基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法技术

本发明专利技术公开了基于最大覆盖位置问题的图片组定位方法。通过单张图片地理定位方法对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片。首先，使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图。其次，对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。本方法具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。

A Geographic Location Method for Picture Group Based on Maximum Coverage Location Problem

【技术实现步骤摘要】
基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法
本专利技术涉及图像定位
，尤其涉及基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法。
技术介绍
某些查询图片，若存在显著性特征较少或误匹配较强等问题，则单张图片地理定位方法无法对其准确地理定位。在之前的工作中，Zamir提出了两个步骤的层次方法来定位多张图片。他们通过图片组的单个图片的匹配结果将大规模参考图片限制到一定范围内的子集，然后再次运用他们提出的单个图片地理定位方法将每个查询图片重新与子集内的参考图片进行匹配。该方法的第一个步骤有利于提高图片组的定位准确性，但是第二个步骤需要重新组织并检索这些参考图片，计算复杂度随着图片组图片数量的增加而变大。
技术实现思路
为了解决基于特征匹配的单张图片地理方法定位精度有限的问题，本专利技术提出一种基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：S1、首先，通过单张图片地理定位方法对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片。S2、其次，使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图。S3、最后，对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。优选地，步骤S1具体可包括：A1：检索候选图片设QG＝{Q1,Q2，…Qh}为查询图片组，其中2Rg表示图片组中的两张查询图片的最大地理距离，h表示查询图片的数量。对QG中的每张图片，采用单张图片的定位方法，检索匹配相似度最高的前Mg张候选图片，检索结果记为：其中表示第m张查询图片对应的第i张候选图片。步骤S2具体可包括A2：使用最大覆盖位置问题的图片匹配设完全图令表示所有第一个候选图片组成的顶点，E＝{(Ii，Ij)|i≠j}表示所有顶点连接的边，边的权重定义为：将那些满足全局约束的第一候选图片作为查询图片的正确匹配，即第一候选图片之间的距离应该小于或等于查询图片组的直径，且满足要求的图片数量最多。由于不能知道图片组半径的准确值，这里将其替换为已知大小的覆盖半径，数学公式表述为：满足其中为覆盖半径。这个问题可以采用最大覆盖位置问题找到满足要求的解。最大覆盖位置问题。二维平面中存在一系列离散点，目前存在一个问题是如何用固定半径(这里称之为覆盖半径)的区域去覆盖最多的点。本文将其称之为最大位置覆盖问题，记为MCLP。为方便描述该问题并给出求解算法，下面用图论的形式进行描述。设完全图其中V＝{υi|i＝1，2…N}为顶点，E＝{(υi，υj)|i≠j}表示所有顶点连接的边，表示边的权重，其数值为两个顶点的欧式距离。上面的问题可以描述为：给定覆盖半径从图G的顶点中寻找一个集合，使得该集合的顶点数量最大且任何两个顶点的欧式距离小于等于该问题的求解思路为通过枚举图G中的两个顶点以确定一个圆的圆心，然后再枚举出一共有多少顶点能被这个圆覆盖，并选择最多数目的圆心作为覆盖区域。非严格地，本节将每个顶点作为圆心，若距其它顶点到圆心的距离小于等于覆盖半径。步骤S3具体可包括：A3：匹配异常查询图片令为MCLP找到的满足条件的部分第一候选图片，其中表示第ks张查询图片的匹配图片；将未被覆盖的候选图片对应的查询图片作为异常图片。对于查询集中的异常查询图片Qx，通过以下公式选择其他的候选图片：本专利技术的有益效果是：在单张图片地理定位基础上，用最大覆盖位置问题模型找到最大部分的正确匹配关系，并将其它的查询图片视为异常图片；采用最小距离原则对其重新图片地理定位，具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。进一步地，在一个实施例中，该方法比Zamir提出的图片组定位算法复杂度低。在Zamir公开的102K数据集上，把测试数据集作为查询图片组，在300m的误差范围内，本专利技术的方法比最先进的单张图片地理定位方法整体提高了4％。附图说明图1是本专利技术实施例基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位流程框图；图2是本专利技术实施例102K数据集中4张图片组成的查询图片组定位的例子；图3是本专利技术方法与单张图片定位方法在102K数据集的正确率对比图。图4是本专利技术实施例单张图片定位方法基于广义最大权重图的单张图片地理定位方法流程示意图；图5是本专利技术实施例一张查询图片定位的示意图；图6是本专利技术实施例为Zamir公开测试数据集的匹配正确率。图7是本专利技术实施例为Zemene公开测试数据集的匹配正确率。图8是本专利技术实施例中用到的算法1流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步说明。对测试数据集，我们采用Zamir公开的102K的数据集，本具体实施例在服务器上Ubuntu环境下用Python2.7脚本语言下执行，其中服务器内存至少需要100G；102K对应的测试集中图片之间最大的地理距离是1877.3m。S1、首先通过单张图片地理定位方法(详见下文所述：基于广义最大权重图的单张图片地理定位方法)对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片。S2、其次，使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图。S3、最后，对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。优选地，具体步骤S1可包括：A1：检索候选图片设QG＝{Q1,Q2，…Qh}为查询图片组，其中2Rg表示图片组中的两张查询图片的最大地理距离，h表示查询图片的数量。对QG中的每张图片，采用单张图片的定位方法，检索匹配相似度最高的前Mg张候选图片，检索结果记为：其中表示第m张查询图片对应的第i张候选图片。步骤S2可包括A2：使用最大覆盖位置问题的图片匹配设完全图令表示所有第一个候选图片组成的顶点，E＝{(Ii，Ij)|i≠j}表示所有顶点连接的边，边的权重定义为：将那些满足全局约束的第一候选图片作为查询图片的正确匹配，即第一候选图片之间的距离应该小于或等于查询图片组的直径，且满足要求的图片数量最多。由于不能知道图片组半径的准确值，这里将其替换为已知大小的覆盖半径，数学公式表述为：满足其中为覆盖半径。这个问题可以采用最大覆盖位置问题找到满足要求的解。最大覆盖位置问题。二维平面中存在一系列离散点，目前存在一个问题是如何用固定半径(这里称之为覆盖半径)的区域去覆盖最多的点。本文将其称之为最大位置覆盖问题，记为MCLP。为方便描述该问题并给出求解算法，下面用图论的形式进行描述。设完全图其中V＝{υi|i＝1，2…N}为顶点，E＝{(υi，υj)|i≠j}表示所有顶点连接的边，表示边的权重，其数值为两个顶点的欧式距离。上面的问题可以描述为：给定覆盖半径从图G的顶点中寻找一个集合，使得该集合的顶点数量最大且任何两个顶点的欧式距离小于等于该问题的求解思路为通过枚举图G中的两个顶点以确定一个圆的圆心，然后再枚举出一共有多少顶点能被这个圆覆盖，并选择最多数目的圆心作为覆盖区域。非严格地，本节将每个顶点作为圆心，若距其它顶点到圆心的距离小于等于覆盖半径。步骤S3可包括A3：匹配异常查询图片令为MCLP找到的满足条件的部分第一候选图片，其中表示第ks张查询图片的匹配图片；将未本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过单张图片地理定位方法对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片；S2、使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图；S3、对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。

