[发明专利]目标图像检索方法及系统

权利要求书

1.一种目标图像检索方法，其特征在于，包括：

提取图像样本库中各图像样本的样本特征点；

滤除每幅图像样本中冗余的样本特征点；

利用滤除冗余后的样本特征点构建公共特征点集合和私有特征点集合；包括：在所有图像样本之间比较样本特征点的相似度，利用所有图像样本的相似特征点构建公共特征点集合；利用每幅图像样本中不属于公共特征点集合内的样本特征点构建对应于该图像样本的私有特征点集合；

提取待处理图像的待处理特征点；

将所述待处理特征点与所述公共特征点集合和所述私有特征点集合中的样本特征点进行匹配，得到每幅图像样本的匹配得分；

选取匹配得分最高的图像样本作为目标图像。

2.根据权利要求1所述的目标图像检索方法，其特征在于，所述利用滤除冗余后的样本特征点构建公共特征点集合和私有特征点集合包括：

根据预设的第一相似度标准，利用滤除冗余后的样本特征点构建基于一个样本特征点的相似特征点集合；

将图像样本库中所有相似特征点集合汇集为公共特征点集合；

将不在公共特征点集合的样本特征点构建为与图像样本相对应的私有特征点集合。

3.根据权利要求2所述的目标图像检索方法，其特征在于，所述根据预设的第一相似度标准，利用滤除冗余后的样本特征点构建基于某个样本特征点的相似特征点集合包括：

将一幅图像样本中滤除冗余后的各样本特征点分别与其余图像样本中滤除冗余后的样本特征点进行一一比对；

将符合所述第一相似度标准的样本特征点构建为基于当前样本特征点的相似特征点集合，直至在所有样本特征点比对完成后，得到多个基于不同的样本特征点的相似特征点集合。

4.根据权利要求2所述的目标图像检索方法，其特征在于，所述将图像样本库中所有相似特征点集合汇集为公共特征点集合包括：

计算每个所述相似特征点集合内所有样本特征点的均值特征向量；

将所有相似特征点集合的均值特征向量汇集为所述公共特征点集合；

所述将所述待处理特征点与所述公共特征点集合和所述私有特征点集合中的样本特征点进行匹配包括：

依次将所述待处理特征点与所述公共特征点集合中的各均值特征向量进行匹配，并确定与所述待处理特征点相匹配的样本特征点所对应的图像样本；

将未与所述公共特征点集合中的样本特征点相匹配的所述待处理特征点，依次与所有所述私有特征点集合中的样本特征点进行匹配；

根据两次匹配结果，确定每幅图像样本中与所述待处理特征点相匹配的样本特征点的数目以及公共/私有属性。

5.根据权利要求4所述的目标图像检索方法，其特征在于，所述方法还包括：

按照预设的图像特征标准将图像样本库中的每幅图像样本划分为多个图像区域；

所述提取图像样本库中各图像样本的样本特征点包括：

以所述图像区域为单位，提取各图像样本的样本特征点，以使每个样本特征点包含图像区域信息；

所述滤除每幅图像样本中冗余的样本特征点包括：

以所述图像区域为单位，将每个图像区域内的样本特征点进行自比较，并按照预设的第二相似度标准滤除冗余的样本特征点。

6.根据权利要求5所述的目标图像检索方法，其特征在于，所述以所述图像区域为单位，将每个图像区域内的样本特征点进行自比较，并按照预设的第二相似度标准滤除冗余的样本特征点包括：

计算图像样本中各所述图像区域的特征中心点；

分别计算一个图像区域内符合所述第二相似度标准的两个相似样本特征点，距其他图像区域的特征中心点的距离均值；

将该两个相似样本特征点中，所述距离均值较小的样本特征点滤除掉。