[发明专利]基于中心估计的图形目标检索定位方法

权利要求书

1.基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，根据查询图像的量化信息和倒排索引结构，得到查询图像与数据集图像的匹配特征对；

第二步，利用匹配特征对的位置和尺度方向信息，估计目标区域的中心位置；

第三步，通过中心位置直方图去除错误匹配的特征对；

第四步，利用正确匹配特征对计算候选图像的匹配分值，根据匹配分值排序返回检索结果；同时，利用正确匹配特征对，得到候选图像中目标区域的定位。

2.根据权利要求1所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，第一步所述的查询图像与数据集图像的匹配特征对是通过以下步骤得到的：

1）查询图像目标区域内特征向量，量化到距离最近视觉词汇构成查询图像的量化信息；

2）利用量化信息在倒排索引结构中查找，量化到相同视觉词汇的特征为匹配特征，得到查询图像与数据集图像的匹配特征对。

3.根据权利要求2所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，所述的视觉词汇是指由图像特征聚类过程得到的类中心向量。

4.根据权利要求2所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，所述的倒排索引结构是对数据集中所有图像特征按视觉词汇构建的组织结构，以视觉词汇为索引记录数据集中特征出现图像号以及特征的位置、尺度和方向信息。

5.根据权利要求1所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，第二步所述的利用匹配特征对的位置和尺度方向信息，估计目标区域的中心位置，具体包括以下步骤：

1）根据查询图像中的特征点的位置和目标区域中心点位置，得到一个从特征点指向中心点的向量，表示为

2）利用特征点的尺度方向和平移变化来估计目标区域的空间变化，得到候选图像中变换后的向量记为

其中，向量是候选图像中从特征点指向目标区域中心位置的向量，由向量终点得到候选图像中目标区域的中心位置的估计值。

6.根据权利要求5所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，第三步所述的通过中心位置直方图去除误匹配的特征，具体包括以下步骤：

1）利用二维直方图进行中心确认，将候选图像划分为N*M的方格；

2）利用目标区域的中心位置的估计值对图像方格进行加权投票；

3）设定阈值C，选取分值大于阈值的方格对应的匹配特征对作为正确匹配的特征对，过滤其他特征对；大于阈值C的方格数目对应数据集中图像的目标区域数目。

7.根据权利要求6所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，第四步所述的利用正确匹配特征对得到候选图像中目标区域的定位，是将每个大于阈值C的方格内的匹配特征对构成一组正确匹配特征对，利用每组正确匹配特征对定位出候选图像中的一个目标区域。

8.根据权利要求7所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，所述的利用每组正确匹配特征对定位出候选图像中的一个目标区域，具体包括以下步骤：

1）根据正确匹配特征对的估计中心位置均值计算目标区域的中心位置，用符号表示；

2）通过正确匹配特征对的尺度变化均值计算候选图像中目标区域相对于查询图像目标的尺度变化；

3）通过正确匹配特征对的方向变化均值计算候选图像中目标区域相对与查询图像目标的方向变化；

4）根据查询图像中目标的大小，利用尺度变化值得到目标区域的大小；

5）根据目标区域的中心位置、目标区域大小以及区域方向变化，在候选图像中对目标区域进行定位。

9.根据权利要求1所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，第四步所述的利用正确匹配特征对计算候选图像的匹配分值，根据匹配分值排序返回检索结果，具体包括以下步骤：

1）将存在匹配特征对的图像称为候选图像，且候选图像的匹配分值由正确匹配特征对的匹配分值加权得到；

2）对候选图像的匹配分值从大到小进行排序，得到图像目标检索的排序结果。

10.根据权利要求9所述的基于中心估计的图形目标检索定位方法，其特征在于，所述特征对的匹配分值加权的权值为特征对中心的IDF值。