[發明專利]局部描述子的提取方法、圖片檢索方法及圖像匹配方法

有效

• 申請號: 201110358181.1
• 申請日: 2011-11-11
• 公開（公告）號: CN102521618A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 段凌宇;王春雨;楊爽;黃鐵軍;高文
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 劉芳

1.一種局部描述子的提取方法，其特征在于，包括：

獲取預檢索的目標圖片的一個以上的興趣點；

根據預置規則獲取所述目標圖片中與每一興趣點對應的N個子扇區，N為整數，且大于等于3；

針對每一興趣點，根據所述N個子扇區中每一子扇區內部的像素建立像素梯度方向直方圖，得到與所述N個子扇區對應的N個多維原始子局部描述子；

將每一多維原始子局部描述子與預置權重相乘，得到N個多維加權子局部描述子，所述預置權重為多維向量，所述預置權重的維數與所述多維原始子局部描述子的維數相同；

在預置的量化詞典中查找與所述多維加權子局部描述子相似的視覺單詞，得到與每一興趣點對應的N個視覺單詞；

將查找的所有興趣點的所有視覺單詞組成所述目標圖片的局部描述子。

2.根據權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述獲取預檢索的目標圖片的一個以上的興趣點，包括：

獲取所述目標圖片；

將所述目標圖片與拉普拉斯核函數進行卷積；

采用極值點方式獲取所述卷積后的目標圖片的一個以上的興趣點。

3.根據權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述根據預置規則獲取所述目標圖片中與每一興趣點對應的N個子扇區，包括：

若N等于9，則在目標圖片中選取所述興趣點為中心，半徑為R1、R2、R3的三個同心圓，其中，R1＜R2＜R3；

將R1與R2之間的圓環均等劃分為四個相等的第一區域，以及將R2與R3之間的圓環均等劃分為四個相等的第二區域；

所述半徑為R1的圓形、四個第一區域、四個第二區域組成與所述興趣點對應的9個子扇區。

4.根據權利要求1至3任一所述的提取方法，其特征在于，所述預置權重的獲取方式為：

在預置的一組以上的訓練圖片中建立一組以上的三維點云，每一組三維點云包括若干個三維點，所述一組三維點云對應一組訓練圖片；

獲取所述三維點云在與所述三維點云對應的訓練圖片中的原始子局部描述子，得到與三維點云對應的原始子局部描述子；

計算所有的原始子局部描述子中的每一維度的均方差，將計算得到的各維度的均方差的一個遞減函數作為預置權重。

5.根據權利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述預置的量化詞典包括N個子量化詞典，每一子量化詞典對應一多維加權子局部描述子；相應地，

所述在預置的量化詞典中查找與所述多維加權子局部描述子相似的視覺單詞，具體為：

每一多維加權子局部描述子在其對應的子量化詞典中查找與該多維加權子局部描述子相似的視覺單詞。

6.根據權利要求1或5所述的提取方法，其特征在于，所述量化詞典的獲取方式為：

獲取圖片庫中每一張圖片的興趣點以及每一興趣點對應的N個扇區，所述N個扇區的排序與所述N個子扇區的排序是相同的；

針對每一圖片的任一興趣點，獲取該興趣點的N個第一加權子局部描述子；

在圖片庫中，將所有圖片中相同序號的扇區對應的第一加權子局部描述子進行匯總，得到N個集合；

對每一集合中的第一加權子局部描述子進行聚類，獲取K個聚類中心，該K個聚類中心組成一子量化詞典，得到N個子量化詞典；K為大于0的自然數；

所述N個子量化詞典組成量化詞典。

7.一種圖片檢索方法，其特征在于，包括：

客戶端獲取預檢索的目標圖片的一個以上的興趣點；

所述客戶端根據預置規則獲取所述目標圖片中與每一興趣點對應的N個子扇區，N取整數，且大于等于3；

針對每一興趣點，所述客戶端根據所述N個子扇區中每一子扇區內部的像素建立像素梯度方向直方圖，得到與所述N個子扇區對應的N個多維原始子局部描述子；

所述客戶端將每一多維原始子局部描述子與預置權重相乘，得到N個多維加權子局部描述子，所述預置權重為多維向量，所述預置權重的維數與所述多維原始子局部描述子的維數相同；

所述客戶端在預置的量化詞典中查找與所述多維加權子局部描述子相似的視覺單詞及該視覺單詞的位置標識符，得到與每一興趣點對應的N個位置標識符；

所述客戶端將所有興趣點的所有位置標識符壓縮并發送至服務端；

其中，所述量化詞典與所述服務端的量化詞典相同。