用于视觉搜索的紧致描述符的系统和方法技术方案

用于处理图像的一种方法和一种设备，使用线性嵌入算子根据所述图像的第一特征点集合生成第二特征点集合，这样，所述第一特征点集合中的成对最近邻（NN）拓扑关系便被保留在所述第二特征点集合中。所述线性嵌入算子由密切模型确定，所述密切模型包括第一密切参数、第二密切参数和密切矩阵，其中所述密切矩阵的稀疏度由所述第一密切参数和所述第二密切参数来控制。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于视觉搜索的紧致描述符的系统和方法本专利技术要求2011年12月29日提交的专利技术名称为“用于视觉搜索的紧致描述符的系统和方法（SystemandMethodforCompactDescriptorforVisualSearch）”的第61/340,327号美国非临时申请案的在先申请优先权，该申请案要求2011年7月11日提交的专利技术名称为“作为视觉搜索中紧致描述符的拉普拉斯SURF所用的系统和方法（SystemandMethodforLaplacianSURFasCompactDescriptorforVisualSearch）”第61/506,615号美国临时申请案的在先申请优先权，这两个在先申请的内容以全文引入的方式并入本文本中。
本专利技术涉及图像处理方法和系统，并且在特定实施例中，涉及用于视觉搜索应用下图像的视觉描述符中紧凑表示的系统和方法。
技术介绍
现代的移动电话、手机、平板计算机、移动终端、移动装置或用户设备已发展为有效的图像和视频处理装置，该图像和视频处理装置配备有高分辨率相机、彩色显示器，和硬件加速图形。随着像android、iPhone之类的移动装置迅速发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于处理图像的方法，所述方法包括：使用线性嵌入算子，根据所述图像的第一特征点集合而生成了第二特征点集合，其中所述第一特征点集合中的成对最近邻（NN）拓扑关系便被保留在所述第二特征点集合中，特征点为用一组数字来表示的一个点。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.07.11 US 61/506,615;2011.12.29 US 13/340,3271.一种用于处理图像的方法，所述方法包括：使用线性嵌入算子，根据所述图像的第一特征点集合而生成了第二特征点集合，其中所述第一特征点集合中的成对最近邻(NN)拓扑关系便被保留在所述第二特征点集合中，特征点为用一组数字来表示的一个点；其中所述线性嵌入算子由密切模型确定，所述密切模型包括第一密切参数dmax、第二密切参数a和尺寸为n*n的密切矩阵W＝(wj，k)，其中所述密切矩阵W＝(wj，k)的稀疏度由所述第一密切参数和所述第二密切参数来控制，n为所述第一特征点集合中的特征点的个数。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一特征点集合中的特征点具有用第一数字量表示的第一维度，并且所述第二特征点集合中的特征点具有用第二数字量表示的第二维度，所述第二维度小于所述第一维度。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第二特征点集合中的一个特征点具有八维度，并且其每个维度的个数用六位表示。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二特征点集合用于视觉搜索以识别图像储存库中的图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一特征点集合与所述第二特征点集合具有的特征点数目相同。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一特征点集合为所述图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点，或者为所述图像的快速鲁棒特征(SURF)特征点。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述线性嵌入算子为目标方程的解A，其中尺寸为n*n的W＝(wj，k)为所述密切矩阵，Fj和Fk为所述第一特征点集合的特征点。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述线性嵌入算子为根据A＝eigenvalue(L)计算出的矩阵A，其中所述矩阵L＝S-W，S为具有项的对角矩阵，并且n为特征点的个数。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述密切矩阵由所述第一密切参数dmax与所述第二密切参数a确定为其中Fj和Fk为所述第一特征点集合中的特征点。10.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛欣，朱理，安杰洛斯·K·凯特萨杰罗斯，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44