[發明專利]一種基于特征差異性的改進圖像搜索方法

有效

• 申請號: 201610077573.3
• 申請日: 2016-02-02
• 公開（公告）號: CN105677898B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 凌強;杜彬彬;李峰
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

1.一種基于特征差異性的改進圖像搜索方法，其特征在于：該方法分為四個步驟，

第一步驟，圖像整體顯著性計算：使用傳統的方法計算出圖像的顯著性圖，將圖像劃分成多個區域，每個區域分配到一個顯著性值；

第二步驟，圖像局部顯著性計算：使用每個區域內的SIFT描述子計算區域內的SIFT顯著性值；在得到圖像整體的顯著性縮略圖后，將其映射到原圖上，則每個顯著性值對應的會是一塊圖像區域，而每塊區域內都包含一些高維SIFT特征，利用這些局部SIFT特征的差異性給每個SIFT特征分配一個權重，即局部顯著性值，計算此局部顯著性值時計算該區域內各個SIFT特征間的特征距離矩陣，與其對應的空間距離矩陣相乘，得到的矩陣看做Markov矩陣，計算其均衡分布，歸一化得到的值即是局部顯著性值；

第三步驟，將前兩階段的顯著性值整合：將前兩階段的顯著性值整合在一起，每個SIFT描述子得到新的權重；將前兩階段得到的顯著性值整合起來，作為最終各個特征的權重，整合的方法是完成一種插值的操作，即每個特征的權重是在其所屬區域的整體顯著性值的基礎上，加上其所屬區域的整體顯著性值與該顯著性值的上一級顯著性值之差乘以上局部顯著性值；

第四步驟，圖像搜索：使用新得到的查詢圖像特征權重完成圖像搜索；

第一步驟中使用被廣泛使用的經典顯著性計算方法計算出查詢圖像的顯著性分布圖，圖像被劃分成許多區域，每個區域分配到一個自己的顯著性值，該第一步驟使用的特征是一些簡單的顏色、紋理特征；

第二步驟中在整體顯著性計算時的圖像區域劃分下，利用每個小區域內所包含的SIFT特征計算出在該區域下每個SIFT特征的局部顯著性值；

第三步驟中在得到前兩階段的顯著性值后，將圖像的整體顯著性值和區域內的SIFT顯著性值整合在一起，對每一個SIFT特征得到一個最后的顯著性值，代表每個特征點的重要程度；

第三步驟中使用詞袋模型和倒排索引的方法完成在待檢索圖像庫中相似圖片的搜索，但在計算每個圖像的得分時，每個特征的貢獻程度取決于之前計算的顯著性值。