[发明专利]图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

确定与第一特征向量对应的第一聚类中心；其中，所述第一特征向量为查询样本的特征向量，且所述第一特征向量包括N个特征子向量，所述N为大于或等于2的整数，所述第一聚类中心为根据所述N个特征子向量中每个特征子向量与第二聚类中心的乘积量化距离得到，所述第二聚类中心为第二特征向量包括的N个特征子向量中每个特征子向量的聚类中心，所述第二特征向量为样本库的特征向量；

计算所述第一聚类中心与所述第二聚类中心的汉明距离；

根据所述汉明距离从所述样本库中确定出与所述查询样本相似度高的样本集合；

根据所述第一特征向量与第三特征向量的乘积量化距离从所述样本集合中确定出目标样本；其中，所述目标样本为与所述查询样本相似度最高的样本，所述第三特征向量为所述样本集合的特征向量，所述第三特征向量包括的N个特征子向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述汉明距离从所述样本库中确定出与所述查询样本相似度高的样本集合，包括：

根据所述第一聚类中心与所述第二聚类中心的汉明距离，获得所述查询样本与所述样本库中每个样本的汉明距离集合；

根据所述汉明距离集合确定所述查询样本与所述样本库中每个样本的参考相似值，所述参考相似值用于表示所述查询样本与所述样本库中每个样本的相似程度；

根据所述参考相似值从所述样本库中确定出与所述查询样本相似度高的样本集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述汉明距离集合确定所述查询样本与所述样本库中每个样本的参考相似值，包括：

将所述汉明距离集合中所包含的汉明距离的和确定为所述查询样本与所述样本库中每个样本的参考相似值。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一聚类中心与所述第二聚类中心的汉明距离之前，所述方法还包括：

对所述第二聚类中心进行编码，得到所述第二聚类中心的乘积量化码；

根据所述第二聚类中心的乘积量化码的乘积量化距离对所述第二聚类中心的乘积量化码重新进行编码，得到所述第二聚类中心的汉明码。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第二聚类中心的乘积量化码的乘积量化距离对所述第二聚类中心的乘积量化码重新进行编码，得到所述第二聚类中心的汉明码，包括：

确定所述第二聚类中心的转换码；

计算所述第二聚类中心的乘积量化码与所述第二聚类中心的转换码的乘积量化距离，以及所述第二聚类中心的乘积量化码与所述第二聚类中心的转换码的汉明距离；

根据所述乘积量化距离以及所述汉明距离，确定所述第二聚类中心的转换码为所述第二聚类中心的汉明码。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一聚类中心与第二聚类中心的汉明距离，包括：

根据所述第一聚类中心的汉明码与所述第二聚类中的汉明码，计算所述第一聚类中心与所述第二聚类中心的汉明距离。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于确定与第一特征向量对应的第一聚类中心；其中，所述第一特征向量为查询样本的特征向量，且所述第一特征向量包括N个特征子向量，所述N为大于或等于2的整数，所述第一聚类中心为根据所述N个特征子向量中每个特征子向量与第二聚类中心的乘积量化距离得到，所述第二聚类中心为第二特征向量包括的N个特征子向量中每个特征子向量的聚类中心，所述第二特征向量为样本库的特征向量；

计算单元，用于计算所述第一聚类中心与第二聚类中心的汉明距离；

第二确定单元，用于根据所述汉明距离从所述样本库中确定出与所述查询样本相似度高的样本集合；

第三确定单元，用于根据所述第一特征向量与第三特征向量的乘积量化距离从所述样本集合中确定出目标样本；其中，所述目标样本为与所述查询样本相似度最高的样本，所述第三特征向量为所述样本集合的特征向量，所述第三特征向量包括的N个特征子向量。