[发明专利]图像检索系统中的加速方法

权利要求书

1.一种图像检索系统中的加速方法，其特征在于，通过对标准图像和待检索图像分别采用高斯差分算子进行特征点检测，然后将每个高斯差分算子通过尺度不变描述子进行描述并创建视觉码书，然后根据种子点集合创建随机kd树并对特征描述子进行分类，接着进行矢量化处理并对倒排索引进行优化，最后将待检索图像矢量在优化倒排索引中进行相似性搜索，实现图像检索系统的加速。

2.根据权利要求1所述的图像检索系统中的加速方法，其特征是，所述的通过尺度不变描述子进行描述包括离线处理和实时处理两个步骤，其中：

在离线处理中，对于标准图像库C＝(I₁，I₂，…，I_N)中的图像I_i，通过SIFT描述子表示为其中：是图像I_i中的单个描述子，维数为128维，n_i是图像I_i中SIFT描述子的个数，标准图像库中全部SIFT描述子集合表示为S＝(X₁，X₂，…，X_N)，集合S中SIFT描述子的总数为

在实时处理中，对于待检索图像Q，通过SIFT描述子T表示为T＝(q¹，q²，…，q^m)，其中q^k(k＝1，2，…，m)是图像Q中单个描述子，维数为128维，m是图像Q中SIFT描述子的个数。

3.根据权利要求1所述的图像检索系统中的加速方法，其特征是，所述的创建视觉码书是指：对标准图像库中的特征描述子进行随机采样并创建视觉码书，具体步骤为：对SIFT描述子集合S随机采样，提取部分SIFT描述子作为种子点集合D，D＝(y₁，y₂，…，y_z)，其中：集合D中种子点的数量为z，每个种子点为y_j(j＝1，2，…，z)；然后对SIFT描述子集合S进行分类，种子点y_j决定了将与其相似的SIFT描述子划分到种子点y_j对应的类别中，种子点的数量z即为类别的数量，种子点集合D为标准图像I_i量化需要的视觉码书。

4.根据权利要求1所述的图像检索系统中的加速方法，其特征是，所述的创建随机kd树是指：通过自上而下的迭代过程，每次迭代都以每个节点在多个较大方差值对应的维数中随机选择且节点的分割阈值在对应维数靠近中值的元素中随机选择为原则进行节点的创建。

5.根据权利要求1所述的图像检索系统中的加速方法，其特征是，所述的对特征描述子进行分类是指：根据节点阈值将种子点集合D中的每个种子点y_j划分到不同的空间，具体步骤为：使用单一最优查询方法对SIFT描述子在多棵随机kd树中进行搜索以找到对应种子点y_j，将最相似的种子点查找并存放在单一最优序列当中，当查询路径达到一定数目时停止搜索，则查询到种子点对应的类别即为SIFT描述子应该划分的类别。

6.根据权利要求1所述的图像检索系统中的加速方法，其特征是，所述的矢量化处理是指：采用种子频率-倒图像频率方法分别对标准图像和待检索图像矢量化，然后对标准图像矢量和待检索图像矢量非零元素的位置指数和进行计算。