[发明专利]基于显著性结构直方图的图像检索方法

摘要

本发明公开一种基于显著性结构直方图的图像检索方法，其关注基于视觉注意机制和初级视觉皮层方向选择性机制的优势来进行图像检索，提出显著性结构直方图的新型图像特征表达方法。显著性结构直方图可看作为基于视觉显著性模型的图像特征描述方法，专门用于自然图像分析，并且比经典的直方图方法具有更丰富信息。它整合了视觉注意机制，方向选择性机制和直方图的优点，它在某种程度上模拟了人类视觉注意机制，能够表达图像局部结构的空间信息，视觉显著性信息和颜色信息。显著性结构直方图所包含的信息量明显地高于经典的直方图模型，可以视为基于视觉计算模型的图像检索框架雏型。

主权项

1.一种基于显著性结构直方图的图像检索方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1、将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，得到颜色体积，并构建颜色体积的高斯金字塔；步骤2、在HSV颜色空间中，对V分量进行边缘检测，得到边缘图像，并构建边缘图像的高斯金字塔；步骤3、分别对颜色体积和边缘图像的高斯金字塔进行跨尺度抽样后，得到颜色体积的特征映射和边缘图像的特征映射；步骤4、分别对颜色体积和边缘图像的特征映射进行缩小尺度和逐点相加后，得到2个独立显著性图像映射；步骤5、将2个独立显著性图像映射整合为一个显著图，并将该显著图进行放大，直到与原始彩色图像具有相同大小；步骤6、在HSV颜色空间中，对原始彩色图像进行颜色量化、灰度量化和方向量化，得到颜色映射、灰度映射和方向映射；步骤7、分别对颜色映射、灰度映射和方向映射进行局部棒状结构检测，得到颜色、灰度和方向的局部棒状结构；步骤8、基于步骤5所得到的原始彩色图像具有相同大小的显著图，检测并统计步骤7所得到的颜色、灰度和方向的局部棒状结构中显著性结构的能量，并获得基于颜色、灰度和方向的显著性结构直方图；步骤9、将基于颜色、灰度和方向的显著性结构直方图中的特征向量作为最终特征应用于图像检索。