一种基于角点描述子的图像检索方法技术

本发明专利技术公开了一种基于角点描述子的图像检索方法，通过提取图像角点的局部邻域特征和空间位置特征实现角点匹配，在图像检索实验中表现出较高的准确性。其实现过程是：(1)检索图像和数据库图像二值化处理；(2)对查询图像和数据库图像分别检测角点；(3)对每个角点提取局部分布特征LSD和全局分布特征GSD并进行融合；(4)角点匹配；(5)按照角点匹配程度返回检索结果。本发明专利技术提出的角点描述方法，在相似图像匹配中表现出较强的鲁棒性，应用于图像检索的准确性较高。

An image retrieval method based on corner descriptor

The invention discloses an image retrieval method based on corner descriptor, the corner matching of local feature and the spatial features extracted by image corner points in image retrieval, showed high accuracy in experiments. The realization process is: (1) the database image retrieval and image binarization processing; (2) were used to detect the corners of the query image and database images; (3) on each corner to extract the local distribution characteristics of LSD and the global distribution of GSD and fusion; (4) corner matching; (5). The retrieval results according to the degree of point matching. The corner description method presented in this paper shows strong robustness in similar image matching, and has higher accuracy in image retrieval.

【技术实现步骤摘要】
一种基于角点描述子的图像检索方法
本专利技术属于图像检索
，具体地说是一种基于角点描述子的图像检索方法。
技术介绍
随着多媒体技术的发展和大数据时代的来临，图像数据爆炸式增长，图像成为当今社会获取数据和交换信息的重要载体，如何从庞大的网络图像数据库中快速有效组织检索图像信息，成为人们越来越关心的问题。图像检索技术具有广泛的应用场景，如商品搜索、图标去重、商标注册、人脸检索、医学图像检索等，具有重要的研究意义。图像检索一般通过提取图像的颜色、形状、纹理等视觉特征，在数据库中查询和检索图像特征相近的图像实现。经过几十年的发展，图像检索技术取得了长足的进步，也有一些应用性的成果，但是现在图像检索系统的查询结果和人的认知判断差距较大，相似查询的准确率依然不能让人满意。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述已有技术的问题，提出一种基于角点描述子的图像检索方法，通过提取图像角点的局部邻域特征和空间位置特征实现角点匹配，通过分析角点匹配的结果实现图像检索。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于角点描述子的图像检索方法，其特征在于包括如下步骤：(1)输入查询图像I0和图像数据库S，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于角点描述子的图像检索方法，其特征在于包括如下步骤：(1)输入查询图像I0和图像数据库S，其中S包含k幅图像，S＝{Ij},j＝1,2,…,k；(2)角点检测；对查询图像和图像数据库中的图像二值化提取边缘并滤波后利用基于边缘曲率极大值的方法检测角点；对查询图像I0检测角点，得到查询图像的角点集合P0＝{P0u},u＝1,2,…,m，对图像数据库S中的任意一幅图像Ij(j＝1,2,…,k)检测角点，得到Ij的角点集合Pj＝{Pjv},v＝1,2,…,n，其中m,n分别是I0和Ij的角点数目；(3)特征提取；对P0和Pj中的每个角点分别提取局部统计分布LSD特征fLSD，全局统计分布GSD特...

【技术特征摘要】
1.一种基于角点描述子的图像检索方法，其特征在于包括如下步骤：(1)输入查询图像I0和图像数据库S，其中S包含k幅图像，S＝{Ij},j＝1,2,…,k；(2)角点检测；对查询图像和图像数据库中的图像二值化提取边缘并滤波后利用基于边缘曲率极大值的方法检测角点；对查询图像I0检测角点，得到查询图像的角点集合P0＝{P0u},u＝1,2,…,m，对图像数据库S中的任意一幅图像Ij(j＝1,2,…,k)检测角点，得到Ij的角点集合Pj＝{Pjv},v＝1,2,…,n，其中m,n分别是I0和Ij的角点数目；(3)特征提取；对P0和Pj中的每个角点分别提取局部统计分布LSD特征fLSD，全局统计分布GSD特征fGSD，将这两个特征级联起来描述二值图像角点特征：f＝[w1fLSD,w2fGSD]其中，w1和w2分别为LSD特征和GSD特征的加权值，这里w2＝2w1；对P0和Pj分别得到两个角点描述集合F0＝{f0u},u＝1,2,…,m、Fj＝{fjv},v＝1,2,…,n；(4)角点匹配；对P0中任意点P0u,u＝1,2,…,m，对应特征向量f0u,u＝1,2,…,m，Pj中任意点Pjv,v＝1,2,…,n，对应特征向量fjv,v＝1,2,…,n，计算P0和Pj的距离duv＝||f0u-fjv||；设相似阈值为T，则有当duv≤T时P0u和Pjv相似，当duv＞T时P0u和Pjv不相似；遍历F0和Fj找出最相似的匹配点对，通过基于仿射变换的RANSAC筛选，消除误匹配，得到最终角点匹配结果；(5)返回结果；按照查询图像和图像数据库中角点匹配率从大到小的顺序依次返回...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟桦，刘剑英，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61