[发明专利]基于图像特征多级过滤的图像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像匹配方法，更具体地涉及一种基于图像特征通过对图像库多 级过滤进行图像匹配的方法。

背景技术

近年来，随着网络技术的发展和互联网的普及，多媒体数据迅速增加，因此兴起 了对多媒体数据管理等方面的研究。在很多的应用领域，人们需要对图像进行匹配和 识别。特别地，随着人们对图像检索需求的日益增加，相关的图像检索技术不断涌现。 图像检索的目的就是在大规模的图像库中找到满足检索者要求的图像，两者在内容上 一般有很大的相关性或相似性。传统的基于文本的检索技术已经无法满足人们对图像 检索的需求，为了解决这个问题，相关学者提出了基于内容的图像检索。基于内容的 图像检索技术就是根据图像的内容信息建立表征其特征的描述子，使用描述子在图像 库中查找具有相似特征描述子的图像。

在传统的图像检索系统中，使用的图像特征描述子有很多种，它们主要表征了图 像的颜色、纹理、形状等特征信息。如图像的颜色特征描述子有图像的颜色直方图、 颜色相关图、颜色矩等，纹理特征描述子有Tamura纹理特征、灰度共生矩阵、马尔 可夫随机场、Gabor滤波、小波变换等，形状特征描述子有基于边缘的描述子如边缘 直方图和基于区域的描述子如Hu矩等。虽然有很多的特征描述子，但是这些描述子 就单个而言往往仅在某一个或一些方面有效，它们或多或少在某些方面有一些缺陷， 不具有有效性。即没有哪个单独的特征描述子可以很有效地描述图像的特征，从而使 得获得十分有效的检索结果。因此，为增强识别和检索的准确度，基于内容的图像检 索领域面临的首要问题就是如何基于许多单个的图像描述子建立一个有效和稳健的 图像描述子。将多个单个的图像描述子进行适当地组合，充分地使得它们进行优势互 补，以形成一个新的更加全面的图像描述性特征向量是上述问题的一种很好的解决方 案。

图像识别和检索的准确性和复杂度之间是一对矛盾关系。即识别和检索准确性提 高的同时往往会带来相应复杂度的增加；反之，若降低复杂度通常会导致识别和检索 的准确性的降低。因此，在进行图像匹配、识别和检索的过程中，应在两者之间做折 中，以达到满足性能要求的最佳设计。

对于多个描述子进行组合成特征描述向量是为了提高识别和检索的准确度考虑 的。怎样对多个图像描述子进行组合一直以来是一个未能很好解决的问题，多个描述 子之间既有交叉性也有矛盾性，很难同时地进行综合考虑。但是这种特征的组合的代 价是识别和检索复杂度的增加，假使这种组合的特征向量存在，它往往依赖多个特征 描述子，从而达到很高的维度，无论从特征提取还是检索方面，相应的复杂度将有很 大的增加。因此，如何解决上述折中问题是图像识别和检索领域中的一个重大难点。

图像检索实际上是在图像库中查找匹配的图像，它是一种图像匹配问题。

发明内容

技术问题：为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种基于图像特征多级过滤 的图像匹配方法，该图像匹配的系统结构设计解决方案。

技术方案：为实现本发明的目的，提供一种考虑将多种特征描述子有效结合，通 过对图像库多级过滤进行图像匹配的方法。

在一个实施例中，本发明提供一种在包含多个图像的图像数据库中进行匹配相似 图像的方法。该方法包括如下步骤：

步骤101：图像预处理。对图像格式和尺寸进行规格化；

步骤102：确定图像匹配的折中选择方案。根据准确性和复杂度的要求，进行折 中选择，从特征提取算法集合中选择合适的特征描述子及它们的组合方案，并输出图 像多级过滤结构；

步骤103：提取图像的特征。按照步骤S2选择出的特征描述子进行特征提取，获 得图像特征描述向量；

步骤104：使用图像特征向量在图像库中进行相似度匹配。按照步骤102得到的 多级过滤结构逐级计算查询图像特征描述向量与图像库图像特征索引间的相似度，通 过逐级过滤不断缩小检索范围，最终得到匹配结果，并将匹配结果反馈到图像数据库 中。

所述图像预处理步骤包括：

步骤201：对图像进行格式规格化，统一获得其RGB分量的图像数据。因为输入 的图像往往有如JPEG，BMP，PNG，GIF等多种格式，后续的处理一般基于图像的像素 值数据，即RGB分量，所以用RGB分量来对多种图像格式进行统一；