一种高效图像检索方法技术

一种高效图像检索方法；包括图像入库步骤：用手机或其他数码设备获取图像，再对图像进行滤波去噪，均衡化及自适应灰度化预处理操作，对预处理的图像提取Surf特征(Surf特征向量的维数可取为64或128)，对获得的特征向量按其幅值排序，选取最大的若干个(例如100个)特征向量作为图像特征，并生成特征串保存到数据库中；对候选图像的特征向量进行聚类(如k‑kmeans聚类等)(聚类的数量k可根据图像数规模确定)，计算并保证每个聚类中心，同时对图像库中每个图像所包含的聚类进行标记；图像检索步骤包括两个过程：即初选和精选；本发明专利技术能用于离线图像检索，也能用于手机在线图像的检索，快速而高效。

【技术实现步骤摘要】
一种高效图像检索方法
本专利技术涉及图像的检索方法，具体涉及一种图像的手机在线高效检索方法。
技术介绍
基于内容的图像检索(CBIR)是当前一种非常流行和重要的图像检索技术，这种技术通过计算机对图像进行分析，提取图像特征，建立特征库，然后检索时通过特征比对确定图像的相似度，最后根据相似度大小返回结果，这种技术不同于传统的基于文本的图像检索，它不需要人为对图像进行分类，标注等，图像检索自动化程度高，检索的结果符合人的视觉习惯，比较令人满意。在现有的基于内容的图像检索中，主要存在以下几个技术问题：其一，图像特征提取技术；在图像中能够提取的图像特征非常多，但针对图像而言需要提取的特征主要是纹理特征，而常用的纹理特征常难以同时满足旋转不变性、尺度不变性，对明暗变化的鲁棒性要求。其二，一般来说，图像检索时需要将参考图像的特征与图像库的特征一一比对，然后按相似度排序。但在实际工作中发现，有些特征比对方便但难以满足图像旋转，缩放和切割后特征基本不变等要求，影响检索准确度；有些特征具有较好的旋转不变性和尺度不变性(如Sift特征和Surf特征等)，但比对效率很低，速度很慢。特别是当图像库很大时，常常本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高效图像检索方法，其特征在于；包括如下步骤：A1、图像入库步骤：用手机或其他数码设备获取图像，再对图像进行滤波去噪，均衡化及自适应灰度化等预处理操作，然后对预处理的图像提取Surf特征(Surf特征向量的维数可取为64或128)，对获得的特征向量按其幅值排序，选取最大的若干个(例如100个)特征向量作为图像特征，并生成特征串保存到数据库中；对所有候选图像的特征向量进行聚类(如k‑kmeans聚类等)(聚类的数量k可根据图像数规模确定)，计算并保证每个聚类中心，同时对图像库中每个图像所包含的聚类进行标记；例如，如果某个候选图像包含了某个特征类，则在数据库中此图像对应字段标记为1，否则标记为0...

【技术特征摘要】
1.一种高效图像检索方法，其特征在于；包括如下步骤：A1、图像入库步骤：用手机或其他数码设备获取图像，再对图像进行滤波去噪，均衡化及自适应灰度化等预处理操作，然后对预处理的图像提取Surf特征(Surf特征向量的维数可取为64或128)，对获得的特征向量按其幅值排序，选取最大的若干个(例如100个)特征向量作为图像特征，并生成特征串保存到数据库中；对所有候选图像的特征向量进行聚类(如k-kmeans聚类等)(聚类的数量k可根据图像数规模确定)，计算并保证每个聚类中心，同时对图像库中每个图像所包含的聚类进行标记；例如，如果某个候选图像包含了某个特征类，则在数据库中...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖世军，李晓东，
申请(专利权)人：广东百华科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44