信息利用的效率，提高了待處理區(qū)塊的處理精度。
[0021]由于在本發(fā)明的一種具體實現(xiàn)中采用了 SIFT特征向量和LBP特征向量，SIFT特征向量在用于待處理區(qū)塊的處理時對于有形成分的大小和方向等非常魯棒，LBP特征向量在用于待處理區(qū)塊的處理時對于光照等非常魯棒，因此大大提高了待處理區(qū)塊的處理精度。
[0022]另外，由于在本發(fā)明的一種具體實現(xiàn)中先將待處理區(qū)塊轉(zhuǎn)換為灰度級待處理區(qū)塊，再計算灰度級待處理區(qū)塊的局部特征統(tǒng)計向量，提高了處理結(jié)果對于顏色等的魯棒性。
[0023]另外，LBP特征向量既能體現(xiàn)一定的區(qū)塊局部特征，也能體現(xiàn)一定的區(qū)塊總體特征，SIFT特征向量體現(xiàn)區(qū)塊局部特征。由于在本發(fā)明的一種具體實現(xiàn)中，合并SIFT特征向量的kl個聚類的統(tǒng)計直方圖向量、以及LBP特征向量的k2個聚類的統(tǒng)計直方圖向量，因此通過調(diào)整kl和k2的比，能夠很好地調(diào)整局部特征和總體特征對于待處理區(qū)塊的處理的貢獻率。
【附圖說明】
[0024]本發(fā)明的這些和其它的特征和優(yōu)點通過以下結(jié)合附圖的詳細描述將變得更加顯而易見。
[0025]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于處理尿液沉渣圖像的待處理區(qū)塊的方法的流程圖。
[0026]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的形成多層高斯差區(qū)塊的過程的示意圖。
[0027]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的形成特定關(guān)鍵點的SIFT特征向量的過程的示意圖。
[0028]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的待處理區(qū)塊的全部SIFT特征向量的示意圖。
[0029]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的對于待處理區(qū)塊中的特定像素形成的LBP碼。
[0030]圖6示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的待處理區(qū)塊的特定窗口的LBP特征向量的示意圖。
[0031]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的待處理區(qū)塊的全部LBP特征向量的示意圖。
[0032]圖8示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的待處理區(qū)塊的對于kl個聚類的統(tǒng)計直方圖向量的示意圖。
[0033]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于處理尿液沉渣圖像的待處理區(qū)塊的裝置的框圖。
[0034]圖10示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于處理尿液沉渣圖像的待處理區(qū)塊的設(shè)備的框圖。
【具體實施方式】
[0035]下面，將結(jié)合附圖詳細描述本發(fā)明的各個實施例。
[0036]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于處理尿液沉渣圖像的待處理區(qū)塊的方法I的流程圖。
[0037]在步驟SI中，計算待處理區(qū)塊的可變數(shù)目個局部特征向量?？傮w特征是待處理區(qū)塊整體具有的特征，如總體的形狀等。局部特征是待處理區(qū)塊的局部位置處的特征，如局部位置處的紋理等。局部特征向量是代表待處理區(qū)塊的局部特征的向量，例如下面介紹的SIFT特征向量和LBP特征向量。
