[发明专利]一种基于基准图像索引的图像快速检索方法有效

专利信息
申请号: 201210445180.5 申请日: 2012-11-08
公开(公告)号: CN102902826A 公开(公告)日: 2013-01-30
发明(设计)人: 朱丽英;胡传平;何宪英;梅林;齐力;朱兴国;贾凤娟 申请(专利权)人: 公安部第三研究所
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06K9/46;G06K9/64
代理公司: 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 代理人: 刘粉宝
地址: 200031*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 基准 图像 索引 快速 检索 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种图像检索技术,尤其涉及一种基于基准图像索引的图像快速检索方法。

背景技术

随着计算机、多媒体、互联网技术的迅速发展以及大量视频监控网络的组建,图像作为信息传递的重要载体,已经深入到人们生活、工作的方方面面。每天都有数以GB甚至TB的图像数据产生,如何有效组织和管理这些数据,快速、准确地找到想要的图像是目前亟需解决的一大问题。

目前最常用的图像检索和查询方法是基于文本的图像检索技术和基于内容的图像检索技术。基于文本的图像检索技术通过人工对视频中的图像文字进行标注,再用关键字来进行检索,这种技术不仅耗时耗力,而且文字也很难反映图像中的完整内容。基于内容的图像检索技术克服了耗时又主观多义的不足,它根据查找图像的特征信息,在图像库中找出与之相似的图像。

申请号为200910186803.X的发明申请公开了一种基于MPEG7标准的图像检索方法,其公开的方案中首先建立一个图像或媒体库,利用MPEG7标准,对库中元素进行分析,提取元素的大小,颜色、纹理、轮廓、形状等特征的标准描述信息库,并建立XML方式的索引,进行检索时,若提供的是基准图像,获取基准图像的特征信息,然后利用这些特征信息作为检索条件,直接在当前媒体库中进行特征信息检索。

公开号为CN101751439A的中国发明专利申请,其公开了一种基于层次聚类的图像检索方法,该方法首先进行关键字文本搜索,从语义层面上对图像的检索结果进行聚类,然后对图像检索结果从视觉特征层面上聚类,最后在搜索引擎检索显示界面的基础上,添加一个层次聚类导航栏,用于便捷高效的层次聚类导航显示。

公开号为CN102402621A的中国发明专利申请,其公开了一种基于图像分类的图像检索方法,此方法首先确定图像分类中图像的类别数及各类别对应的训练图像集,提取训练图像集的内容特征以训练并得到分类器,然后输入查询图像,提取其内容特征作为分类器的输入,获得与类别对应的检索图像集,并提取检索图像集内每幅图像的内容特征,最后根据获得的内容特征运用相似度计算算法得到查询图像与检索图像集内每幅图像的相似度距离,对距离进行排序最后得到与检索图像距离最小的N幅图像并输出。

在已有的研究中,申请号为200910186803.X的发明申请公开的技术方案中,利用MPEG7标准和XML数据交换技术实现建立标准描述信息库来加快检索,但检索时,仍需对整个标准描述信息库进行扫描,遍历每一张图像的标准描述,才能获得相同或相似图像。CN101751439A将聚类思想融入到图像检索中,在语义聚类的基础上进行视觉特征层面上的聚类,CN102402621A将图像分类技术融入到图像检索中,两次聚类和图像再分类都会消耗一定的时间,从而降低图像检索的速度。

由此可见,如何进一步提高图像检索的速度是本领域亟需解决的问题。

发明内容

本发明针对现有图像检索方法耗时较多,影响图像检索速度的问题,而提供一种基于基准图像索引的图像快速检索方法。该方法先将图像库中每张图像的某一个或多个特征映射到实数轴上,建立索引,检索时,提取查询图像的特征计算索引号,通过二分查找获得查询图像的相似图像集返回,无须遍历图像库中的每一张图像;并且,对于动态图像库,只需对增量图像进一步建立索引,有效提高图像的检索速度。

为了达到上述目的,本发明采用如下的技术方案:

一种基于基准图像索引的图像快速检索方法,所述检索方法包括图像索引序列生成和图像检索两部分;

所述图像索引序列的生成包括以下步骤:

步骤1,提取图像库中图像的特征;

步骤2,从图像库中任意选取一张图像作为基准图像,通过特征相似度比较方法,计算图像库中每张图像与基准图像的相似度距离,计算索引号;

步骤3,对索引号排序,形成索引序列;

所述图像检索包括以下步骤:

步骤4,提取查询图像的特征;

步骤5,通过图像特征相似度比较方法,计算查询图像与基准图像的相似度距离,计算索引号;

步骤6,基于索引序列,通过二分查找法获得查询图像的相似图像集返回。

在本发明的优选实例中,所述步骤1中图像的特征为颜色、形状、纹理等特征中任意一种特征或任意多种特征的组合或者全部特征。

进一步的,所述步骤1中若提取一个特征,步骤2中所得的相似度距离即为索引号,若步骤1中提取多个特征,则步骤2中对多个相似度距离归一化,加权相加后的值作为索引号。

进一步的,所述步骤4中提取的特征与步骤1中提取的特征一致。

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