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[發(fā)明專利]一種基于多尺度特征提取的圖像檢索方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810298622.5 申請日: 2018-04-03
公開(公告)號: CN108764246A 公開(公告)日: 2018-11-06
發(fā)明(設(shè)計)人: 樊曉東;李建圃 申請(專利權(quán))人: 南昌奇眸科技有限公司
主分類號: G06K9/46 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06F17/30
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 330000 江西省南昌市南昌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高*** 國省代碼: 江西;36
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 多尺度特征 圖像檢索 檢索系統(tǒng) 圖像特征 梯度方向直方圖 圖像特征數(shù)據(jù)庫 分割圖像區(qū)域 圖像檢索結(jié)果 信息檢索領(lǐng)域 方法提取 檢索結(jié)果 圖像輸入 多尺度 漏檢率 魯棒性 滑窗 匹配 檢索 量化 圖像 模糊
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于多尺度特征提取的圖像檢索方法,其特征在于,包括以下步驟:

(1)用戶將待檢索的圖像輸入到檢索系統(tǒng);

(2)檢索系統(tǒng)采用多尺度特征提取的方法提取待檢圖像的特征;

(3)將步驟(2)提取得到的待檢圖像特征與檢索系統(tǒng)的圖像特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配,根據(jù)匹配結(jié)果確定檢索結(jié)果,并將結(jié)果提供給用戶。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像檢索方法,其中,步驟(2)所述的多尺度特征提取包括采用多尺度滑窗分割圖像區(qū)域,所述多尺度滑窗具有水平和垂直滑動步長。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像檢索方法,其中,所述滑窗的水平滑動步長范圍為0.1w-0.2w,垂直滑動步長范圍為0.1h-0.2h,其中,w表示圖像的寬度,h表示圖像的高度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像檢索方法,其中,所述滑窗是以圖像的左上角為起點,按照水平滑動步長、垂直滑動步長,從左到右、從上到下滑動,得到一系統(tǒng)不同尺度的窗口圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的圖像檢索方法,其中,步驟(2)所述的多尺度特征提取得到的圖像特征包括梯度方向直方圖特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像檢索方法,其中,所述梯度方向直方圖特征的獲取包括以下步驟:

①計算水平和垂直方向的梯度;

②采用模糊量化法量化梯度方向得到梯度方向直方圖;

③計算歸一化的梯度方向直方圖;

④進(jìn)行直方圖特征編碼,得到窗口的梯度方向直方圖特征fi

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像檢索方法,其中,所述模糊量化法是指將一個梯度方向量化至其相鄰的兩個方向bin中。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像檢索方法,其中,步驟③所述的計算歸一化的梯度方向直方圖采用的是基于目標(biāo)像素點總數(shù)的歸一化方法。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像檢索方法,其中,步驟③所述的計算歸一化的梯度方向直方圖采用的是基于區(qū)域面積參數(shù)的歸一化方法,或者采用基于目標(biāo)像素點總數(shù)及區(qū)域面積參數(shù)相結(jié)合的歸一化方法。

10.權(quán)利要求1-9任一項所述的基于多尺度特征提取的圖像檢索方法在商標(biāo)檢索中的應(yīng)用。

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