[发明专利]一种基于地理位置信息的场景检索方法

权利要求书

1.一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、在索引过程中对场景图像的地理信息和全局描述子进行索引，并构建空间4叉树索引结构；

步骤2、在查询过程中通过层级验证方式确定相似图像集，并通过投票方式和相似图像的信息来获得待查询的场景图像的信息；

步骤1所述的全局描述子的构建具体如下：

1-1.提取场景图像的局部特征点，将场景图像表示成局部特征的集合；

1-2.根据视觉词汇词典将局部特征点的描述子进行量化，得到对应的视觉词汇；

1-3.将提取的视觉词汇集合投影到随机投影矩阵上得到场景图像的全局描述子。

2.如权利要求1所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于步骤1所述的构建空间4叉树索引结构，采用区域中目标的水平和垂直投影直方图的波谷进行分割，具体分割如下：

首先将地图上感兴趣区域分割成相同的单元格；

然后通过单元格中图像的数量确定其值；根据单元格的值统计每个水平和垂直位置上的图像数量，从而得到图像数量的水平直方图和垂直直方图；

最后通过滑动平均进行平滑，平滑窗口大小为3，其平滑的权重分别为:[0.2,0.6,0.2]；通过H(i)>H(i-1)并且H(i)>H(i+1)来判断是否为波峰，迭代平滑直到直方图为双峰形状，计算双峰之间最低点的位置作为分割位置，如果迭代平滑无法得到双峰形状则直接采用均匀划分方法划分为四个区域。

3.如权利要求1所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于步骤2所述的层级验证方法采用三层特征进行验证，先后进行地理信息约束、全局描述子验证、视觉词汇空间验证三个验证过程。

4.如权利要求1所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于所述的全局描述子通过将视觉词汇集合投影到一个随机生成的由-1和1构成的投影矩阵上，并对投影结果进行二值化，得到有0、1序列表示的全局描述子，具体如下：

随机生成一个由1和-1组成的K行M列的随机投影矩阵P，其中K表示全局描述子长度，M表示词典中视觉词汇数；所有视觉词汇集合都在该生成的投影矩阵上进行投影；然后根据词典中的视觉词汇是否在图像中出现将视觉词汇集合表示成M维的向量形式V_Img；若出现则对应位置为1否则为0；然后根据                                                ，将V_Img投影到P上，得到长度为K的特征向量V_Result；最后根据V_Result向量中元素的正负来进行量化，若元素大于等于0则赋值为1，若小于0则赋值为0，从而形成一个0,1序列；该0,1序列为图像视觉词汇集合的全局描述子。

5.如权利要求3所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于所述的地理信息约束验证过程中对查询图像的经纬度进行扩展，具体如下：

设查询图像的经纬度为(Lon_1, Lat_1)，先将点(Lon_1, Lat_1) 扩展成4个点：(Lon_1-Dist, Lat_1-Dist)，(Lon_1-Dist, Lat_1+Dist)，(Lon_1+Dist, Lat_1-Dist)，(Lon_1+Dist, Lat_1+Dist)；该4个点分别对应以(Lon_1, Lat_1)为中心、以为边长的正方形区域；将扩展后的四点在空间4叉树下进行近邻查询，然后合并查询到的候选图像集，然后再利用欧式距离选择距离最近的若干幅图像作为候选图像。

6.如权利要求3所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于所述的全局描述子验证采用汉明距离来验证全局描述子的一致性。

7.如权利要求1所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于场景图像的局部特征点采用SIFT、SURF或MSER进行提取。

8.如权利要求3所述的一种基于地理位置信息的场景检索方法，其特征在于所述的视觉词汇空间验证采用随机抽样一致算法进行验证。