[发明专利]一种用于图像检索的图像间距离的归一化方法

摘要

本发明公开了一种用于图像检索的图像间距离的归一化方法，该方法首先从图像距离数据集中随机采样得到一图像距离数据子集；对该图像距离数据子集进行距离变换，计算图像距离数据子集累积分布直方图，获得距离标准化映射表；根据标准化映射表对图像距离数据集中的所有距离数据，进行图像间距离变换后再归一化处理，获得归一化的图像间距离。该方法通过对图像库中图像距离数据集中的任意两个图像之间距离的归一化方法处理使得图像间距离分布趋于均匀化，被检索到的平均迭代次数趋于一致，图像间的距离分布相对均匀的归一化距离,孤立图像也能方便地被检索到，有效提高图像检索的效率。

主权项

一种用于图像检索的图像间距离的归一化方法，该方法包括步骤如下：(1).设立被检索的图像数据库中的图像距离数据集，从图像距离数据集Q中采样一个图像距离数据子集，其步骤如下：设立被检索的图像数据库中的图像距离数据集，记为Q，其表达式为：Q＝{q1,q2,...,qP},其中，qi为图像距离数据集中的任意两个图像之间距离，其下标i＝1,...,P，“P”为图像距离数据集中的任意两个图像间距离的个数；从图像距离数据集Q中采样一个图像距离数据子集，记为D，其表达式为：D＝{d1,d2,...,dN}，其中，dj为图像距离数据子集中的任意两个图像之间的距离，其下标j＝1,...,N,“N”为图像距离数据子集中的任意两个图像间距离的个数；(2).计算图像距离数据子集中任意两个图像之间距离的最大值和任意两个图像之间距离的最小值，具体如下：对图像距离数据子集D＝{d1,d2,...,dN}中任意两个图像之间的距离从大到小排序，其中任意两个图像之间距离的最大值，记为dmax、任意两个图像之间距离的最小值，记为dmin；(3).对图像距离数据子集采用线性变换，得到对应的归一化后的图像距离数据；(4).计算归一化后的图像距离数据子集的累积分布直方图,具体如下：按照上述归一化后的图像距离数据子集D′计算归一化后的图像距离数据子集D′的累积分布直方图，记为H，其表达式为：H＝{H1,H2,...,HM}，其中，Hg为累积分布直方图，其下标g＝1,...,M,“M”为累积分布直方图的分格数，上述累积分布直方图Hg的计算式为：Hg=1MΣk=1gnk---(2)]]>其中，ng是M个分格数对应的累积分布值的集合，记为(n1,n2,...,nM)；(5).将上述累积分布直方图，分别按照计算式(3)计算，得到距离标准化映射表，记为T，其表达式为：T＝{T1,T2,...,TM},其中，Tg为映射的标准化距离；上述Tg的计算式为：Tg=1M[(M-1)Hg+0.5]---(3)]]>其中[·]代表取整运算；(6).分别对上述图像距离数据集按照计算式(4)进行距离变换，得到对应的变换后的图像距离数据集，具体如下：分别对图像距离数据集Q中的任意图像间距离数据值qi按照计算式(4)进行距离变换，得到与图像数据库中的图像距离数据集Q对应的变换后的图像距离数据集，记为Q′，其表达式为：Q′＝{q′1,q′2,...,q′P},其中，qi′为再次变换后的图像距离数据集中的任意两个图像之间的距离；上述qi′的计算式为：qi′=qi-dmindmax-dmin---(4)]]>(7).计算上述对应的变换后的图像距离数据集的标号；(8).根据上述步骤(7)所述的标号查出与变换后的图像距离数据集中的图像间距离对应的值。