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申请/专利权人：大连民族大学

摘要：基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，属于计算机视觉应用中图像信息理解领域。为了解决基于身体部件信息对行人距离进行估计的课题中，无法对行人脚部件像素位置进行准确获取问题，通过HOG特征获取目标区域范围，并超像素算法对目标区域内像素进一步处理并去除冗余信息，对图像进行二值化处理，并利用能量滤波法获取能量滤波曲线，通过实验分析在曲线中得到目标点并映射到原有图像中，完成行人脚部位置获取过程。

主权项：1.一种基于能量滤波的行人图像的脚部件获取方法，其特征在于：包括如下步骤：第1步：通过HOG特征获取行人脚部标定框；第2步：通过超像素算法获得脚部目标所在区域；第3步：通过能量滤波获输出脚部坐标；第3步的方法是：设定行人脚尖中心点位置为脚部位置具体对应点Pf，对于脚部目标所在区域二值结果，分别在水平和垂直方向进行投影，能量特征是水平及垂直方向上的非零像素点统计，对二值图进行能量滤波处理，累计非零像素点并形成对应能量滤波曲线，在垂直能量分布图中，横坐标方向为图像坐标系中纵坐标方向，大小与图像坐标系中纵坐标大小相同，能量分布图纵坐标为图像中对应像素行的能量值大小，由图像与垂直能量分布图之间的对应关系，Pf横坐标为水平方向能量分布初始值横坐标与终点值横坐标中值，即： Pf纵坐标为垂直方向能量分布图终点值横坐标即： 获取脚部像素区域的方法是：1聚类初始化：在CIELAB彩色空间内，输入需要生成的超像素个数k，并根据处理区域内像素点数量n确定相同的网格间距s保证获取超像素块大小相同；其中： 使用像素点颜色与位置信息对CIELAB彩色空间内五维向量进行定义：Ck＝[lkakbkckxkyk]T1其中l，a，b表示的是颜色信息，x，y表示的是空间信息，lk是中心点色彩的亮度，ak是中心点在红色品红色和绿色之间的位置，bk是中心点在黄色和蓝色之间的位置，xk是中心点与x轴的距离，yk是中心点与y轴的距离；2像素距离计算：定义距离指标D来表示像素i与距离中心Ck之间的关系，通过颜色距离与空间距离共同判断，以权重m决定二者对于距离指标D的贡献大小： 其中，dc表示颜色距离，ds表示空间距离，m代表距离调节权值系数，当m更小时，颜色距离的权重更高，超像素对于目标边缘的吸附性更强，超像素的形状和大小的规则性下降；当m更大时，空间距离的权重更高，形成超像素块的规则性更好；3像素分配：像素分配过程中的每个像素i都将根据与聚类中心点的距离被分配到相应的超像素块中，像素区域的对应搜索区域是超像素区域的二倍；4聚类中心更新：当像素i被分配到聚类中心后，根据像素点颜色与位置信息重新对聚类中心确定，利用空间二范数计算更新后与前一聚类中心的残差值，不断重复更新过程直至误差收敛，停止更新并确定超像素块；5后处理：在聚类处理后，将出现部分像素点不属于任何超像素块，利用连通算法对孤立像素点进行再分配处理。

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