特征值提取方法及系统

1.一种特征值提取方法，其特征在于，所述方法包括：
对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的水平梯度；
对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的垂直梯度；
分别计算各个有效点的水平梯度平方值、水平梯度与垂直梯度的乘积和垂直梯度平方值；
分别累计以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和、水平梯度与垂直梯度的乘积和和垂直梯度平方值和；
根据所述窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和、水平梯度与垂直梯度的乘积和和垂直梯度平方值和计算当前有效点的特征值。
2.根据权利要求1所述的特征值提取方法，其特征在于，所述对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的水平梯度包括：
按行利用第一卷积核进行一维卷积计算，设当前有效点的像素值为g(x，y)，第一卷积核为(f1、f2、...、fM)，则按行利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，(x，y)为有效点在输入图像中的坐标，有效点的x大于 M为大于等于3的奇数；
然后按列利用第二卷积核进行一维卷积计算，设第二卷积核为(F1、F2、...、FN)，则按列利用第二卷积核进行一维卷积计算为：
其中，有效点的y大于 N为大于等于3的奇数；
所述对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的垂直梯度包括：
按行利用第二卷积核进行一维卷积计算，设当前有效点的像素值为g(x，y)，第二卷积核为(F1、F2、...、FN)，则按行利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，(x，y)为有效点在输入图像中的坐标，有效点的x大于 N为大于等于3的奇数；
然后按列利用第一卷积核进行一维卷积计算，设第一卷积核为(f1、f2、...、fM)，则按列利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，有效点的y大于 M为大于等于3的奇数。
3.根据权利要求2所述的特征值提取方法，其特征在于，所述对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的水平梯度或垂直梯度还包括：
所述按行进行一维卷积计算的计算结果采用先入先出缓冲队列结构存储，当输入图像中的第(当前卷积核大小-1)行的按行进行一维卷积的计算过程完毕以后，开始按列进行一维卷积的计算过程。
4.根据权利要求1所述的特征值提取方法，其特征在于，所述以当前有效点为中心的预定大小窗口是指以当前有效点为中心点的N*N窗口，N为大于等于3的奇数，所述分别累计以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和、水平梯度与垂直梯度的乘积和和垂直梯度平方值和包括：
将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的水平梯度平方值分别累计后存入一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述水平梯度平方值和；
将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的水平梯度与垂直梯度的乘积分别累计后存入另一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述水平梯度与垂直梯度的乘积和；
将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的垂直梯度平方值分别累计后存入再一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述垂直梯度平方值和。
5.根据权利要求1所述的特征值提取方法，其特征在于，所述根据所述窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和、水平梯度与垂直梯度的乘积和和垂直梯度平方值和计算当前有效点的特征值包括：
根据如下公式计算当前有效点的特征值T(x，y)：
其中，∑Grad_X2为以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和，∑Grad_Y2为以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的垂直梯度平方值和，∑Grad_X*Grad_Y为以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度与垂直梯度的乘积和。
6.一种特征值提取系统，其特征在于，其包括：
水平梯度计算模块，对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的水平梯度；
垂直梯度计算模块，对输入图像的行和列分别进行一维卷积计算以获得各个有效点的垂直梯度；
第一乘法模块，计算各个有效点的水平梯度平方值；
第二乘法模块，计算各个有效点的水平梯度与垂直梯度的乘积；
第三乘法模块，计算各个有效点的垂直梯度平方值；
第一累计模块，累计以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和；
第二累计模块，累计以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的水平梯度与垂直梯度的乘积和；
第三累计模块，累计以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各个有效点的垂直梯度平方值和；
特征值计算模块，根据所述窗口内的各个有效点的水平梯度平方值和、水平梯度与垂直梯度的乘积和和垂直梯度平方值和计算当前有效点的特征值。
7.根据权利要求6所述的特征值提取系统，其特征在于，所述水平梯度计算模块包括第一按行卷积单元和第一按列卷积单元，
所述第一按行卷积单元按行利用第一卷积核进行一维卷积计算，设当前有效点的像素值为g(x，y)，第一卷积核为(f1、f2、...、fM)，则按行利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，(x，y)为有效点在输入图像中的坐标，有效点的x大于 M为大于等于3的奇数；
所述第一按列卷积单元按列利用第二卷积核进行一维卷积计算，设第二卷积核为(F1、F2、...、FN)，则按列利用第二卷积核进行一维卷积计算为：
其中，有效点的y大于 N为大于等于3的奇数；
所述垂直梯度计算模块包括第二按行卷积单元和第二按列卷积单元，
所述第二按行卷积单元按行利用第二卷积核进行一维卷积计算，设当前有效点的像素值为g(x，y)，第二卷积核为(F1、F2、...、FN)，则按行利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，(x，y)为有效点在输入图像中的坐标，有效点的x大于 N为大于等于3的奇数；
所述第二按列卷积单元按列利用第一卷积核进行一维卷积计算，设第一卷积核为(f1、f2、...、fM)，则按列利用第一卷积核进行一维卷积计算为：
其中，有效点的y大于 M为大于等于3的奇数。
8.根据权利要求7所述的特征值提取系统，其特征在于，所述第一按行卷积单元和第二按行卷积单元按行进行一维卷积计算的计算结果采用先入先出缓冲队列结构存储，当输入图像中的第(当前卷积核大小-1)行的按行进行一维卷积的计算过程完毕以后，所述第一按列卷积单元和第二按列卷积单元开始按列进行一维卷积的计算过程。
9.根据权利要求6所述的特征值提取系统，其特征在于，
所述第一累计模块将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的水平梯度平方值分别累计后存入一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述水平梯度平方值和；
所述第二累计模块将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的水平梯度与垂直梯度的乘积分别累计后存入另一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述水平梯度与垂直梯度的乘积和；
所述第三累计模块将以当前有效点为中心的预定大小窗口内的各行有效点的垂直梯度平方值分别累计后存入再一先入先出缓冲队列结构，然后再按列进行累计以获得所述垂直梯度平方值和。
10.根据权利要求6所述的特征值提取系统，其特征在于，所述特征值计算模块根据如下公式计算当前有效点的特征值T(x，y)：
2 2
其中，∑Grad_X 为第一累计模块累积的水平梯度平方值和，∑Grad_Y 为第三累计模块累积的垂直梯度平方值和，∑Grad_X*Grad_Y为第二累计模块累积的水平梯度与垂直梯度的乘积和。

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