[0038]在步驟S2中，將所述可變數(shù)目個局部特征向量劃分到固定數(shù)目個聚類中，從而獲得該待處理區(qū)塊的固定數(shù)目個聚類的統(tǒng)計直方圖向量，即詞袋法(B0W)。該統(tǒng)計直方圖向量反映了所述可變數(shù)目個局部特征向量在所述固定數(shù)目個聚類中的統(tǒng)計分布。執(zhí)行步驟S2是因為，區(qū)塊處理的特征集中的特征必須對于所有待處理區(qū)塊是通用的。只有將可變數(shù)目個局部特征向量劃分到固定數(shù)目個聚類中，從而獲得固定數(shù)目個聚類的統(tǒng)計直方圖向量，這樣的統(tǒng)計直方圖向量才在各待處理區(qū)塊間具有可對比性。
[0039]在步驟S3中，將所述統(tǒng)計直方圖向量作為區(qū)塊處理的特征集中的特征，對待處理區(qū)塊進行處理。
[0040]在一個實施例中，可變數(shù)目個局部特征向量包括m個SIFT特征向量和η個LBP特征向量，其中m和η為可變正整數(shù)。下面結(jié)合圖2-9詳細描述獲得待處理區(qū)塊的聚類后的統(tǒng)計直方圖向量從而據(jù)此對待處理區(qū)塊進行處理的過程。
[0041]SIFT特征向量計算:
[0042]首先，對待處理區(qū)塊和/或縮放后的待處理區(qū)塊施加接連的多次高斯濾波，以獲得多層區(qū)塊。
[0043]圖2示出了一個多次高斯濾波的例子。對待處理區(qū)塊101施加高斯濾波，得到第一次濾波后的高斯區(qū)塊102。對第一次濾波后的高斯區(qū)塊102施加高斯濾波，得到第二次濾波后的高斯區(qū)塊103。對第二次濾波后的高斯區(qū)塊103施加高斯濾波，得到第三次濾波后的高斯區(qū)塊104。對第三次濾波后的高斯區(qū)塊104施加高斯濾波，得到第四次濾波后的高斯區(qū)塊 105。
[0044]然后，對第四次濾波后的高斯區(qū)塊105進行縮放(縮放可采用已知方法，例如將16像素X 16像素的區(qū)塊縮放成8像素Χ8像素的區(qū)塊時，可以在區(qū)塊的長和寬方向上各選取一半的像素)，同時進行第五次濾波，得到第五次濾波后的高斯區(qū)塊106。對第五次濾波后的高斯區(qū)塊106施加高斯濾波，得到第六次濾波后的高斯區(qū)塊107。對第六次濾波后的高斯區(qū)塊107施加高斯濾波，得到第七次濾波后的高斯區(qū)塊108。對第七次濾波后的高斯區(qū)塊108施加高斯濾波，得到第八次濾波后的高斯區(qū)塊109。對第八次濾波后的高斯區(qū)塊109施加高斯濾波，得到第九次濾波后的高斯區(qū)塊110。
[0045]然后，通過計算所述多層區(qū)塊中的相鄰層區(qū)塊的相應(yīng)各像素值的差，獲得相鄰層區(qū)塊之間的高斯差區(qū)塊，以形成多層高斯差區(qū)塊。
[0046]如圖2所示，待處理區(qū)塊101和第一次濾波后的高斯區(qū)塊102之間的高斯差區(qū)塊用201表示。第一次濾波后的高斯區(qū)塊102和第二次濾波后的高斯區(qū)塊103之間的高斯差區(qū)塊用202表示……第八次濾波后的高斯區(qū)塊109和第九次濾波后的高斯區(qū)塊110之間的高斯差區(qū)塊用208表示。高斯差區(qū)塊201-208形成多層高斯差區(qū)塊。
[0047]然后，標(biāo)記待處理區(qū)塊101中的關(guān)鍵點。具體方法是:對于所述多層高斯差區(qū)塊中的特定層高斯差區(qū)塊中的特定像素，判斷在該層高斯差區(qū)塊、上一層高斯差區(qū)塊、下一層高斯差區(qū)塊的以該特定像素為中心的3像素Χ3像素Χ3像素的立方體中，該特定像素的值是否為最大像素值或最小像素值，且如果是，將該特定像素的位置標(biāo)記為關(guān)鍵點，其中對于所述多層高斯差區(qū)塊，假設(shè)共標(biāo)記出m個關(guān)鍵點。
