检索图像的获取方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种检索图像的获取方法，确定每一索引图像与查询图像的簇心相似度，根据簇心相似度确定候选索引图像，并基于图像相似度进一步从候选索引图像中确定查询图像的检索图像。可以理解的是，簇心相似度为检索图像和查询图像的相同的相似簇心的数量，该数量的计算过程，与特征向量的相似度计算相比，耗费的算力较少，并且，簇心以及相似簇心的计算过程，也比特征向量的相似度节省算力，因此，本实施例利用较少的算力得到候选索引图像。相对于现有技术，一方面，对于全部的索引图像，缩小了检索的范围。另一方面，无需针对每一索引图像和查询图像的计算图像相似度，从而大大提高了图像检索的效率。

Acquisition method, device, device and readable storage medium of retrieval image

【技术实现步骤摘要】
检索图像的获取方法、装置、设备及可读存储介质
本申请涉及图像检索
，更具体地说，涉及一种检索图像的获取方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
在图像搜索引擎中，需要依据给定的查询图像，从指定的图像索引库中检索出与该查询图像包含相同地标的所有索引图像。在现有的技术方案中，基于查询图像的特征向量与图像索引库中的每一索引图像的特征向量，对查询图像与所有索引图像的特征向量分别进行相似度分析，并依据相似度分析结果检索出与该查询图像包含相同地标的索引图像。显然，在数量级庞大的图像索引库的场景下，现有的技术方案需要进行海量的图像相似度分析过程，图像检索的速度缓慢，效率低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种检索图像的获取方法、装置、设备及可读存储介质，用于提高图像检索的速度和效率，如下：一种检索图像的获取方法，包括：对索引图像的局部特征向量进行聚类，得到簇心向量；获取第一相似簇心和第二相似簇心，所述第一相似簇心为与所述索引图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，所述第二相似簇心为与查询图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量；基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，所述簇心相似度为所述第一相似簇心中，与所述第二相似簇心相同的簇心向量的数量；基于图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像。可选地，基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，包括：计算每一个所述索引图像与所述查询图像的所述簇心相似度；将所述索引图像按照所述簇心相似度的大小进行排序，得到排序结果；将所述排序结果中预设的N个所述索引图像，作为所述候选索引图像。可选地，基于图像相似度，从所述候选索引图像确定所述查询图像的检索图像，包括：计算每一所述候选索引图像与所述查询图像的所述图像相似度；将与所述查询图像的所述图像相似度大于预设的第一阈值的所述候选索引图像，确定为所述查询图像的检索图像。可选地，在所述基于所述图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像之后，还包括：依据预设条件，从所述查询图像的检索图像中确定最优检索图像，所述预设条件包括：第一条件和/或第二条件；所述第一条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对的个数大于预设的第二阈值，所述第二条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对满足线性变换；任一对所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对包括：第一特征点和第二特征点，所述第一特征点为所述检索图像中的任一特征点，所述第二特征点为所述查询图像中与所述第一特征点相匹配的特征点。可选地，将所述索引图像按照所述簇心相似度的大小进行排序，得到排序结果，包括：将与所述查询图像的簇心相似度不小于预设的第三阈值的所述索引图像，按照所述簇心相似度的大小进行排序，得到排序结果。可选地，局部特征向量的提取过程，包括：将图像输入至预设的特征模型，将所述特征模型的输出作为所述图像的局部特征向量，所述图像包括所述查询图像和/或所述索引图像。可选地，所述索引图像的获取方法包括：将图像索引库中的图像输入至预设的分类模型，将所述分类模型输出的分类结果为地标图像的图像确定为所述索引图像。一种检索图像的获取装置，包括：聚类单元，用于对索引图像的局部特征向量进行聚类，得到簇心向量；相似簇心获取单元，用于获取第一相似簇心和第二相似簇心，所述第一相似簇心为与所述索引图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，所述第二相似簇心为与查询图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量；候选图像确定单元，用于基于所述簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，所述簇心相似度为所述第一相似簇心中，与所述第二相似簇心相同的簇心向量的数量；检索图像确定单元，用于基于所述图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像。一种检索图像的获取设备，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于执行所述程序，实现如上所述的检索图像的获取方法的各个步骤。一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的检索图像的获取方法的各个步骤。由上述技术方法可以看出，本申请实施例提供的检索图像的获取方法，确定每一索引图像与查询图像的簇心相似度，根据簇心相似度确定候选索引图像，并基于图像相似度进一步从候选索引图像中确定检索图像。可以理解的是，簇心相似度为检索图像和查询图像之间相似簇心的数量，该数量的计算过程，与特征向量的相似度计算相比，耗费的算力较少，并且，簇心以及相似簇心的计算过程，也比特征向量的相似度节省算力，因此，本实施例利用较少的算力得到候选索引图像。相对于现有技术，一方面，对于全部的索引图像，缩小了检索的范围。另一方面，无需针对每一索引图像和查询图像的计算图像相似度，从而大大提高了图像检索的效率。尤其是在包含的索引图像的数量高达百万量级的图像索引库下，有效的减少图像相似度计算过程，提高图像检索的速度，从而快速地获取与查询图像包含相同地标的索引图像，即查询图像的检索图像。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种获取检索图像的具体实施方法的流程示意图；图2本申请实施例提供的另一种获取检索图像的具体实施方法的流程示意图；图3本申请实施例提供的一种检索图像的获取方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种检索图像的获取装置的结构示意图；图5为本申请实施例提供的一种检索图像的获取设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请实施例提供的检索图像的获取方法的一种应用场景为，依据给定的查询图像，从预设的图像索引库中检索出与该查询图像包含相同地标的索引图像，记为检索图像。可以理解的是，检索图像指的是与查询图像包含同一地标的索引图像。以查询图像A为例，查询图像A中包含的地标为金字塔，则本方法可以从预设的图像索引库中检索出包含金字塔的索引图像，可以理解的是检索图像的数量可以为一个或多个。为了提高图像的检索速度，本申请实施例提供了一种检索图像的获取方法，图1为本申请实施例提供的检索图像的获取方法的一种具体实施方法，具体可以包括以下步骤：S101本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检索图像的获取方法，其特征在于，包括：/n对索引图像的局部特征向量进行聚类，得到簇心向量；/n获取第一相似簇心和第二相似簇心，所述第一相似簇心为与所述索引图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，所述第二相似簇心为与查询图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量；/n基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，所述簇心相似度为所述第一相似簇心中，与所述第二相似簇心相同的簇心向量的数量；/n基于图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种检索图像的获取方法，其特征在于，包括：
对索引图像的局部特征向量进行聚类，得到簇心向量；
获取第一相似簇心和第二相似簇心，所述第一相似簇心为与所述索引图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量，所述第二相似簇心为与查询图像的每一局部特征向量距离最近的所述簇心向量；
基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，所述簇心相似度为所述第一相似簇心中，与所述第二相似簇心相同的簇心向量的数量；
基于图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像。


