The invention discloses a method of image feature matching for image retrieval. It belongs to the field of computer technology. Using the method based on image feature matching, the four dissimilar types of image orientation, image length and width distribution, image interior structure comparison feature distribution and image four block gray feature are respectively used. Finally, a 7 dimensional feature vector is used to express the image features and feature matching. The algorithm solves the problem of large computation, low efficiency and low accuracy in image matching in the existing technology. It greatly improves the speed and performance of image retrieval, makes up the limitation of the single feature, and can increase the accuracy of the matching.
【技术实现步骤摘要】
一种用于图像检索的图像特征匹配方法
本专利技术属于计算机
技术介绍
在计算机视觉目标识别中,图像匹配可以实现在待识别图像中寻找与模型相匹配的图像,广泛应用于图像检索(如图片识别、文字识别、目标识别和以图搜图等领域)。通过对图像的内容、特征、结构、纹理及灰度等对应关系,进行相似性和一致性的分析,来寻找与待查询图像特征相似的图像,其目的是在变换空间寻找一种或多种变换,使来自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或多幅图像在空间上一致。图像匹配技术是计算机视觉和图像分析处理中的一项重要技术,可将人的视觉认知和理解过程用现代信息技术和计算机技术来完成,在现实生活中具有很大的实用价值。常用的图像匹配主要分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:基于灰度的匹配方法,由于需要计算每一个像素点间的灰度值差异,主要缺陷是计算量大,满足不了实际应用中对匹配速率的要求;基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点,但是特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感,特征提取方法的计算代价通常较大,并且需要一些自由参数和实现按照经验选取的阈值,因而不便于实时应用。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于图像检索的图像特征匹配方法,解决了现有图像特征匹配技术中图像特征选择困难、匹配速度低和准确率低的问题。为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:一种用于图像检索的图像特征匹配方法,包括如下步骤:步骤1:建立Hadoop框架的图像存储平台,将海量的图像存储在Hadoop框架的图像存储平台中的HDFS中,并通过Hadoop框架的图像存储平台中的Map ...
【技术保护点】
1.一种用于图像检索的图像特征匹配方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:建立Hadoop框架的图像存储平台,将海量的图像存储在Hadoop框架的图像存储平台中的HDFS中,并通过Hadoop框架的图像存储平台中的MapReduce对所述海量的图像进行图像特征分布分析和计算;步骤2:MapReduce对所述海量的图像进行的图像特征分布分析包括图像方向分布特征、图像长宽分布特征、图像内部结构比对特征和图像四分块灰度特征;MapReduce生成每一张图像的方向特征、长宽特征、内部结构比对特征和四分块灰度特征,最后使用一个7维的特征向量对图像进行特征表达;步骤3:MapReduce选择一张图像作为待查询图像,MapReduce根据特征匹配相似度的方法对图像库中所有图片进行过滤,找出与待查询图像匹配的图像,所述特征匹配相似度的方法包括步骤如下:步骤A:MapReduce从Hadoop框架的图像存储平台中存储的所有图像中选择一张作为待查询图像;步骤B:MapReduce在Hadoop框架的图像存储平台中存储的图像数据中进行查询和检索,并根据步骤2中所述的方向特征、长宽比特征、内部结构比对特征和四 ...
【技术特征摘要】
1.一种用于图像检索的图像特征匹配方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:建立Hadoop框架的图像存储平台,将海量的图像存储在Hadoop框架的图像存储平台中的HDFS中,并通过Hadoop框架的图像存储平台中的MapReduce对所述海量的图像进行图像特征分布分析和计算;步骤2:MapReduce对所述海量的图像进行的图像特征分布分析包括图像方向分布特征、图像长宽分布特征、图像内部结构比对特征和图像四分块灰度特征;MapReduce生成每一张图像的方向特征、长宽特征、内部结构比对特征和四分块灰度特征,最后使用一个7维的特征向量对图像进行特征表达;步骤3:MapReduce选择一张图像作为待查询图像,MapReduce根据特征匹配相似度的方法对图像库中所有图片进行过滤,找出与待查询图像匹配的图像,所述特征匹配相似度的方法包括步骤如下:步骤A:MapReduce从Hadoop框架的图像存储平台中存储的所有图像中选择一张作为待查询图像;步骤B:MapReduce在Hadoop框架的图像存储平台中存储的图像数据中进行查询和检索,并根据步骤2中所述的方向特征、长宽比特征、内部结构比对特征和四分块灰度特征,找到与待查询图像相似的图像作为匹配图像;步骤C:重复步骤B,统计出所有待查询图像的匹配图像的个数,并生成匹配图像统计表;步骤D:重复步骤A到步骤C,统计出所有图像的匹配图像统计表和匹配图像占图片总数的百分比。2.如权利要求1所述的一种用于图像检索的图像特征匹配方法,其特征在于:所述图像方向分布统计包括如下步骤:步骤A1:MapReduce根据每一副图像的尺寸的长宽比例,分别把图像分成横向图片、纵向图片和方形图片;横向图片的尺寸的长宽比...
【专利技术属性】
技术研发人员:王康,李峰岳,李倩玉,王运侠,刘宇,
申请(专利权)人:南京烽火软件科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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