[发明专利]一种图片相似度检测方法及系统

权利要求书

1.一种图片相似度检测方法，其特征在于，包括：

S1、分别筛选出互联网图片和参考图片中的互联网图片特征点和参考图片特征点；

S2、根据所有所述互联网图片特征点和所有所述参考图片特征点得到所述互联网图片和参考图片中的匹配特征点；

S3、当所述匹配特征点的个数大于或等于预设阈值时，所述互联网图片和所述参考图片相似；

所述S2具体包括：

S41、计算所述互联网图片特征点和参考图片特征点的方向，根据所述互联网图片特征点的方向建立所述互联网图片特征点的第一矢量表达式，根据所述参考图片特征点的方向，建立所述参考图片特征点的第二矢量表达式；

S42、计算每个所述互联网图片特征点的第一矢量表达式分别和所有所述参考图片特征点的第二矢量表达式的欧氏距离，构建欧氏距离二维数组；

S43、根据所述欧氏距离二维数组得到所述互联网图片和参考图片中的匹配特征点；

所述S43具体包括：

S51、获取所述欧氏距离二维数组的一行欧氏距离值；

S52、获取所述一行欧氏距离值中的第一最小值和第一次小值，当第一最小值小于0.5×第一次小值，获取所述第一最小值的行下标a和列下标b，执行S53；当第一最小值大于或等于0.5×第一次小值，执行S51，以获取所述欧氏距离二维数组的另一行欧氏距离值，直到获取了所述欧氏距离二维数组中的所有欧氏距离值为止；

S53、获取所述欧氏距离二维数组中的第b列欧氏距离值；

S54、获取所述第b列欧氏距离值中的第二最小值和第二次小值，当第二最小值小于0.5×第二次小值时，获取所述第二最小值的行下标c，执行S55；当第二最小值大于或等于0.5×第二次小值，执行S51，以获取所述欧氏距离二维数组的另一行欧氏距离值，直到获取了所述欧氏距离二维数组中的所有欧氏距离值为止；

S55、若a＝c，则所述互联网图片中的第a个互联网图片特征点与所述参考图片中的第b个参考图片特征点为所述匹配特征点，所述匹配特征点个数加一。

2.根据权利要求1所述的图片相似度检测方法，其特征在于，所述S1具体包括：

S21、通过预设数量且尺寸依次增加的滤波器分别对所述互联网图片和参考图片进行滤波处理，得到多个不同尺寸的滤波互联网图片和多个不同尺寸的滤波参考图片；

S22、计算每个滤波互联网图片的第一Hessian矩阵；计算每个滤波参考图片的第二Hessian矩阵；

S23、根据所有所述第一Hessian矩阵从所述互联网图片中筛选所述互联网图片特征点；根据所有所述第二Hessian矩阵从所述参考图片中筛选所述参考图片特征点。

3.根据权利要求2所述的图片相似度检测方法，其特征在于，所述S21具体包括：

S31、对所述互联网图片和参考图片分别进行积分运算，得到相应的互联网积分图像和参考积分图像；

S32、通过预设数量且尺寸依次增加的盒子滤波器对所述互联网积分图像进行滤波，得到多个第一滤波函数表示所述多个滤波互联网图片；

S33、通过预设数量且尺寸依次增加的盒子滤波器对所述参考积分图像进行滤波，得到多个第二滤波函数表示所述多个滤波参考图片。