(1) Descrierea caracteristicii unei imagini scene in sens macro. 一种 宏观 意义 的 场景 特征 描述

       (2) Detectati doar scene – – „Exista unii oameni pe strada”. Nu va pasa de cati oameni si de altii. 只 识别 „大街 上 有 一些 行人” 这个 场景 ， 无需 知道 图像 中 那些 位置 有 多少 人 ， 或者 有 其他 什么 对象。

       (3) Vectorul Gist ar putea reprezenta sensul macro al imaginii. 特征 向量 可以 一定 程度 表征 这种 宏观 场景 特征

Exista cinci nume de plic spatial pentru GIST. GIST 中 有 五种 对 空间 包 络 的 描述 方法

Numele plicului spatial 空间 包 络 名 Explicatie 阐释 Gradul de naturalitate 自然 度 Daca scena contine niveluri ridicate de linii orizontale si verticale, aceasta indica faptul ca scena are urme artificiale evidente, de obicei scenele naturale au zone texturate si contururi ondulate. Prin urmare, marginea are o tendinta naturala ca inaltimea este perpendiculara pe orizontala, iar gradul natural este ridicat. 场景 如果 包含 高度 的 水平 和 垂直 线 ， 这 表明 该 场景 有 明显 的 人工 痕迹 ， 通常 自然 景象 具有 区域 和 起伏 的 轮廓。 所以 ， 边缘 具有 高度 于 水平 倾向 的 自然 度 低 ， 反之 自然 度高 度高Gradul de deschidere 开放 度 Deschidere sau inchidere? In apropiere: padure, munte, centrul orasului. Deschis: coasta, drum de mare viteza. 空间 包 络 是否 是 封闭 （或 围绕） 的。 封闭 的 ， 例如 ： 森林 、 山 、 城市。 或者 是 广阔 的 ， 开放 的 ， 例如 ： 海岸 、 高速公路。 Gradul de rugozitate 粗糙度 In principal se refera la dimensiunea particulelor a componentelor principale. Depinde de marimea elementelor din fiecare spatiu, de posibilitatea acestora de a construi elemente mai complexe, si relatia structurala dintre elementele construite etc. Rugozitatea este legata de dimensiunea fractala a scenei, deci poate fi numita complexitate. 主要 指 主要 构成 成分 的 颗粒 大小。 这 取决于 每个 空间 中 元素 的 尺寸 ， 他们 构建 更加 复杂 的 元素 的 可能性 ， 以及 构建 的 元素 之间 的 结构 关系 等等。 粗糙度 与 的 的 分 形 维度 有关， 所以 可以 叫 复杂 度。 Gradul de expansiune 膨胀 度 Liniile paralele converg, oferind caracteristicile de adancime ale gradientului spatial. De exemplu, cladirile in vizualizare in plan au un grad redus de expansiune. In schimb, strazile foarte lungi au un grad ridicat de expansiune. 平行 线 收敛 ， 给出 了 空间 梯度 的 深度 特点。 例如 平面 视图 的 的 建筑物 ， 具有 低 度。 相反 ， 非常 的 的 街道 则 具有 高 膨胀 度。 Gradul de rezistenta 险峻 度 Acesta este decalat de la orizontala. (De exemplu, un peisaj montan pe un teren plat orizontal si un teren abrupt). In mediul precipitat, conturul inclinat este produs in imagine, iar linia orizontului este ascunsa. Majoritatea mediilor create de om stabilesc un teren plat. Prin urmare, mediul precar este in mare parte natural. 即 相 对于 水平线 的 偏移。 （例如 ， 平坦 的 水平 地面 上 的 山地 景观 与 陡峭 的 地面）。 险峻 的 环境 下 在 图片 中 生产 的 的 轮廓 ， 并 隐藏 了 地平线 线。 的 的 人造 环境 建立 建立 了平坦 地面。 因此 ， 险峻 的 环境 大多 是 自然 的。

