[发明专利]一种基于稀疏表示的近似图像重复检测方法

权利要求书

1.一种基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，该方法基于hadoop分布式计算框架提出，该检测方法包括如下步骤，获取图像集I中所有图像的IDF加权稀疏编码g′，其中I＝(I₁,I₂,...,I_i,...，I_w,…,I_z,…,I_R)，I_i的IDF加权稀疏编码为g_i′，g_i′∈g′,i为大于等于1的自然数，w为大于i的自然数,z为大于w的自然数,R为大于z的自然数,其特征在于，方法还包括：

(1)提取图像I_i的IDF加权稀疏编码g_i′中的非零元素；g_ik′∈g_i′，k为大于等于1的自然数，g_i′内的非零元素为(g_iu′,...，g_iv′)，设非零元素为m个，m为大于等于1的自然数，m≤k,g_iu′≠0,g_iv′≠0,u为大于等于1的自然数，v大于等于1的自然数，k>v>u；

(2)建立k个组，分别命名为:其中，为空矩阵；

(3)利用(式1)的矩阵变换，将图像I_i的IDF加权稀疏编码g_i′分别散列到非零元素的下标(u,...,v)对应的m个组里；

(4)利用计算步骤(3)所得m组中的每个组中每对图像<I_i,I_j>IDF加权稀疏编码的相似度Y，若Y大于0.7，则图像<I_i,I_j>为相似图像对；

其中，j为大于等于1的自然数，且i≠j；g'_i和g'_j分别表示图像I_i和I_j的IDF加权稀疏编码；

(5)将步骤(4)所得结果中具有相同图像的相似图像对合并，生成相似图像子集。

2.如权利要求1所述基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，其特征在于，所述获取图像集I中所有图像的IDF加权稀疏编码g′，包括以下步骤：

并行化提取每副图像的局部特征，得到图像集I中所有图像的局部特征S；

提取图像聚类中心，得到特征字典E；

计算E中每个聚类中心权重；

根据E中每个聚类中心权重，提取图像的IDF加权稀疏编码g′。

3.如权利要求2所述基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，其特征在于，所述并行化提取图像局部特征为提取图像集I所有图像的SIFT特征。

4.如权利要求3所述基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，其特征在于，所述提取所有图像的SIFT特征，具体步骤为：

将图像集I中每副图像I_i的大小标准化并灰度处理，得到标准大小的灰度图像集；其中，I＝(I₁,I₂,...,I_i,...,I_w,…,I_z,…,I_R)；

将标准大小的灰度图像集分割给各集群结点，并行化提取每个图像的SIFT特征，所有图像的SIFT特征表示为S，其中S_a∈S，S_a代表向量,a为大于等于1的自然数，第I_i个图像的SIFT特征为F_i，其中F_ib∈F_i，F_ib代表向量，b为大于等于1的自然数。