[发明专利]联合GIST特征的多重索引图像检索方法

摘要

本发明公开的联合GIST特征的多重索引图像检索方法：对参考图像库中图像提取局部SIFT特征，根据局部SIFT特征中的坐标信息建立GIST特征；用局部SIFT特征中局部描述信息与GIST特征中局部描述信息建立二维BOF特征模型；根据二维BOF特征模型建立基于二维BOF的投票检索模型；根据SIFT特征与GIST特征结合基于BOF特征的二维倒排表索引，对SIFT特征与GIST进行汉明量化处理，将应用信息融合策略得到的局部SIFT特征汉明量化信息与GIST特征汉明量化信息融合到基于BOF的投票检索模型中，精确检索近似重复图像。本发明的多重索引图像检索方法实现在大规模数据图像中完成对近似重复图像的检索。

主权项

联合GIST特征的多重索引图像检索方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、对参考图像库中图像提取局部SIFT特征，根据获取的局部SIFT特征中的坐标信息建立GIST特征；步骤2、将一维BOF模型升维成二维BOF模型，利用步骤1得到的局部SIFT特征中局部描述信息与GIST特征中局部描述信息建立二维BOF特征模型；步骤3、根据步骤2中得到的二维BOF特征模型，建立基于二维BOF的投票检索模型；步骤4、先根据步骤1得到的SIFT特征与GIST特征，结合步骤2得到的基于BOF特征的二维倒排表索引，对SIFT特征与GIST分别进行汉明量化处理；再将应用信息融合策略得到的局部SIFT特征汉明量化信息与GIST特征汉明量化信息融合到经步骤3建立的基于BOF的投票检索模型中，在大规模的数据中精确检索近似重复图像。