[發明專利]一種構建圖像數據庫的方法與系統

有效

• 申請號: 201210324334.5
• 申請日: 2012-09-04
• 公開（公告）號: CN102831239A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 胡事民;陳韜;馬里千;程明明
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06T7/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種含物體分類和精細輪廓分割標注的圖像數據庫的半自動構建方法與系統。?

背景技術

隨著多媒體技術的迅速發展，各種圖像視頻資源極大豐富，互聯網上每天都會增加大量用戶拍攝和創作的圖像。然而這些圖像往往只含有文字標簽，而且標注的準確性缺乏保證，用戶要在海量圖像中搜尋符合其意愿的物體和角色往往需要先通過關鍵詞搜索，然后在海量結果中逐一尋找。?

近些年來，為解決這一問題，計算機圖形學和多媒體領域的科研人員做了關于基于內容的大量互聯網圖像檢索的研究，例如現有技術中提出了一種基于草圖的互聯網圖像檢索方法以及一種跨類型圖像檢索的方法，只是這些方法均不能實時地檢索出用戶需要的圖像內容，于是為每類物體構建大量的具有精細輪廓分割標注的圖像數據庫，成為解決這一問題的一種方案，但是現有的數據庫通常是通過人工構建，其速度慢，耗費人力，最終生成的數據庫規模小。因此需要一種能夠快速構建大規模含物體分類和精細輪廓分割標注的圖像數據庫的有效方法，來改善現有技術存在的不足。?

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種構建圖像數據庫的方法及其系統，通過提供一種能夠快速構建的含有物體分類和精細輪廓分割標注的圖像數據庫，使用戶在對圖像數據庫進行基于內容的檢索時，可以快速的找到其所需要的圖像合成與創作資源。?

為到達上述目的，本發明通過以下的技術方案予以實現：?

一種構建圖像數據庫的方法，包括以下步驟：A、利用關鍵詞從互聯網上自動下載圖像；B、對下載的圖像進行物體檢測并進行初步過濾；C、對檢測到的物體進行精細輪廓分割，得到分割圖元；D、對分割圖元進行基于輪廓匹配的過濾，形成圖像數據庫；其中，每一個圖像中被分割出的前景物體稱為分割圖元。?

優選的，所述步驟B中，對符合關鍵詞描述的物體檢測時，利用計算機視覺中對應的前景物體檢測或顯著性區域檢測算法進行檢測。?

優選的，所述步驟B中，檢測為符合該類別關鍵詞的物體的概率需大于0.3。?

優選的，所述步驟B中，對檢測后的圖像根據圖像背景復雜程度進行過濾。?

優選的，所述步驟B中，進一步包括以下步驟：B1：將每個圖像中位于檢測到的物體包圍盒之外的圖像進行分割；B2：計算分割塊數；B3：基于B2所得塊數，按照所述塊數從少到多的順序對同一關鍵詞下載到的圖像進行排序；B4：過濾出排序靠前的部分圖像。?

優選的，所述步驟B1采用圖像超像素過分割算法對圖像進行分割。?

優選的，所述步驟C采用基于圖分割的圖像自動分割算法對檢測到的物體進行精細輪廓分割。?

優選的，所述步驟C中采用集合F和集合M作為圖分割算法的約束區域，初始前景物體的檢測區域作為圖分割算法的初始區域，其中集合F包括物體檢測中每個局部區域的中心點和檢測概率較高的像素，集合M包括物體檢測中檢測概率最低的像素。?

優選的，所述步驟D中的過濾為級聯形狀的過濾。?

優選的，所述步驟D進一步包括：D1：從步驟C生成的分割圖元中選擇至少一個作為參考依據；D2：根據作為參考依據的分割圖元的輪廓對步驟C中生成的分割圖元的輪廓進行仿射變換，獲得和作為參考依據的分割圖元的輪廓相匹配的分割圖元；D3：對匹配的分割圖元進行重新排序，獲得排序靠前的部分分割圖元。?

優選的，所述步驟進一步包括將所述部分分割圖元使用分層數的形狀匹配算法進行排序。?

一種構建圖像數據庫的處理系統，包括有：圖像下載模塊、圖像處理模塊和最終過濾模塊；所述圖像下載模塊用于利用關鍵詞從互聯網上自動下載圖像；圖像處理模塊用于將下載的圖片進行物體檢測并初步過濾，進而將其進行精細輪廓分割，得到分割圖元；最終過濾模塊用于對分割圖元進行基于輪廓匹配的過濾，最終生成圖像數據庫。?

本發明通過圖像處理和計算機視覺技術將互聯網上下載的海量圖像進行分割、過濾，使其成為含物體類別標注和精細分割標注的圖像數據庫，該圖像數據庫通常能達到80%-90%的標注準確率；用戶可以通過繪制草圖或者調整骨架等方式快速地對圖像數據庫進行基于內容的檢索，從而快速找到其所需要的圖像合成與創作資源。?

附圖說明

圖1為本發明的流程圖；?

圖2為本發明的系統框圖。?

具體實施方式

下面對于本發明所提出的一種圖像數據庫半自動構建方法，結合附圖和實施例詳細說明。?

實施例1：?