[發(fā)明專利]圖像檢索方法、圖像檢索裝置和終端

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510044689.2
• 申請(qǐng)日: 2015-01-28
• 公開（公告）號(hào): CN104573085B
• 公開（公告）日: 2018-02-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉三軍;楊杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳酷派技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 北京友聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11343
• 代理人: 尚志峰,汪海屏

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及終端技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像檢索方法、一種圖像檢索裝置和一種終端。

背景技術(shù)

圖像搜索在互聯(lián)網(wǎng)，特別在電商是一個(gè)熱門話題，但是圖片搜索常用的方法是將整個(gè)圖片放入，然后進(jìn)行匹配搜索，或者將多張圖片作為輸入，提升圖片搜索效果。但是這種搜索方法，對(duì)輸入的圖片要求很高，搜索的圖片時(shí)，必須將整張圖片作為要搜索的目標(biāo)物，但是，實(shí)際上，圖片中存在用戶不希望作為搜索條件的非目標(biāo)物，例如：圖標(biāo)中的背景特征。下面將舉例說明現(xiàn)有技術(shù)中的圖片搜索方法：如圖1所示，要檢索出其中的目標(biāo)物——人，則直接將整張圖片放入圖像檢索欄中進(jìn)行檢索，但這種搜索方法會(huì)受到地面天空等背景的較大影響，從而影響圖片搜索的準(zhǔn)確率，同時(shí)，這種圖片檢索方法，會(huì)嚴(yán)重影響檢索速度。

因此，如何避免使用整張圖片進(jìn)行圖片檢索，精確鎖定圖片中的目標(biāo)物，以根據(jù)目標(biāo)物進(jìn)行圖片搜索，從而加快圖像檢索速度,提高圖像檢索準(zhǔn)確率，減少背景特征對(duì)圖片搜索的負(fù)面影響，成為亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明正是基于上述問題，提出了一種新的技術(shù)方案，可以避免使用整張圖片進(jìn)行圖片檢索，精確鎖定圖片中的目標(biāo)物(前景特征)，以根據(jù)目標(biāo)物進(jìn)行圖片搜索，從而加快圖像檢索速度,提高圖像檢索準(zhǔn)確率，減少背景特征對(duì)圖片搜索的負(fù)面影響。

有鑒于此，本發(fā)明的一方面提出了一種圖像檢索方法，包括：在接收到圖像檢索指令時(shí)，對(duì)原圖像的前景特征和背景特征進(jìn)行處理，以獲取指定圖像；根據(jù)所述指定圖像和所述原圖像，獲取目標(biāo)檢索圖像；根據(jù)所述目標(biāo)檢索圖片在預(yù)設(shè)圖像庫中進(jìn)行圖像檢索，以獲取與所述原圖像相匹配的匹配圖像。

在該技術(shù)方案中，通過對(duì)原圖像的前景特征和背景特征進(jìn)行處理，可以對(duì)圖像的前景特征進(jìn)行加權(quán)，背景特征進(jìn)行抑制以得到指定圖像，從而減少背景特征對(duì)圖片搜索的負(fù)面影響，然后結(jié)合指定圖像和原圖像就可以獲取包括檢索目標(biāo)物(前景特征)的目標(biāo)檢索圖像，最后根據(jù)該包括檢索目標(biāo)物的目標(biāo)檢索圖像進(jìn)行圖片的檢索，就可以避免使用整張圖片檢索匹配圖像，從而實(shí)現(xiàn)加快圖像檢索速度,并提高圖像檢索準(zhǔn)確率。其中，背景特征也即后景特征，是鏡頭中位于主體后面或靠近后面的人或物，與前景特征向?qū)?yīng)，有時(shí)作為表現(xiàn)的主體或陪體，但大多是戲劇環(huán)境的組成部分，后景可以豐富畫面形象，產(chǎn)生多層景物的造型效果，增加鏡頭的空間深度，從而構(gòu)成場(chǎng)景的典型環(huán)境和生活氛圍，另外，終端判斷前景特征和背景特征的方法有多種，包括但不限于：

獲取所述原圖像中多個(gè)像素點(diǎn)中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值；

判斷所述多個(gè)像素點(diǎn)中所述每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值是否大于或等于預(yù)設(shè)梯度閾值，當(dāng)所述多個(gè)像素點(diǎn)中任一像素點(diǎn)的梯度值大于或等于所述預(yù)設(shè)梯度閾值時(shí)，則判定所述任一像素點(diǎn)為所述前景特征中的像素點(diǎn)，否則，判定所述任一像素點(diǎn)為所述背景特征中的像素點(diǎn)。也即，前景特征由像素點(diǎn)的梯度值大于或等于所述預(yù)設(shè)梯度閾值的像素點(diǎn)組成，背景特征由像素點(diǎn)的梯度值小于所述預(yù)設(shè)梯度閾值的像素點(diǎn)組成，且該預(yù)設(shè)梯度閾值可以為所述任一像素點(diǎn)所在區(qū)域中的平均梯度值。

在上述技術(shù)方案中，所述對(duì)所述圖像的前景特征和背景特征進(jìn)行處理，以獲取指定圖像，具體包括：獲取所述原圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值，以根據(jù)所述梯度值獲取梯度特征圖；對(duì)所述梯度特征圖進(jìn)行區(qū)域劃分，以獲取每個(gè)區(qū)域中的平均梯度值；將所述每個(gè)區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值與所述每個(gè)區(qū)域的平均梯度值進(jìn)行比較，以獲取關(guān)于0和1的梯度特征圖，并將所述關(guān)于0和1的梯度特征圖作為所述指定圖像。

在該技術(shù)方案中，由于前景特征相對(duì)于背景特征其像素點(diǎn)的梯度值要更大，因而，通過根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值獲取梯度特征圖，然后將該梯度特征圖進(jìn)行區(qū)域劃分，可以準(zhǔn)確地對(duì)每個(gè)區(qū)域中的梯度值進(jìn)行二值化，即對(duì)前景特征進(jìn)行加權(quán)，使前景特征中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值均為1，對(duì)背景特征進(jìn)行抑制，使背景特征中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值均為0，從而獲取準(zhǔn)確的包括0和1的梯度特征圖，進(jìn)而為根據(jù)指定圖像和原圖像快速而準(zhǔn)確地獲取匹配圖像奠定基礎(chǔ)。其中，獲取每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值的方法，包括Canny算子、Sobel算子(數(shù)字圖像的一階梯度計(jì)算和邊緣檢測(cè))。

在上述技術(shù)方案中，所述將所述每個(gè)區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值與所述每個(gè)區(qū)域的平均梯度值進(jìn)行比較，以獲取關(guān)于0和1的梯度特征圖，具體包括：若所述每個(gè)區(qū)域中的任一像素點(diǎn)的梯度值大于或等于所述每個(gè)區(qū)域的平均梯度值，則將所述任一像素點(diǎn)的梯度值設(shè)置為1；否則，則將所述任一像素點(diǎn)的梯度值設(shè)置為0，以獲取所述關(guān)于0和1的梯度特征圖。