些实施例中，第一提取单元具体用于：
36、对所述待提取图像的各像素点进行遍历，将当前遍历像素点作为待判定像素点；
37、从所述待提取图像的各像素点中获取所述待判定像素点的初始周边像素点，得到所述待判定像素点的第一周边像素点集合；
38、从所述第一周边像素点集合中确定所述待判定像素点的各目标周边像素点，得到所述待判定像素点的第二周边像素点集合；
39、若每个所述目标周边像素点的灰度值与所述待判定像素点的灰度值之间的绝对差大于预设差值阈值，则将每个所述目标周边像素点作为第一目标像素点；
40、若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点。
41、在一些实施例中，第一提取单元具体用于：
42、若每个所述初始周边像素点的灰度值与所述待判定像素点的灰度值之间的绝对差大于预设差值阈值，则将每个所述初始周边像素点作为第二目标像素点；
43、若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所述待提取图像中像素点间的灰度绝对差进行特征点提取，得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
3.根据权利要求2所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
4.根据权利要求3所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值、且所述第一周边像素点集合中所述第二目标像素点的数量大于第二预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
5.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所述初筛特征点进行膨胀处理，得到所述待提取图像的候选特征区域，包括：
6.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所述候选特征区域的像素梯度进行特征点提取，得到所述待提取图像的目标特征点，包
7.根据权利要求6所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述根据所述梯度图获取当前遍历的候选像素点的窗口响应值，包括：
8.一种图像特征提取装置，其特征在于，所述图像特征提取装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至7任一项所述的图像特征提取方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的图像特征提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所述待提取图像中像素点间的灰度绝对差进行特征点提取，得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
3.根据权利要求2所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
4.根据权利要求3所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述若所述第二周边像素点集合中所述第一目标像素点的数量大于第一预设数量阈值、且所述第一周边像素点集合中所述第二目标像素点的数量大于第二预设数量阈值，则基于所述待判定像素点得到所述待提取图像的初筛特征点，包括：
5.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏智龙，杨鹏，
申请(专利权)人：珠海莫界科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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