  • Codul LMgist Matlab

  • Utilizare LMgist Matlab

% Citeste imaginea img = imread (‘demo2.jpg’); % Setati parametrii GIST clear param param.orientationsPerScale = [8 8 8 8]; % numar de orientari pe scara (de la HF la LF) param.numberBlocks = 4; param.fc_prefilt = 4; % Computing GIST [gist, param] = LMgist (img, ”, param);
import cv2 din img_gist_feature.utils_gist import * s_img_url = “./test/A.jpg” gist_helper = GistUtils () np_img = cv2.imread (s_img_url, -1) print (“implicit: rgb”) np_gist = gist_helper.get ) print (“forma”, np_gist.shape) print (“noly show 10dim”, np_gist [0,: 10], “…”) print () print (“converti imaginea rgb”) np_gist = gist_helper.get_gist_vec ( np_img, mode = “rgb”) print (“forma”, np_gist.shape) print (“noly show 10dim”, np_gist [0,: 10], “…”) print () print (“converti imaginea gri” ) np_gist = gist_helper.get_gist_vec (np_img, mode = “gri”) print (“forma”, np_gist.shape) print (“noly show 10dim”, np_gist [0,: 10], “…”) print ()

Rezultat:

implicit: rgb shape (1, 1536) noly show 10dim [0.

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02520592 0.05272802 0.05941689 0.05476999 0.13110509 0.13333975 0.29072759 0.16522023 0.25032277 0.36850457] …

converti forma imaginii rgb (1, 1536) noly show 10dim [0.02520592 0.05272802 0.05941689 0.05476999 0.13110509 0.13333975 0.29072759 0.16522023 0.25032277 0.36850457] …

convertiti forma imaginii gri (1, 512) noly show 10dim [0.10004389 0.20628179 0.17682694 0.16277722 0.10557428 0.14448622 0.29214159 0.11260066 0.16488087 0.28381876] …

Rulati python _test_get_cossim.py

4.1 Procesul principal al LMgist

  • G1: Faceti preprocesarea imaginii de intrare

  • G2: Faceti prefiltrarea imaginii de intrare

  • G3: Calculati vectorul Gist al imaginii de intrare

4.2 G2: Faceti prefiltrarea imaginii de intrare

4.2.1 Imagini tamponate pentru a reduce artefactele limita (扩 边 + 去 伪 影)

$$ {\ bf {matlog}} = \ log \ left ({{\ bf {mat}} + 1} \ right) $$ $$ {\ bf {matPad}} = {\ mathop {\ rm sympading} \ nolimits} \ left ({{\ bf {matlog}}, \ left [{5,5,5,5} \ right]} \ right) $$

Figura.1 simpatizare

4.2.2 Filtru (构造 滤波器)

$$ {\ bf {matGf}} = {\ mathop {\ rm FFTSHITF} \ nolimits} \ left ({\ exp \ left ({- \ frac {{{\ bf {matF}} {{\ bf {x} } ^ 2} + {\ bf {matF}} {{\ bf {y}} ^ 2}}} {{{{\ left ({\ frac {{fc}} {{\ sqrt {\ log \ left ( 2 \ right)}}}} \ right)} ^ 2}}}} \ right)} \ right) $$

4.2.3 Albirea (白化)

$$ {\ bf {matRes}} = {\ bf {matPad}} – {\ mathop {\ rm Real} \ nolimits} \ left ({{\ mathop {\ rm IFFT} \ nolimits} \ left ({{\ mathop {\ rm FFT} \ nolimits} \ left ({{\ bf {matPad}}} \ right) {\ bf {matGf}}} \ right)} \ right) $$

4.2.4 Normalizarea contrastului local (局部 对比度 归 一 化）

$$ {\ bf {matLocal}} = \ sqrt {\ left | {{\ mathop {\ rm IFFT} \ nolimits} \ left ({{\ mathop {\ rm FFT} \ nolimits} \ left ({{\ bf {matRes}} \ cdot {\ bf {matRes}}} \ right ) \ cdot {\ bf {matGf}}} \ right)} \ right |} $$

$$ {\ bf {matRes}} = \ frac {{{\ bf {matRes}}}} {{0.2 + {\ bf {matLocal}}}} $$

4.2.5 Normalizarea contrastului local (局部 对比度 归 一 化）

$$ {\ bf {matPrefilt = matRes}} \ left [{5:64 + 5,5: 64 + 5} \ right] $$

4.3 G3: Calculati vectorul Gist al imaginii de intrare

4.3.1 Tamponare

$$ {\ bf {matPad}} = {\ mathop {\ rm sympading} \ nolimits} \ left ({{\ bf {matPrefilt}}, \ left [{32,32,32,32} \ right]} \ dreapta) $$

4.3.2 FFT

$$ {\ bf {matLocal}} = {\ mathop {\ rm FFT} \ nolimits} \ left ({{\ bf {matPad}}} \ right) $$

4.3.3 Filtrarea Gabor

Figura2 Functia Obtineti Gist

  • https://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/12/06/2804211.html
  • https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/78909839

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