[发明专利]一种关联图中海量图像的快速加载显示方法及系统

权利要求书

1.一种关联图中海量图像的快速加载显示方法，其特征在于，包括：

步骤1，使用HTTP协议将需要加载的图像从远程的存储系统中预加载到本地服务器的存储器中，并对所述图像进行解析，解析出所述图像及所述图像的索引值；

步骤2，本地服务器对所述图像进行分块，将所述图像均分为m*n个区块，并采用Itti视觉感知模型对所述图像区块进行显著区域的提取；

步骤3，客户端根据所述图像区块的重要程度，设置图像区块传输队列，并且每一图像区块对应一个特定的图像读取线程，实现多线程的异步同时读取图像区块，当图像读取线程读取到所述图像区块之后，将所述图像区块保存到主线程的一个结果集中，对这个结果集加上互斥锁，防止其它线程对其进行操作；

步骤4，当待请求的图像数据量很大而又没有请求到真实图像时，用默认图标进行显示，当请求到图像之后再刷新显示，同时设置一个定时触发器，当主线程的所述定时触发器触发时，对主线程的结果集进行检测，并取出相应的图像区块，对图像进行刷新并替换掉对应的默认图标；

步骤5，所述定时触发器不断触发，当所述定时触发器触发时和发现图像区块存储队列为空时，并且当前线程数为0时，图像全部读取完毕，关闭所述定时触发器，结束线程。

2.根据权利要求1所述的关联图中海量图像的快速加载显示方法，其特征在于，步骤2具体包括：

步骤201，对所述图像提取颜色、亮度、方向特征；

步骤202，分别对每个特征利用平滑和降采样生成所述图像的高斯金字塔，把所述高斯金字塔的每一级图像低通滤波产生下一级图像，把处在高斯金字塔最底层的输入图像用矩阵G0表示，用高斯模板w(m,n)对矩阵G0的第k层权平均采样后得到下一层图像，该运算可用函数R来表示：

G k = R ( G k - 1 ) = Σ m = - 2 2 Σ n = - 2 2 w ( m , n ) G k - 1 ( 2 i + m , 2 j + n ) , ]]>

其中，i为图像中像素的行号，j为图像中像素的列号，k为金字塔的层数，m、n为高斯矩阵的维数；

步骤203，根据Gabor滤波原理，提取所述图像的纹理特征，形成Gabor金字塔，2D Gabor滤波器的公式如下：

h ( x , y , θ k , σ x , σ y ) = 1 2 πσ x σ y exp { - π [ ( x θ k σ θ k ) 2 ] + ( y θ k σ θ k ) 2 } exp ( 2 πix θ k λ ) , ]]>

上式是被正弦函数调制后的函数，其中λ是正弦波的波长，是正弦波的方向，

其中，σθk为高斯包络常量，xθk、yθk为旋转后的坐标系中的对应坐标，和的计算方法为：

x θ k = x cos ( θ k ) + y sin ( θ k ) y θ k = - sin ( θ k ) + y cos ( θ k ) ; ]]>

步骤204，利用中心-周边算子对Gabor金字塔图像操作生成各特征差异图；

步骤205，利用归一化算子对所述差异图进行融合，生成各特征的显著图；

步骤206，对各特征的显著图进行线性融合生成总的显著图，利用赢者全胜和禁止返回策略寻找显著区域；

步骤207，进行阈值分割，检测出重要的图像区块，提取出图像显著区域。