[发明专利]基于图像小波特征的图像检索与过滤装置及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于图像检索与过滤的设备和方法，尤其涉及一种基于小波特征的抗旋转、加噪、滤波等操作以及尺度变化的快速图像检索与过滤设备和方法。

背景技术

近年来，随着互联网技术和多媒体技术的不断发展，海量的图像和视频文件通过互联网以及其他电子媒介广泛传播。这一新情况的出现提出了新的问题：首先，对于政府和一些公司而言，如何对这些多媒体内容进行有效监控和过滤，是一项涉及到国家信息安全和企业信息安全的迫切而重要的任务；其次，对广大互联网用户而言，能不能提供一种快速而准确的检索技术，使得用户能够像检索文本一样，在浩如烟海的网络中检索到其所需要的图像；最后，对于多媒体文件著作权的拥有人而言，能不能提供一种快速的近复制(nearduplication)文件检索策略，从而实现版权的有效保护和侵权行为的快速发现。由于图像资料的文本特征(如文件名)并不是一个鲁棒的特征，很容易被改变，所以目前比较成熟的基于文本的检索和过滤方法在图像检索、过滤以及保护资料方面并不可靠。

20世纪90年代以来，基于内容的图像检索技术(Content Based Image Retrieval，以下简称为CBIR)逐渐成为图像检索和过滤的主流技术。CBIR技术的基本思路是：通过对图像本身进行分析、提取出一些有意义的特征(如颜色特征、纹理特征、形状特征等)，并利用这些特征作为检索和过滤图像的依据。沿着这个思路，工程界和学术界提出了很多的图像特征和检索算法，典型的有颜色直方图特征、灰度共生矩阵以及SIFT特征等。也出现了利用这些特征来进行图像检索和过滤的一系列系统，典型的有IBM的QBIC、Virage公司的Virage系统等。

但是，这些系统都存在一个共性的问题，那就是它们使用的特征(如纹理特征、图像直方图以及形状特征)属于图像的底层特征，而这些特征对于滤波、加噪等操作比较敏感。一般情况下，经过加噪、滤波操作后，图像的特征会有比较大的变化，因此很可能通过这些特征检测不出那些经过这些操作的图像。

为了解决这一问题，MIT在开发其图像检索系统Photobook时提出了“保留语义的图像压缩”的概念，引导我们用图像压缩的观点去审视图像的特征提取过程。著名的开源软件ImgSeek从图像的哈尔变换(Haar Transform)所得的系数中提取图像的特征，将它作为检索的依据，结果表明，这种特征对滤波、加噪操作具有很强的鲁棒性，而且由于小波变换本身的多分辨率性质，该特征对于尺度变换也有不变性。

但是由于哈尔变换的系数是随图像的旋转而变化的，所以ImgSeek提出的方法并不能实现特征的旋转不变性；而且Imgseek提出的图像特征形式比较复杂，不利于特征的存储和匹配，在速度和存储空间上还有较大的提升空间。

发明内容

技术问题：为解决以上问题，本发明的目的是提供一种用于使用小波变换技术和“类树型结构”扫描产生图像的特征，并用该特征来实现图像的检索和过滤，从而实现特征的旋转不变性和特征的快速有效匹配和有效存储的基于图像小波特征的图像检索与过滤装置及方法。

技术方案：为了实现上述目的一方面，提供一种用于有效检索和过滤图像的装置，该装置包括：特征提取单元，用于通过小波变化和特定的处理和扫描顺序，高效地提取图像的特征；匹配打分单元，用于对待检索图像特征和库中图像特征的匹配度进行评估，并输出匹配度打分。

所述装置包括：

特征提取单元：输入待查询特征图像，通过对阈值化后的小波变换系数进行“类树型结构”扫描，从而高效地提取图像的特征，并输出到匹配打分单元；

匹配打分单元：用于对待检索图像的特征和图像特征库中图像特征的匹配度进行评估，并输出匹配度打分；

其中，所述特征提取单元包括：

尺寸矫正器：输入待查特征图像，通过对输入图像进行缩放使得图像的长宽一致，将处理后的信号输出到小波变换器；

小波变换器：对由上述尺寸矫正器得到的图像进行小波变换，其中小波变换执行到最低分辨率图像的尺寸为2×2为止，得到图像的二维小波系数输出到特征提取器；

特征提取器：包括阀值量化器、扫描器，通过对上述小波变换器输出的数据进行处理，最终得出图像的一维特征，其中：

阈值量化器：用于对特征提取器输出数据进行阈值量化；

扫描器：用于把上述阈值量化器的输出分成四组，并分别对每组进行“类树型结构”扫描，接着把这四组特征组织成一个一维向量，最终输出图像的一维特征。