[发明专利]图像聚类方法

权利要求书

1.一种确定多个图像内的一个或更多个事件子集的方法，每个图像与指定由图像捕获设备捕获所述图像的时间和位置的时间数据和位置数据相关联，所述方法包括：

基于与所述多个图像的捕获时间排序列表中的每个相邻图像对的图像相关联的所述时间数据来确定用于所述相邻图像对的时间变量；

基于与图像的排序列表中的每个相邻图像对的图像相关联的所述位置数据来确定用于所述相邻图像对的距离变量；

生成所述图像捕获设备在所述多个图像中的每个图像的捕获时间和捕获位置处的速度数据；以及

基于代价函数来将图像的排序列表划分为一个或更多个事件子集，所述代价函数是根据所述时间变量和距离变量的标准化而被确定的，其中，与所述速度数据相关地对所述时间变量和所述距离变量进行加权。

2.如权利要求1所述的方法，其中，确定速度数据的步骤包括以下步骤中的至少一个：

（i）根据与所述图像相关联的元数据计算所述速度数据；以及

（ii）从速度记录设备接收所述速度数据。

3.如权利要求1所述的方法，其中，当所述图像捕获设备的速度超过预定阈值时，所述时间变量被加权得比所述距离变量更多，当所述图像捕获设备的速度低于所述预定阈值时，所述距离变量被加权得比所述时间变量更多。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述加权包括所述时间或距离之间的选择。

5.如权利要求4所述的方法，其中，当所述速度数据低于速度阈值时，所述加权是90%距离和10%时间，当所述速度数据高于所述速度阈值时，所述加权是100%时间。

6.如权利要求1所述的方法，其中，根据所述时间变量和所述距离变量确定所述速度数据。

7.如权利要求1所述的方法，还包括步骤：根据所述图像的特性对所述多个图像进行排序，以产生图像的捕获时间排序列表。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述图像的特性是捕获时间、文件名称和距基准点的距离中的至少一个。

9.如权利要求1所述的方法，其中，根据所述照相机的位置的GPS日志或速度信息的周期性采样中的至少一个推导所述速度数据。

10.如权利要求1所述的方法，其中，所述代价函数是所述时间变量和所述距离变量的加权平均。

11.如权利要求10所述的方法，其中，根据所述速度数据推导用于所述时间变量和所述距离变量的加权平均的权重。

12.如权利要求1所述的方法，其中，所述图像是基于代价阈值而被划分为子集的，以使得在与图像关联的所述代价函数大于所述阈值的情况下，创建新划分的子集，在所述代价函数小于所述代价阈值的情况下，将所述图像分配给现有子集。

13.如权利要求1所述的方法，其中，根据图像的排序集合中的相邻图像推导所述时间变量和所述距离变量。

14.如权利要求13所述的方法，其中，所述时间变量包括所述相邻图像之间的时间差，所述距离变量包括所述相邻图像之间的距离度量。

15.如权利要求1所述的方法，其中，根据所述拍摄者/图像捕获设备在两个图像之间的速度以及当拍摄图像时所述捕获设备的速度中的至少一个推导所述速度数据。

16.如权利要求1所述的方法，其中，所述标准化包括：均值方差标准化、特征弯曲/直方图均衡化或最大后验概率自适应中的一个。

17.一种上面记录有计算机程序的计算机可读非易失性存储介质，所述计算机程序能够由计算机化装置执行以执行如前述权利要求中的任一项所述的方法。

18.一种计算机化的装置，适用于执行如权利要求1至16中的任一项所述的方法。