2.根据权利要求1所述的检索图像的获取方法，其特征在于，所述基于簇心相似度，确定所述查询图像的候选索引图像，包括：
计算每一个所述索引图像与所述查询图像的所述簇心相似度；
将所述索引图像按照所述簇心相似度的大小进行排序，得到排序结果；
将所述排序结果中预设的N个所述索引图像，作为所述候选索引图像。


3.根据权利要求1所述的检索图像的获取方法，其特征在于，所述基于图像相似度，从所述候选索引图像确定所述查询图像的检索图像，包括：
计算每一所述候选索引图像与所述查询图像的所述图像相似度；
将与所述查询图像的所述图像相似度大于预设的第一阈值的所述候选索引图像，确定为所述查询图像的检索图像。


4.根据权利要求1或3所述的检索图像的获取方法，其特征在于，在所述基于所述图像相似度，从所述候选索引图像中确定所述查询图像的检索图像之后，还包括：
依据预设条件，从所述查询图像的检索图像中确定最优检索图像，所述预设条件包括：第一条件和/或第二条件；
所述第一条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对的个数大于预设的第二阈值，所述第二条件包括：所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对满足线性变换；任一对所述检索图像与所述查询图像中包括的匹配特征点对包括：第一特征点和第二特征点，所述第一特征点为所述检索图像中的任一特征点，所述第二特征点为所述查询图像中与...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏坤，
申请(专利权)人：书行科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11