【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图像处理，具体为基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，以及图像数据采集方式的不断更新迭代，图像数据量逐渐增大，难免会有一张或多张重复图像混合在图像集中，使用人工方法对其中的重复或者图像进行归类，或者去除，不仅耗时耗力，而且难以保证没有遗漏，所以需要开发一种高效快速准确度高的相似图像冗余消除算法。
2、重复图像通常指的是内容、颜色、尺寸、方向等完全相同的图像，这类图像在特点上完全一致，所以在对这类图像去重时较为容易，使用一般的方法即可实现；而在实际情况中，大部分情况下，重复的图像之间并不完全相同，也可能是内容较为相似的图像，尤其是使用相机进行连续拍摄的图像，可能在人眼看起来内容区别不大，但是对于计算机来说已经有较大改变，或者是经过计算机处理后的图像，如翻转、平移、亮度改变等，对于计算机来说，也可能是较大的改变，但就图像内容而言仍属于重复图像。
3、目前针对重复图像的去重算法，可以大致分成两类：一类是针对完全相同的图像去重算法，另一类是通过特征提取对相似...
【技术保护点】
1.基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述对输入图像进行第一特征提取包括对输入图像进行特征提取，得到特征向量。
3.如权利要求2所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述生成索引包括生成文件名加特征的索引。
4.如权利要求3所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述根据特征向量包括读入特征向量。
5.如权利要求4所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方...
【技术特征摘要】
1.基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述对输入图像进行第一特征提取包括对输入图像进行特征提取，得到特征向量。
3.如权利要求2所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述生成索引包括生成文件名加特征的索引。
4.如权利要求3所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述根据特征向量包括读入特征向量。
5.如权利要求4所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述获得图像相似度包括综合各分量相似度。
6.如权利要求5所述的基于多层特征融合和改进相似度聚类图像去重方法，其特征在于：所述读入...
【专利技术属性】
技术研发人员：张丽娟，黄薇娴，张逸彬，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：
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