[發明專利]一種圖像檢索方法及系統有效
| 申請號: | 201611089797.2 | 申請日: | 2016-11-30 |
| 公開(公告)號: | CN106709853B | 公開(公告)日: | 2020-12-29 |
| 發明(設計)人: | 劉鵬;張世亮 | 申請(專利權)人: | 開易(北京)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T1/00 | 分類號: | G06T1/00 |
| 代理公司: | 北京知果之信知識產權代理有限公司 11541 | 代理人: | 龔潔 |
| 地址: | 100000 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 圖像 檢索 方法 系統 | ||
本發明公開了一種圖像檢索方法及系統,其中方法包括如下步驟:將標注信息加密為密文數據后嵌入原圖像,利用可逆水印算法將被替換的原始像素作為水印生成標注圖像;提取標注圖像中密文數據并解密,將解密結果與檢索條件進行匹配獲取目標標注圖像,計算與目標標注圖像對應的原圖像的像素值并提取水印后輸出。本發明提出的算法對原圖像的影響很小,并且在接收端可以100%地恢復原始圖像,同時算法速度快,適應于大量樣本的標注場景中,降低了空間復雜度,加密的標注信息防止被篡改,提高了標注信息的有效性、關聯性與管理性。
技術領域
本發明屬于圖像處理技術領域,具體而言,涉及一種圖像檢索方法及系統。
背景技術
隨著信息與通信技術的迅猛發展,各種圖像數據呈爆炸指數式增長。如何對海量的圖像數據進行有效的管理成為了一個亟待解決的問題。隨著模式識別與機器學習理論與算法的發展,在很一定程度實現了圖像的自動管理。當前主要包括兩種圖像管理方式:圖像機器學習與傳統圖像標注。其中,圖像機器學習技術主要利用大量有標記的樣本來訓練穩定的分類模型,以實現對未知的一系列圖像檢測、分類與識別;而傳統的圖像標注方法則通過新建一個與圖像對應的輔助文件,記錄人工/機器標注的結果信息。這兩種標注方式在傳輸和儲存方面,一方面增加了帶寬開銷或空間容量開銷,另一方面及容易丟失或損壞。另外,多數標注的信息缺乏加密防護,標注的信息不安全且容易泄露。
發明內容
為解決上述技術缺點,本發明利用加密技術及可逆水印技術在原圖像中標注信息防止標注信息泄露,同時降低標注后圖像的帶寬開銷、空間容量開銷,提高對圖像數據的管理。
本發明提供了一種圖像檢索方法,包括如下步驟:
將標注信息加密為密文數據后嵌入原圖像,利用可逆水印算法將被替換的原始像素作為水印生成標注圖像;
提取標注圖像中密文數據并解密,將解密結果與檢索條件進行匹配獲取目標標注圖像,計算與目標標注圖像對應的原圖像的像素值并提取水印后輸出。
進一步,在本發明所述的圖像檢索方法中,所述將標注信息加密為密文數據后嵌入原圖像,利用可逆水印算法添加水印后生成標注圖像包括
獲取原圖像LSB位,提取并保存原圖像LSB位內容,將密文數據嵌入原圖像LSB位生成第一標注圖像;
將原圖像LSB位內容水印至第一標注圖像生成第二標注圖像。
更進一步,在本發明所述的圖像檢索方法中,所述獲取原圖像LSB位,提取并保存原圖像LSB位內容,將密文數據嵌入原圖像LSB位生成第一標注圖像包括
獲取標注信息,根據編碼表后將標注信息編碼為N位編碼,并對其進行檢驗;
將校驗后的N位編碼進行加密生成密文字符串;
在提取LSB位內容后的原圖像中嵌入密文字符串生成第一標注圖像。
進一步,在本發明所述的圖像檢索方法中,所述提取標注圖像中密文數據并解密,將解密結果與檢索條件進行匹配獲取目標標注圖像,計算與目標標注圖像對應的原圖像的像素值并提取水印后輸出包括
獲取檢索條件;
獲取標注圖像LSB位,提取密文數據并解密獲取標注信息;
將標注信息與檢索條件進行匹配獲取目標標注圖像;
計算與目標標注圖像對應的原圖像的像素值并提取水印的原圖像的LSB位內容后輸出原圖像。
本發明還提供了一種圖像檢索系統,包括
圖像處理裝置,用于將標注信息加密為密文數據后嵌入原圖像,利用可逆水印算法添加水印后生成標注圖像;
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