[发明专利]形状描述符的构建方法及基于该描述符的图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于特征提取的描述符构建方法和图像检索技术，更具体地说，涉及用于形状特征提取的形状描述符构建方法和基于形状描述符的图像检索方法。

背景技术

形状是一个目标最重要的特征之一。它在人类视觉感知中扮演着一个重要的角色，在许多计算机视觉领域，如目标分类、目标识别和目标检索等有着广泛的应用。形状描述符是用来描述形状特征的，一般分为基于轮廓的形状描述符和基于区域的形状描述符。

常用的基于轮廓的形状描述符，一般仅仅只表示了单个轮廓点的特征，而很少考虑描述两相邻轮廓点之间的空间特征。在非专利文献(Heng Qi，Keqiu Li.An effective solution for trademark image retrieval by combining shape div and feature matching[J].Pattern Recognition，2010，43(6)：2017-2027.)中，它的基于轮廓的形状描述符包含了描述两相邻轮廓点与质心之间三角关系的外接圆的半径直方图。它尝试着考虑描述两相邻轮廓点之间的空间特征，但是由于不同的三角形可能拥有相同的外接圆半径，故用三角形的外接圆半径表示两相邻轮廓点与质心之间的三角空间关系是不充分的。

常用的基于区域的形状描述符有Zernike矩和角点等特征点。其中Zernike矩能有效描述形状的全局信息，但是它对轮廓小的形变不能有效地区分。角点等特征点能有效描述轮廓变化剧烈的地方，但由于它是基于其周围区域窗口提取的，存在数目较多、抗噪声性较差等缺陷。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种形状描述符构建方法，是为了更有效地提取形状特征，有效的应用于形状检索、目标识别等领域。

本发明的另一个目的是提供一种基于形状描述符的图像检索方法，通过使用形状描述符提取形状特征，在图像数据库内检索与查询图像相似的图像。

为了达成上述目的，本发明提供一种形状描述符的构建方法，包括如下步骤：

步骤1、构建基于轮廓的形状描述符；

(1)运用Canny算子对形状轮廓进行提取，并通过轮廓跟踪算法获取形状最外层的按顺时针顺序排列的形状轮廓点坐标；

(2)计算形状质心，并由各个轮廓点到形状质心之间的距离构建归一化的质心距直方图H；

(3)对轮廓等距采样，用一个唯一的K值描述两相邻采样轮廓点与形状质心之间的三角空间关系，每个形状可以得到一组K值，并根据K值分布构建K值直方图H′；

(4)由质心距直方图H和K值直方图H构建基于轮廓的形状描述符；

步骤2、构建基于区域的形状描述符；

(1)提取一类新的特征点，并用一个唯一的L值描述结合特征点特征值的特征点空间关系；对形状轮廓点用聚类算法聚类，将每个聚类的聚类中心看做一类新的特征点，聚类区域的特征作为新特征点的特征值，并用一个唯一的L值描述任意两个特征点对象与参考对象之间的结合对象特征的三角空间关系，从而每个形状得到一组L值；

(2)图像规范化；将图像形状质心移至坐标原点，形状映射至单位圆内，并计算4阶Zernike矩；

(3)4阶Zernike矩及一组L值构建基于区域的形状描述符；

步骤3、由步骤1得到的基于轮廓的形状描述符和由步骤2得到的基于区域的形状描述符构建形状描述符。

其中，步骤1所述的质心距直方图H的计算，包括如下步骤：

(1)计算形状质心(x_c，y_c)：