[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811046984.1
• 申請(qǐng)日: 2018-09-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109145140A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪飛;林淑金;周凡;姜俊錕
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/535
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/535;G06F16/532;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括：

對(duì)所有圖像進(jìn)行預(yù)處理，即對(duì)手繪草圖和待檢索的圖片集提取圖像輪廓；

對(duì)預(yù)處理后的手繪草圖和待檢索的圖片集的圖像輪廓，提取其中的HOAD特征；

使用DPM算法計(jì)算手繪圖像HOAD特征與圖片集HOAD特征之間的相似度，按相似度大小排序后，為SBIR系統(tǒng)返回top-k作為圖像檢索結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索方法，其特征在于，所述提取圖像輪廓的HOAD特征，具體包括：

對(duì)輸入圖像的白色部分的輪廓進(jìn)行均勻采樣，記采樣點(diǎn)為X＝{x_i}(i＝1,…,n)；

按逆時(shí)針?lè)较颍〔蓸狱c(diǎn)子集X′＝{x_j}(j＝i-m,…,i+m)，內(nèi)含2m+1個(gè)采樣點(diǎn)x_j，求X′的重心，記為y_i；

記子集X′的重心y_i至X′中的一點(diǎn)x_j的單位切向量為n_j，該點(diǎn)x_j按逆時(shí)針?lè)较蛑料乱稽c(diǎn)x_j-1的單位切向量記為m_j，記向量m_j與向量n_j的夾角為按下式計(jì)算兩向量夾角即

將角度[0,2π]均等分為k份，若在記記I_i為向量n_j與m_j的和，則采樣點(diǎn)x_i在第d份的HOAD特征向量為

所有角度的HOAD特征向量構(gòu)成該點(diǎn)的HOAD特征矩陣H_i：

歸一化HOAD特征，以作為m_i的歸一化值，以作為n_i的歸一化值，以作為H_i的歸一化值，其中，dm_i為采樣點(diǎn)子集X′的任意點(diǎn)中兩點(diǎn)間的最大距離，dn_i為X′的任意點(diǎn)至點(diǎn)集重心y_i的最大距離；

至此，輸入圖像的HOAD輪廓特征為H＝H(X)＝(H₁,H₂,…,H_n)。

3.一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

圖像預(yù)處理模塊，負(fù)責(zé)對(duì)所有圖像(手繪草圖、待檢索的圖片集)提取圖像輪廓；

圖像特征提取模塊，負(fù)責(zé)對(duì)預(yù)處理后的圖像輪廓(手繪草圖、待檢索的圖片集)提取其中的HOAD特征；

圖像檢索模塊，負(fù)責(zé)使用DPM算法計(jì)算手繪圖像HOAD特征與圖片集HOAD特征之間的相似度，按相似度大小排序后，為SBIR系統(tǒng)返回top-k作為圖像檢索結(jié)果。

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，圖像預(yù)處理模塊包括圖片集的圖像輪廓提取單元和手繪草圖的圖像輪廓提取單元。

5.如權(quán)利要求3所述的一種基于手繪輪廓圖匹配的圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，圖像特征提取模塊包括圖片集的HOAD特征提取單元和手繪草圖的HOAD特征提取單元。