[0048]例如，對于第二層高斯差區(qū)塊202中的一個特定像素，如果在第一層高斯差區(qū)塊201、第二層高斯差區(qū)塊202、第三層高斯差區(qū)塊203的以該特定像素為中心的3像素X3像素X3像素的立方體中，該特定像素的值最大或最小，則將該特定像素的位置標(biāo)記為關(guān)鍵點。對第二層高斯差區(qū)塊202中的每個像素都進行類似的判斷，則在第二層高斯差區(qū)塊202中標(biāo)記出若干關(guān)鍵點。對第三層高斯差區(qū)塊203、第六層高斯差區(qū)塊206、第七層高斯差區(qū)塊207中的每個像素都進行類似的判斷，則在這些區(qū)塊中標(biāo)記出若干關(guān)鍵點。由于第一層高斯差區(qū)塊201不具有下一層高斯差區(qū)塊，第八層高斯差區(qū)塊不具有上一層高斯差區(qū)塊，第四層高斯差區(qū)塊204的上一層高斯差區(qū)塊與第四層高斯差區(qū)塊204由于縮放而像素不對應(yīng)、第五層高斯差區(qū)塊205的下一層高斯差區(qū)塊與第五層高斯差區(qū)塊205像素不對應(yīng)，因此對于這些層高斯差區(qū)塊不標(biāo)記關(guān)鍵點。將第二、三、六、七層高斯差區(qū)塊中標(biāo)記出的關(guān)鍵點匯總，假設(shè)共標(biāo)出m個關(guān)鍵點。
[0049]然后，對于m個關(guān)鍵點中的任一個關(guān)鍵點，計算其多個相鄰區(qū)域中的特定相鄰區(qū)域中像素的梯度值和梯度方向，其中將梯度方向近似到事先規(guī)定的多個標(biāo)準(zhǔn)方向之一上。計算對于所述關(guān)鍵點的特定相鄰區(qū)域中像素在特定標(biāo)準(zhǔn)方向上的總梯度值，作為該關(guān)鍵點的SIFT特征向量在該特定相鄰區(qū)域該標(biāo)準(zhǔn)方向上的一個分量。所述SIFT特征向量是在所述關(guān)鍵點的各相鄰區(qū)域中各標(biāo)準(zhǔn)方向上的像素總梯度值的統(tǒng)計直方圖。
[0050]如圖3所示，在一個例子中，對于關(guān)鍵點301，以其為坐標(biāo)系的原點作X軸和y軸，從而形成四個象限。在每個象限中，作以關(guān)鍵點301為一個頂點、邊長為4像素的正方形。將四個象限中分別獲得的四個正方形作為四個相鄰區(qū)域302a-d。對于四個相鄰區(qū)域中的每個相鄰區(qū)域，計算其中各像素的梯度值和梯度方向，并將計算出的梯度方向近似到事先規(guī)定的8個標(biāo)準(zhǔn)方向之一上。假設(shè)規(guī)定了 8個標(biāo)準(zhǔn)方向:0度、45度、90度、135度、180度、225度、270度、315度。這樣，22.5度-67.5度可近似到45度，67.5度-112.5度可近似到90度，等等。對于特定相鄰區(qū)域，例如302c，將其中像素梯度方向在O度的所有像素的梯度值累加，將其中像素梯度方向在45度的所有像素的梯度值累加，以此類推，得到在相鄰區(qū)域302c中各標(biāo)準(zhǔn)方向O度、45度、90度、135度、180度、225度、270度、315度上的像素總梯度值的統(tǒng)計直方圖，由303表示。對于關(guān)鍵點301來說，其SIFT特征向量就是在各相鄰區(qū)域302a-d中各標(biāo)準(zhǔn)方向上的像素總梯度值的統(tǒng)計直方圖，由304表示。
[0051]對于m個關(guān)鍵點中的每一個關(guān)鍵點，都能獲得一個對應(yīng)的統(tǒng)計直方圖304。至此，計算出了待處理區(qū)塊的m個SIFT特征向量41。
[0052]LBP特征向量計算:
[0053]首先，對于待處理區(qū)塊中的像素