[发明专利]图像检索数据库生成方法、增强现实的方法及装置

权利要求书

1.一种图像检索数据库生成方法，其特征在于，包括：

对样本图像进行第一次尺度变换，将经过所述第一次尺度变换后的样本图像进行多分辨率分析处理，再将所述多分辨率分析处理后的样本图像进行特征提取，提取出来的第一特征数据集包括每个特征点在图像区域内的位置信息、尺度、方向和特征描述信息；

对所述第一特征数据集中的各个特征点进行聚类分析，获取N个簇和所述N个簇中的每个簇的聚类中心特征点的特征描述信息，其中,N为正整数；

对所述N个簇中的每个簇的聚类中心特征点进行聚类分析，获取M个簇和所述M个簇中的每个簇的聚类中心特征点的特征描述信息，其中，M为正整数，且M不大于N；

将所述第一特征数据集和节点数据存储在图像检索数据库中且与所述样本图像对应，其中，所述节点数据包括所述N个簇和所述M个簇中所有聚类中心及每个聚类中心特征点的特征描述信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征数据集中每个特征点的特征描述信息包括该特征点的P维描述向量和P维描述向量的模的倒数，其中，P为不小于2的整数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对样本图像进行第一次尺度变换之后，所述方法还包括：

控制经过所述第一次尺度变换后的每个样本图像的长边的像素数为第一预设像素数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N个簇中的每个簇中特征点的数量均在第一预设范围阈值内。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征数据集中的各个特征点进行聚类分析，获取N个簇，具体为：

对所述第一特征数据集中的各个特征点进行聚类分析，获取K个簇，其中，K为正整数；

针对K个簇中的每个簇，执行以下步骤：

判断簇中特征点的数量是否在第一预设范围阈值内；

若该簇中特征点的数量大于所述第一预设范围阈值的最大值，则拆分该簇，并控制拆分后的每个簇中特征点的数量在所述第一预设范围阈值内；

若该簇中特征点的数量小于所述第一预设范围阈值的最小值，则删除该簇，将该簇中的所有特征点重新选择所属簇，并控制所述特征点重新选择所属簇中的每个簇簇中特征点的数量在所述第一预设范围阈值内；

在对所述K个簇中的每个簇执行上述步骤之后，获取到所述N个簇。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述N个簇中的每个簇的聚类中心特征点的特征描述信息，具体为：

针对N个簇中的每个簇，执行以下步骤：

将簇中每个特征点的P维描述向量进行归一化处理；

将归一化处理后的每个特征点中对应的第i维向量进行累加，将累加得到的新P维描述向量作为该簇的聚类中心特征点的P维描述向量，其中，i依次取1-P的值；

对该簇中所有特征点的P维描述向量的模的倒数之和进行平均，将获取的第一平均值作为所述该簇的聚类中心特征点的P维描述向量的模的倒数；

根据所述新P维描述向量和所述第一平均值，获取该簇的聚类中心特征点的特征描述信息；

在对N个簇中的每个簇执行上述步骤之后，获取所述N个簇中的每个簇的聚类中心特征点的特征描述信息。

7.如权利要求2或6所述的方法，其特征在于，所述将所述多分辨率分析处理后的样本图像进行特征提取，提取出来的第一特征数据集包括每个特征点在图像区域内的位置信息、尺度、方向和特征描述信息，具体为：

将所述多分辨率分析处理后的样本图像采用ORB算法进行特征提取，提取所述第一特征数据集。