[发明专利]一种网络环境下的近似重复图像搜索方法

摘要

本发明公开了一种网络环境下的近似重复图像搜索的方法，该方法包括设计了网络图像的有效局部特征的提取和表示；利用视觉词包模型建立词典，并通过局部约束线性编码的方法对局部特征进行量化；为了将特征的空间信息嵌入图像表示，利用图像金字塔对图像进行空间弱分割，并对图像进行分块量化；将局部的量化的结果最后聚合成图像的全局描述，并计算图像之间的相似度或距离度量对待匹配图像进行相关排序，将图像序列中排在前面的图像返回。

主权项

一种网络环境下的近似重复图像搜索方法，其特征在于，该方法包括离线阶段和在线阶段，步骤如下：离线阶段：步骤A1：提取和描述输入网络图像的低层局部特征；步骤A2：利用上述局部特征构建视觉词典，并将上述局部特征量化后，生成图像的全局特征描述；步骤A3：构建倒排序索引；在线阶段：步骤B1：提取和描述给定查询图像的低层局部特征；步骤B2：将B1中所获得的局部特征量化；步骤B3：计算查询图像与离线阶段所输入网络图像的相关性，并对待匹配图像进行排序；其中，所述步骤A2包括：步骤A21:选取图像训练集，并提取图像训练集中所有图像的局部特征作为训练特征集，通过无监督K‑均值聚类法，对训练特征集进行聚类进而生成视觉词典；步骤A22:对视觉词典进行更新，使得词典适应于输入的网络图像并保持一致性；步骤A23:在得到更新后的词典之后，利用局部约束线性编码的方法，将输入的网络图像中的所有特征进行量化，并映射到视觉词典上；步骤A24:利用图像金字塔对图像进行弱分割，将量化后的局部特征按照分块原则进行特征的聚集，并生成图像的分块表示；步骤A25:将不同层次上的所有图像分块表示串联起来，生成一幅图像的整体表示。