[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
| 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 | ||
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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G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合





