一种基于显著兴趣点的图像检索方法技术

本发明专利技术涉及一种基于显著兴趣点的图像检索方法，其基本思想是：不使用兴趣点自身的信息来描述图像，而是将兴趣点作为一个线索，通过它们来找到用户真正感兴趣的部分，利用这些部分的特征来描述图像、检索图像。其特征：对于待查询图像，进行自适应平滑滤波器滤波，来增强图像中的显著边缘，同时滤除噪声；然后，使用兴趣点检测器来检测显著兴趣点；接着，在每一个兴趣点周围选取一个小的区域，使用颜色聚类特征来形成特征矢量，描述图像特征；最后，将待查询图像形成的图像特征与图像库中的图像进行图像匹配。具有两个明显的优点：计算简单和能够提高检索的准确率。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于计算机视觉、图像理解以及模式识别等领域。
技术介绍
自90年代以来，随着计算机技术、多媒体技术以及网络技术的飞速发展，越来越多的图像出现在人们的日常生活中。图像数据的爆炸性增长使得对图像的管理和检索成为关键。目前，许多图像检索方法都使用形状来描述图像的特征。的确，形状是表征物体的本质特征之一，形状特征是一种能够表征图像的有效特征。利用边缘信息来描述图像形状信息，并且应用提取出的图像特征来进行图像检索。然而，形状特征并不是内容丰富的图像的全部，很多情况下，形状都会“失灵”，例如，如果用边缘信息来描述一块方砖和一本书，几乎是无法区分它们的。因此，要进一步提高检索的准确率，必须将图像的形状信息与其它特征相结合，而如何很好地结合它们就成了关键。兴趣点是一种重要的图像视觉特征，它有着计算量小、信息含量高的特点。因此，它已经在双目匹配、三维解释、运动估计、图像匹配的许多领域得到了广泛的应用。兴趣点在三维解释、运动估计、图像匹配、目标识别等方面都有着很多的应用，但是，在图像检索领域，应用兴趣点进行图像检索还没有引起广泛的注意，这方面的相关工作还不多见。基本的方法是简单的将兴趣本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于显著兴趣点的图像检索方法，其特征在于：首先，对于待查询图像，进行自适应平滑滤波器滤波，来增强图像中的显著边缘，同时滤除噪声；然后，使用兴趣点检测器来检测显著兴趣点；接着，在每一个兴趣点周围选取一个小的区域，使用颜色聚类特征来形成特征矢量，描述图像特征；最后，将待查询图像形成的图像特征与图像库中的图像进行图像匹配。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭雷，韩军伟，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]