【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征融合的图像检索方法
本专利技术涉及图像检索的
，尤其涉及一种基于多特征融合的图像检索方法。
技术介绍
随着物联网，大数据和移动互联网等下一代信息技术的广泛应用，多媒体数据目前呈现出几何增长的趋势，对人们的日常学习，工作和生活产生了深远的影响。如何快速，准确地在海量图像数据中找到所需的目标已成为当前计算机研究领域的热点之一。90年代提出了基于内容的图像检索，主要工作流程是提取图像颜色、纹理和形状等低级特征，将其低级特征映射到图像特征向量和特征库中，并通过检索查询图像。比较特征库中的特征向量，计算图像之间的相似度，并根据相似度大小返回搜索结果。基于内容的图像检索(CBIR)技术克服了依靠手动注释的基于文本的图像检索的缺点，并且难以准确表达图像语义信息。目前，CBIR技术的研究已取得一定成果，应用于基于Web的图像搜索、医学和遥感图像分析与处理、商标知识产权保护、公安部门指纹识别和人脸识别、交通领域个性化图片搜索等方面。然而，现有的图像检索技术在各自领域仍然存在相应的缺陷，例如，基于文本的图像检索方法具...
【技术保护点】
1.一种基于多特征融合的图像检索方法，其特征在于，其步骤如下：/n步骤一：读取待检索图像，利用滤波方法对待检索图像进行降噪处理；/n步骤二：利用改进的HSV颜色空间对降噪处理后图像进行特征量化，提取待检索图像的全局特征；/n步骤三：对步骤一降噪后的图像进行多尺度形态梯度处理，提取待检索图像的局部特征；/n步骤四：将步骤二得到全局特征和步骤三得到的局部特征进行自适应融合，得到自适应融合图像；/n步骤五：对自适应融合图像进行哈希编码，得到待检索图像的哈希码，通过哈希码计算待检索图像与数据库中所有图像的相似度，选择与待检索图像似度最高的前几个图像作为待检索图像的检索结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的图像检索方法，其特征在于，其步骤如下：
步骤一：读取待检索图像，利用滤波方法对待检索图像进行降噪处理；
步骤二：利用改进的HSV颜色空间对降噪处理后图像进行特征量化，提取待检索图像的全局特征；
步骤三：对步骤一降噪后的图像进行多尺度形态梯度处理，提取待检索图像的局部特征；
步骤四：将步骤二得到全局特征和步骤三得到的局部特征进行自适应融合，得到自适应融合图像；
步骤五：对自适应融合图像进行哈希编码，得到待检索图像的哈希码，通过哈希码计算待检索图像与数据库中所有图像的相似度，选择与待检索图像似度最高的前几个图像作为待检索图像的检索结果。
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的图像检索方法，其特征在于，所述步骤一中滤波方法由中值滤波器实现，中值滤波器为图像的每个像素选择一个邻域，然后对邻域中像素的灰度值进行重新排序，并取中间的灰度值代替，则二维的中值滤波器输出为：
f1(x，y)＝Med{f(x-k，y-l)，且(k，l∈W)}(1)
其中，f(x，y)和f1(x，y)分别是原始待检索图像和已降噪图像在坐标(x，y)处的像素值，W是二维像素模板，k和l分别是从二维像素模板W选取的像素区域，函数Med{}是将选取的像素区域值进行排序，并取平均值作为坐标(x，y)的像素值。
3.根据权利要求1或2所述的基于多特征融合的图像检索方法，其特征在于，所述改进的HSV颜色空间的实现方法为：使用平均分块策略，将降噪处理后图像按照4×4的模板进行分割，形成16个大小相同的分块，选取占比例最大的几种颜色，将分块重新定义以满足HSV颜色空间量化，提取全局颜色特征信息后获得16个色块所占的比重：I＝{(ci，pi)，i＝1，…N，N＜＝16}；
其中，ci代表彩色像素块的数量，pi代表彩色块的数量；
使用归一化方法重新计算数量pi的值：
其中，P为统计颜色比重最大的色块的个数，p1到pN代表N种色块的数量；
调用量化函数quantiz()输入量化值P，得到对不同颜色区域的特征提取图像。
4.根据权利要求3所述的基于多特征融合的图像检索方法，其特征在于，所述HSV颜色空间量化对HSV颜色空间执行166维量化，计算一维特征矢...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉华，邓璐娟，张王卫，韩旭，贺智强，李璞，师夏阳，陈明，马军霞，朱少林，马欢，孙玉胜，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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