[发明专利]基于纹理内容的旋转图像搜索方法

摘要

本发明属于基于内容的图像搜索领域，输入的是用户自己的图像，主体算法包括将输入的图像转换成灰度级图像，然后计算其基元过渡矩阵和基元最小矩阵。将得到的基元过渡矩阵和基元最小矩阵映射到基元矩阵。并且针对不同尺寸的图像，进行基元矩阵标准化计算。图像的特征采用能量、熵、逆差距以及惯性进行表示。通过评价输入图像与后台图像库中所有图像间的四维特征相似度，把相似度高的图像作为图像搜索结果。从而实现了基于图像内容的以图搜图功能，并解决了旋转图像的搜索问题。

主权项

一种基于纹理内容的旋转图像搜索方法，其特征在于，其包括：A、对输入的图像进行灰度图像转换，生成输入图像的灰度级图像，因此只需对一个二维的灰度级矩阵进行操作；B、对上述灰度级矩阵进行基元过渡矩阵计算，包括：B1、从灰度级矩阵的起始点坐标(0，0)开始，以2*2网格作为提取基元的基本单位，从左往右，从上往下的顺序移动，并且每次只移动一个像素步长，依次提取每个2*2网格中的基元；B2、计算每个2*2网格中左上角，右上角以及左下角的像素和，如果此像素和小于或等于其他三个相邻网格的像素值之和，则执行B3，否则执行B4；所述其他三个相邻网格有三种情况，左上角、右上角、右下角或者左下角、右下角、左上角或者左下角、右下角、右上角；所述计算每个2*2网格中左上角，右上角以及左下角的像素和，如果此像素和小于或等于其他三个相邻网格的像素值之和表示当该像素和均小于或等于其他三个相邻网格的像素值之和；B3、如果此2*2网格中没有相同的像素值，则直接以此2*2网格中像素值的升序序列得到的空间折线作为提取的基元纹理，否则在提取基元之前先根据优先级关系：左上角>右上角>右下角>左下角，先提取优先级高的网格，再提取优先级低的网格，以确定相同像素值的提取顺序，之后再确定不同像素值的升序序列，进而得到此2*2网格的空间折线作为提取的基元纹理；B4、对此2*2网格顺时针旋转90度，返回执行B2；C、对灰度级图像进行基元最小矩阵计算，提取每个2*2网格中最小的像素值来代表此基元，从左向右，从上向下的顺序移动，并且每次只移动一个像素步长，依次提取每个2*2网格中的最小像素，构建基元最小矩阵；D、对上述得到的图像基元过渡矩阵和基元最小矩阵，进行基元矩阵计算，以基元最小矩阵为行坐标i，以基元过渡矩阵为列坐标j，基元矩阵的元素Xi，j统计基元最小像素为i且基元纹理编号为j的数目；E、针对不同尺寸的图像，计算标准化的基元矩阵；F、利用能量EN1，熵EN2，逆差距IDM以及惯性IN组成表示图像的四维特征向量Feature Vector；G、利用相似度评价函数对图像的四维特征向量进行相似度计算，以最终评价图像间的相似度；其中，所述能量EN1定义为：所述熵EN2定义为：所述逆差距IDM定义为：所述惯性IN定义为：其中，M为灰度级矩阵的行数，N为灰度级矩阵的列数，MM(i,j)为标准化的基元矩阵。