[发明专利]基于目标区域匹配的图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，更具体地说，涉及一种基于目标区域匹配的图像检索方法。

背景技术

随着网络技术的迅猛发展，以及多媒体技术的推广应用，每天都有成千上万的图片产生，如何从如此海量的图像库中快速而准确地找到满足用户需求的图像，已成为图像检索领域迫切需要解决的关键问题。

传统的图像检索方式采用基于文本的图像检索技术。该技术在进行检索前，以人工处理的方式对每一幅图像进行文本标注，在一定限制的字数范围内描述图像内容，形成描述图像的标注数据库，以标注为关键字，与图像数据库关联起来。检索时，实际上只对图像标注数据库进行操作，进行文本匹配，从而达到对相应图像进行检索的目的。然而，这种基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征(颜色或纹理等)往往无法用文本进行客观地描述。

为了克服这些问题，基于内容的图像检索技术(Content-Based Image Retrieval)应运而生。即根据图像所包含的颜色、纹理、形状以及它们的组合特征等特征信息建立索引并且通过图像特征向量间的近似度量来进行相似性检索。然而，现有的大部分图像检索算法均是侧重于考虑图像全局信息，未能有效利用图像的局部特征，虽然这些方法具有计算简单、对平移和旋转不敏感等优点，但它们无法描述图像内容在空间上的差异，故只能比较图像全局的统计相似性，不能在物体层次上比较图像的相似性，从而特征相似的图像表达的语义可能不一样，检索效率不高。同时，现有的基于局部信息的图像检索方法不仅目标选择方式不够灵活，而且具有特征指标过多引发的检索效率低的问题。

因此，如何解决现有图像检索中难以准确表达用户检索意图的缺陷，并提高检索效率和查准率是业内亟待解决的技术难题。

本发明提供了一种基于目标区域匹配的图像检索方法，有效提高了图像检索的查准率和查全率，增强了图像检索的灵活性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于目标区域匹配的图像检索方法，该方法在提高图像检索系统性能的同时，增强图像检索的查准率和查全率，而且，使用简便。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于目标区域匹配的图像检索方法，该方法包括下列步骤：

a、选择一幅待检索图像，利用边缘检测算法对待检索图像进行自动分割；

b、判断分割效果，若用户对自动分割的目标区域满意，则确定检索的目标区域；若用户对自动分割的目标区域不满意，则用户自行在未分割图像中选择感兴趣的目标区域作为检索对象；

c、提取目标区域的特征值；

d、将用户确定的目标区域作为模板，使用模板匹配方式在图像库中进行模板匹配和相似度计算，当相似度达到预设的阈值时，则将此被搜索图像作为命中目标；否则，继续进行模板匹配和相似度计算，直至图像被完全覆盖为止；

e、当数据库中的图像按要求检索完毕，则按照相似度顺序显示检索结果。

与现有技术相比，本发明提出的方法具有以下优点：

1、克服了全局统计方法不能在物体层次比较图像的相似性的缺陷，有效提高了图像检索的查准率和查全率；

2、不仅在目标区域的选取方式上能更加灵活更加准确地表达用户的检索意图，而且，对特征指标的选取进行了优化，使检索效率大大提高。

附图说明

下面结合较佳实施例和附图对本发明进行详细的说明，其中：

图1是本发明方法的流程图；

图2是本发明方法匹配的原理图。

具体实施方式

本发明提出的基于目标区域匹配的图像检索方法对待检索的图像进行自动分割，或人工分割，确定检索目标区域，然后提取图像目标区域的颜色、纹理和形状特征值，并对这些特征值指标进行优化选取，最后采用区域匹配技术进行图像检索。

本发明方法主要分为目标区域的选取、目标区域综合特征的提取和基于目标区域匹配的图像检索三个过程，下面分别对这些过程的具体实现进行描述。