[发明专利]一种图像相似性判断的方法及装置

说明书

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，特别涉及一种图像相似性判断的方法及装置。

背景技术

当前网上购物，将商品归类为不同的集合，是一种帮助用户购物的重要方法。对商品按照某个属性分类，得到几种不同类别的商品，再在子类目中按照其他的属性进行(更细致的)分类，通过不断的分类操作，到最后我们就得到了特定的商品集合，比如黑色、制造商为NOKIA、型号为N73的手机。其中‘黑色’、‘NOKIA’、‘N73’乃至‘手机’都是不同属性的各个值。

某些商品的分类是比较明确的，比如手机，一定是某个特定的品牌，特定的型号等，当登记了手机的各种属性后(比如品牌，型号，样式)，就能够使用程序对商品进行自动分类，将它们归类于相同或不同的集合。

而对于另一些商品，分类就不那么明确了，既可以是这种，也可以是那种，比如服装中的上衣、卫衣、长袖。由于有时无法完全登记这些商品的各种属性，同时有些属性的值也无法确定，比如颜色、图案等。这些困难直接造成无法将它们归类为相同或不同的集合中。

基于第二种情况，现有技术中有的解决方案是通过它们的图片信息，将使用相似图片的商品聚合在一起，可以将它们归类为相同或不同的集合中。使用每个商品都具有的图片作为属性，将属性确定下来。使用图片作为属性的一大优势是图片相对于文字，修改的成本要更高，所以更可信。同时，从图片中抽取足够能将不同商品区分开的、并且可以判断相似的信息，作为属性的值。这样，不同的商品就可以互相比较、分类。因此采用图片作为属性，首先要从图片中得到能够区分不同商品、并且可以进行相似比较的信息。目前对于图片，由于无法理解图片的内容，需要通过MD5算法对图片进行计算得到该图片对应的散列值，利用该散列值代表图片进行比较，这样做有以下缺点：通过MD5算法得到的散列值只能标识出图片的唯一性，一张图片稍微有一点变化，甚至无法识别的变化，也会导致完全不同的散列值出现。因此也就无法进行相似匹配，一张图改动一点和改动很多，根本无法从计算得到的散列值上区分开来。可见现有技术中存在对商品图片进行相似性判断时，商品图片被改动一点后不能够被准确识别，导致商品图片相似性判断不够准确的问题，并且计算工作量大，导致商品图片相似性判断效率低下。

发明内容

为了解决现有技术中商品图片相似性判断不够准确的问题，本申请实施例提供了一种图像相似性判断的方法，包括：

将已获取的商品图片分成多个区域，计算得到各区域的主颜色值和商品图片整体的主颜色值，主颜色值通过对区域内的像素点或商品图片整体全部像素点的颜色值取均值获得；

根据多个区域的主颜色值和商品图片整体的主颜色值得到一个矢量空间；

对多个商品图片对应的矢量空间进行比对，根据差值在一定阈值范围内，确定进行比对的商品图片相似。

同时本申请实施例还提供一种商品信息聚合的方法，包括：

对进行图像相似性判断的两个商品图片分别执行下述步骤，获得各图片的矢量空间：

将商品图片分成多个区域，分别确定各区域的主颜色值为区域内的像素点颜色值的均值，以及确定商品图片整体的主颜色值为商品图片整体全部像素点颜色值的均值；

根据多个区域的主颜色值和商品图片整体的主颜色值得到一个矢量空间；

对进行图像相似性判断的两个商品图片对应的矢量空间进行比对，确定两个商品图片的相似性；

将使用相似商品图片商品的商品信息聚合在同一集合中。

同时，本申请实施例还提供了一种图像搜索方法，包括：

搜索引擎服务器接收客户端发送的用户查询图片的搜索请求；

搜索引擎服务器将待查询图片划分为若干个区域，分别确定各区域的主颜色值为区域内的像素点颜色值的均值，以及确定待查询图片整体的主颜色值为待查询图片整体全部像素点颜色值的均值；

搜索引擎服务器根据待查询图片整体的主颜色值以及每一区域的主颜色值得到一个矢量空间；

搜索引擎服务器获取数据库中保存的图片整体的主颜色值，以及数据库中图片各区域的主颜色值，并根据数据库中图片整体的主颜色值以及各区域的主颜色值得到对应的矢量空间，数据库中图片的区域数量与待查询图片的区域数量相同；

搜索引擎服务器对待查询图片的以及数据库中图片的矢量空间进行一一比对，确定两个图片的相似性；

搜索引擎服务器将比对获得的与待查询图片相似的图片发送给客户端。

同时本申请实施例还提供一种图像相似性判断的装置，包括：