[发明专利]基于权值color‑sift特征字典的图像检索方法

摘要

一种基于权值color‑sift特征字典的图像检索方法,其包括，在待检索图像中随机选取训练图像，提取所述训练图像的边缘，并提取所有训练图像边缘点的color‑sift特征，并以所述color‑sift特征构建特征字典；输入要检索的图像并提取检索图像和待检索图像边缘点的color‑sift特征，基于所述特征字典对检索图像和待检索图像提取权值直方图特征；把检索图像和数据库中待检索图像进行基于权值直方图特征的相似性匹配；检测是否遍历所有数据库中的全部待检索图像，若是，则按照相似性匹配结果，显示图像检索结果，若否，则重新进行相似性匹配。提高了应用于大型图像数据库检索时的准确率和回调率。该算法具有尺度、平移、旋转不变性。其具有局部性、殊性、多量性和高效性等特征。

主权项

一种基于权值color‑sift特征字典的图像检索方法,其特征在于：其包括，在待检索图像中随机选取训练图像，提取所述训练图像的边缘，并提取所有训练图像边缘点的color‑sift特征，并以所述color‑sift特征构建特征字典；输入要检索的图像并提取检索图像和待检索图像边缘点的color‑sift特征，基于所述特征字典对检索图像和待检索图像提取权值直方图特征；把检索图像和数据库中待检索图像进行基于权值直方图特征的相似性匹配；检测是否遍历所有数据库中的全部待检索图像，若是，则按照相似性匹配结果，显示图像检索结果，若否，则重新进行相似性匹配；对检索图像编码计算得到检索图像的基于color‑sift特征字典的权值直方图特征，包括以下步骤：1)检索图像在红色通道R上所有边缘显著像素点的color‑sift特征secr(o)，计算secr(o)对应于红色通道二维特征字典codr的K个聚类中心的欧式距离，选择距离值最小时的聚类中心作为该边缘点的所属中心，对所有边缘显著点进行一阶距统计计算得到检索图像在红色通道对应二维特征字典codr的频率直方图hisr；2)假设落在第k个聚类中心qk个边缘显著点，对聚类到第k个聚类中心的qk个边缘显著点计算该显著点对于该聚类中心的离心权值li(k)，计算该聚类中心所有显著点最大的离心权值得到该聚类中心的权值向量α(k)，对检索图像的频率直方图hisr和对应权值向量α(k)做矩阵点乘运算得到检索图像的权值向量hstr，即对应元素相乘，hstr为一K维列向量，k代表第k个聚类中心，取值为1,2,...,K，K表示聚类中心数，即字典大小；3)在绿色通道G、蓝色通道B做同样于红色通道R的计算，最终得到图像绿色通道G的权值向量hstg和蓝色通道B的权值向量hstb，对三个通道内的权值向量进行整合计算得到检索图像的基于color‑sift特征字典的权值直方图特征X。