[發(fā)明專利]一種基于超圖的圖像混合摘要生成方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210464502.0
• 申請日: 2012-11-16
• 公開（公告）號: CN103020120A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設計）人: 唐金輝;李旻先
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06T11/60
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱顯國

一、技術領域

本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，特別是一種基于超圖的圖像混合摘要生成方法。

二、背景技術

隨著各種數字化成像設備(如數碼相機，手機等)的普及、大容量存儲設備成本的降低以及互聯(lián)網技術的革新，現代生活中多媒體信息(包括圖像、視頻等)的數量在迅猛增長，特別是數字圖像充斥在人們日常生活的方方面面，并且隨之誕生了一批圖像分享網站(如Flickr，Picasa等)。但是在這些網站上，存在著明顯的缺陷：海量的圖像無法得到有效的組織，給用戶尋找想要的圖片以及瀏覽圖片集合造成了不便。

為了更好地組織圖像和將圖像有效可視化，研究人員提出了圖像混合摘要技術。所謂的圖像混合摘要，是指從海量的圖像集合中選取少量具有代表性的圖像和語義標簽作為整個集合的代表，方便用戶快速瀏覽和查詢。這里的語義標簽指的是對圖像內容進行描述的文本單詞，語義標簽簡稱為標簽。

近年來，研究人員提出了許多針對互聯(lián)網圖像的圖像混合摘要技術：

文獻1(Jaffe?A，Naaman?M，Tassa?T，and?Davis?M.Generating?Summaries?for?LargeCollections?of?Geo-Referenced?Photographs.In?Proceedings?of?International?Conference?onWorld?Wide?Web，pages?853-854，2006.)Jaff等使用標簽和地理信息來產生一個圖像摘要集；

文獻2(Simon?I，Snavely?N，and?Seitz?S?M.Scene?Summarization?for?Online?ImageCollections.In?Proceedings?of?IEEE?11th?International?Conference?on?Computer?Vision，2007，1-8.)Simon等使用了一個貪婪k-means算法選擇了一系列的典型性視圖來形成場景摘要；

文獻3(Fan?J，Gao?Y，Luo?H，Keim?D?A，and?Li?Z.A?Novel?Approach?to?EnableSemantic?and?Visual?Image?Summarization?for?Exploratory?Image?Search.In?Proceedings?ofMultimedia?Information?Retrieval，2008，358-365.)Fan等首先根據圖像的主題關鍵詞形成一個主題詞網絡，然后再使用混合核和基于代表性的圖像采用方法產生圖像摘要。

盡管以上文獻1～文獻3的圖像混合摘要生成方法取得了一些成果，但是這些方法由于所用模型的缺陷，生成圖像混合摘要的過程中，只能考慮圖像與圖像之間的關系、標簽與標簽之間的關系，無法考慮完全以下三種關系：圖像與圖像之間的關系、標簽與標簽之間的關系、圖像與標簽之間的關系，因此生成的圖像混合摘要并不理想。

三、發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種不僅可以利用圖像與圖像、標簽與標簽之間的同質關系，同時還可以利用圖像與標簽之間的異質關系對圖像進行有效分類的基于超圖的圖像混合摘要生成方法。

實現本發(fā)明目的的技術解決方案：一種基于超圖的圖像混合摘要生成方法，具體包括以下步驟：

步驟1、輸入N張原始圖像，每一張原始圖像應滿足以下條件：附帶的標簽個數不少于1個；

步驟2、輸入標簽列表：

2.1)輸入原始圖像的標簽列表：每一張原始圖像附帶的標簽的集合，稱為該張原始圖像的標簽列表；

2.2)從所有原始圖像的標簽列表中統(tǒng)計出獨立標簽集合L＝{l₁，l₂，...，l_i，...，l_M}，其中獨立標簽集合L中任意兩個標簽l都不重復，M為獨立標簽的個數；