【技术特征摘要】
1.一种基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过单张图片地理定位方法对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片；S2、使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图；S3、对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。2.如权利要求1所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，步骤S1中包括检索候选图片：设QG＝{Q1,Q2，…Qh}为查询图片组，用2Rg表示图片组中的两张查询图片的最大地理距离，h表示查询图片的数量；对QG中的每张图片，采用单张图片的定位方法，检索匹配相似度最高的前Mg张候选图片，检索结果记为：其中表示第m张查询图片对应的第i张候选图片。3.如权利要求1所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，步骤S2中包括使用最大覆盖位置问题的图片匹配：设完全图令表示所有第一个候选图片组成的顶点，E＝{(Ii，Ij)|i≠j}表示所有顶点连接的边，边的权重定义为：将那些满足全局约束的第一候选图片作为查询图片的正确匹配，即第一候选图片之间的距离应小于或等于查询图片组的直径，且满足要求的图片数量最多；由于不能知道图片组半径的准确值，这里将其替换为已知大小的覆盖半径，数学公式表述为：满足其中为覆盖半径。4.如权利要求3所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，所述最大覆盖位置问题是指：二维平面中存在一系列离散点，其中存在的一个如何用固定半径即覆盖半径的区域去覆盖最多的点的问题；设完全图其中V＝{υi|i＝1，2…N}为顶点，E＝{(υi，υj)|i≠j}表示所有顶点连接的边，表示边的权重，其数值为两个顶点的欧式距离；最大覆盖位置问题即：给定覆盖半径从图G的顶点中寻找一个集合，使得该集合的顶点数量最大且任何两个顶点的欧式距离小于等于5.如权利要求4所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，最大覆盖位置问题的求解方法为：通过枚举图G中的两个顶点以确定一个圆的圆心，然后再枚举出一共有多少顶点能被这个圆覆盖，并选择最多数目的圆心作为覆盖区域。6.如权利要求1所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于，步骤S3具体包括匹配异常查询图片：令为MCLP找到的满足条件的部分第一候选图片，其中表示第ks张查询图片的匹配图片；将未被覆盖的候选图片对应的查询图片作为异常图片；对于查询集中的异常查询图片Qx，通过以下公式选择其他的候选图片：7.根据权利要求1所述的基于最大覆盖位置问题的图片组地理定位方法，其特征在于：步骤S1中所述单张图片的定位方法包括如下步骤：B1、动态修剪最近邻：令Q＝{q1，q2…qN}表示从查询图片中提取的N个查询特征；令υi·表示查询特征qi从预处理中组织的索引检索到的所有最近...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，邓文泉，董宇涵，
申请(专利权)人：清华大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44