[发明专利]一种基于视觉注意力模型的图像语义检索方法

权利要求书

1.一种基于视觉注意力模型的图像语义检索方法，该方法包括：

步骤1：输入原始图像；

步骤2：生成对应于原始图像的显著图、边缘图、区域分割图；

步骤3：利用所述对应于原始图像的显著图和边缘图，生成显著边缘图；利用所述对应于原始图像的显著图和区域分割图，生成显著区域图；

步骤4：利用所述显著边缘图和显著区域图，生成显著边缘特征和显著区域特征；

步骤5：融合显著边缘特征和显著区域特征，进行图像检索。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤2中生成对应于原始图像的显著图的过程包括：

步骤2-1：利用三层高斯金字塔的表示方式进行颜色亮度的视觉特征提取；

步骤2-2：通过方向视觉特征提取，分别计算每个尺度层级下图像对应的显著图；

步骤2-3：通过多特征融合，生成对应于原始图像的显著图；

步骤2-4：利用高斯滤波器对步骤2-3得到的显著图滤波。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤2中生成对应于原始图像的边缘图的过程包括：利用边缘检测算子对原始图像进行处理，生成边缘图。

4.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤2中生成对应于原始图像的区域分割图的过程包括：对原始图像进行图像分割处理，生成区域分割图像。

5.根据权利要求1-4之一的方法，其特征在于，步骤3中利用所述对应于原始图像的显著图和边缘图生成显著边缘图的过程包括：

步骤5-1：根据定义的边缘长度、边缘平均显著度以及第一经验阈值，提取所述边缘图中的显著边缘集合；

步骤5-2：根据所述初始边缘图中的显著边缘集合以及对应于原始图像的显著图，生成对应于原始图像的显著边缘图。

6.根据权利要求1-4之一的方法，其特征在于，所述边缘检测算子是Canny算子。

7.根据权利要求1-4之一的方法，其特征在于，步骤3中利用所述对应于原始图像的显著图和区域分割图生成显著区域图过程包括：

步骤7-1：利用最大熵算法对所述区域分割图像进行显著区域提取；

步骤7-2：根据第二经验阈值、对应于原始图像的显著图和所述区域分割图像来提取显著区域，从而获得显著区域图。

8.根据权利要求4的方法，其特征在于，采用JSEG算法进行所述图像分割。

9.根据权利要求1的方法，其特征在于，步骤4中的显著边缘特征是显著边缘方向直方图，显著区域特征是显著区域连通子图。