[发明专利]一种布料图像快速匹配检索方法

权利要求书

1.一种布料图像快速匹配检索方法，其特征在于，该方法包括：

获取布料图库，构建至少一张图库哈希表，每一图库哈希表具有至少一个哈希桶，每一图库哈希表中对应的布料图像具有相同的主哈希值，每一哈希桶中对应的布料图像具有相同的次哈希值；

构建图库哈希表时，针对布料图库中的每一布料图像，根据以下步骤将该布料图像分配至一个哈希桶中：

1)提取该布料图像的形状特征直方图；

2)采用哈希函数对形状特征直方图向量进行降维，获得一降维向量，计算该降维向量的主哈希值和次哈希值；

3)根据所述主哈希值和次哈希值将该布料图像分配至一图库哈希表的一哈希桶中；

在进行待测布料图像的匹配检索时，对该待测布料图像依次执行步骤1)-3)，将该待测布料图像分配至一图库哈希表的一哈希桶中，将该待测布料图像与所述哈希桶中的布料图像进行相似度比较，检索获得相似度最大的k个布料图像输出。

2.根据权利要求1所述的一种布料图像快速匹配检索方法，其特征在于，所述主哈希值和次哈希值的表达式为：

h1(a)=((Σi=1lri′ai)mod prime)mod tablesize]]>

h2(a)=(Σi=1lri′′ai)mod prime]]>

其中，a为一l维向量，a_i为向量a中的第i个元素，r_i′和r_i″为随机数，tablesize为哈希表的大小，即为数据点的个数，prime为一素数。

3.根据权利要求1所述的一种布料图像快速匹配检索方法，其特征在于，所述布料图库对应一视觉词袋向量集，该视觉词袋向量集通过以下方法获取：

a)提取布料图库中每一布料图像的SIFT特征向量T＝{t₁,t₂,…,t_n}，t∈R^d，为维数，n是提取的特征点数，构成一特征向量集AT＝{T₁,T₂,…,T_M}，M为布料图库中布料图像总数；

b)对特征向量集进行K-Means聚类，得到K个d维向量，构成基本视觉词袋向量集合W＝{w₁,w₂,…,w_K}。