[发明专利]图像检索方法及装置

权利要求书

1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

通过目标检测网络对所述待检测图像进行检测，以获取所述待检测图像中嵌入的多个待检测子图像；

通过全局提取模型提取各个所述待检测子图像的全局特征，所述全局特征可表征所述待检测子图像经过多种图像转换方式后的各种可能的形式；

通过聚类检索在数据库中查找出与所述待检测子图像的全局特征相匹配的多张相似图像；

通过局部特征匹配模型对所述待检测子图像与相应的多张所述相似图像进行局部特征匹配；

通过对全局特征匹配结果与局部特征匹配结果进行加权处理，重新对多张所述相似图像进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过将不同的初始图像嵌入到截图中得到测试图像，或者，将一张初始图像进行不同的掩饰处理后嵌入到截图中得到测试图像；

通过所述测试图像以及所述测试图像中的所述初始图像的坐标训练所述目标检测网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过对第一源图像进行多种图像转换方式得到转换后的第一图像集合，通过对第二源图像进行多种图像转换方式得到转换后的第二图像集合，其中，所述图像转换方式包括：旋转、缩放、裁剪、增加滤镜、添加水印、涂鸦、贴图或者马赛克；

通过转换后的所述第一图像集合与所述第二图像集合训练所述全局提取模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述通过局部特征匹配模型对所述待检测子图像与相应的多张所述相似图像进行局部特征匹配，具体包括：

通过高斯卷积算法、金字塔多分辨率算法或者高斯差分算法定位出所述待检测图像与相应的多张相似图像中变化率最快的特征点；

对所述特征点的特征方向进行赋值，生成特征描述子，以得到特征匹配点集合；

输出所述特征匹配点的个数作为所述局部特征匹配的结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述全局特征匹配结果为所述待检测子图像与所述相似图像的余弦相似度，取值范围为[-1,1]，所述局部特征匹配结果为所述待检测子图像与所述相似图像的特征匹配点的个数，取值范围为[0,+∞)；

所述通过对全局特征匹配结果与局部特征匹配结果进行加权处理，具体为：

通过以下公式对全局特征匹配结果与局部特征匹配结果进行加权处理：

其中，score为加权后得分，score_global为全局特征匹配结果，score_local为局部特征匹配结果，α为权重值。

6.一种图像检索装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

检测模块，用于通过目标检测网络对所述待检测图像进行检测，以获取所述待检测图像中嵌入的多个待检测子图像；

提取模块，用于通过全局提取模型提取各个所述待检测子图像的全局特征，所述全局特征可表征所述待检测子图像经过多种图像转换方式后的各种可能的形式；

全局匹配模块，用于通过聚类检索在数据库中查找出与所述待检测子图像的全局特征相匹配的多张相似图像；

局部匹配模块，用于通过局部特征匹配模型对所述待检测子图像与相应的多张所述相似图像进行局部特征匹配；

加权模块，通过对全局特征匹配结果与局部特征匹配结果进行加权处理，重新对多张所述相似图像进行排序。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

嵌入模块，用于通过将不同的初始图像嵌入到截图中得到测试图像，或者，将一张初始图像进行不同的掩饰处理后嵌入到截图中得到测试图像；

第一训练模块，用于通过所述测试图像以及所述测试图像中的所述初始图像的坐标训练所述目标检测网络。