[發(fā)明專利]一種基于圖像邊緣檢測的圖像分塊去重方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011070261.2
• 申請日: 2020-10-08
• 公開（公告）號: CN112200740B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡燏翀;徐佳
• 申請（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/13
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 胡秋萍;李智

本發(fā)明公開了一種基于圖像邊緣檢測的圖像分塊去重方法和系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)領(lǐng)域。本發(fā)明在圖片在二維像素矩陣的狀態(tài)下進(jìn)行分塊，并利用均值哈希算法計(jì)算小塊的標(biāo)識(shí)，避免了編碼對去重造成的影響。圖片的均值哈希算法則用于計(jì)算小圖片塊的指紋，從而判斷小圖片塊是否重復(fù)。算法簡單計(jì)算速度快，對內(nèi)容敏感。對于兩張相似冗余度很高的圖片，分塊操作將它們完全相同的部分與存在差異的部分進(jìn)行了分割，完全相同的部分作為冗余塊被去掉，存在差異的部分則被保留下，從而實(shí)現(xiàn)了圖片的去重。本發(fā)明利用圖像邊緣檢測技術(shù)來確定分塊方式，同樣均勻分塊的條件下，分塊效果實(shí)現(xiàn)了畫面中主要物體分離的分塊方式最終實(shí)現(xiàn)的去重率最高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于圖像邊緣檢測的圖像分塊去重方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)與其應(yīng)用的飛速發(fā)展，后臺(tái)服務(wù)提供者們的信息存儲(chǔ)系統(tǒng)的中的數(shù)據(jù)量正在爆炸式的增長，其存儲(chǔ)成本隨之增加。數(shù)據(jù)去重技術(shù)是一種數(shù)據(jù)無損壓縮技術(shù)，由于其具有可擴(kuò)展性強(qiáng)和壓縮吞吐率高等特點(diǎn)，目前已被廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與備份系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)去重技術(shù)是將存儲(chǔ)的文件在數(shù)據(jù)流格式下進(jìn)行劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并采用特定的算法對數(shù)據(jù)塊進(jìn)行其指紋摘要的計(jì)算，計(jì)算得到的指紋摘要?jiǎng)t是作為數(shù)據(jù)塊的唯一標(biāo)識(shí)，用以匹配確定重復(fù)數(shù)據(jù)塊。數(shù)據(jù)去重技術(shù)能夠顯著降低存儲(chǔ)空間開銷，從而達(dá)到降低存儲(chǔ)成本的目的。

現(xiàn)有技術(shù)存在一種文件分塊去重技術(shù)，其本質(zhì)上是在一維的文件流上進(jìn)行分塊，通過特定的算法生成文件塊的標(biāo)識(shí)，從而確定重復(fù)的文件塊，并將重復(fù)的文件塊去掉。圖片本身是二維的，它在被傳遞或者存儲(chǔ)前會(huì)被編碼壓縮為一維的文件。同一張圖片如果采用不同編碼壓縮方式，最后得到的文件流會(huì)是完全不同的，使用文件分塊去重技術(shù)將達(dá)不到去重的目的。除此之外，對于連拍圖片等圖片數(shù)據(jù)，它們兩張圖片之間本身就存在大量的相同感知信息，但是由于內(nèi)容上的細(xì)微差異它們在編碼流上也是不同的，使用文件分塊去重技術(shù)也達(dá)不到去重的目的。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷和改進(jìn)需求，本發(fā)明提供了一種基于圖像邊緣檢測的圖像分塊去重方法和系統(tǒng)，其目的在于利用圖像的檢測算法提取圖片的內(nèi)容信息，根據(jù)圖片的內(nèi)容信息確定圖片的分塊方式，再利用圖片均值哈希算法計(jì)算出圖片塊的唯一標(biāo)識(shí)指紋，以此判斷圖片塊是否為重復(fù)圖片塊，實(shí)現(xiàn)對感知高度相似而在編碼數(shù)據(jù)流上并不相同的圖片數(shù)據(jù)集(例如，連拍圖片數(shù)據(jù)集)中的圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，從而達(dá)到減小圖片集的總存儲(chǔ)空間、節(jié)約存儲(chǔ)成本的目的。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，按照本發(fā)明的第一方面，提供了一種基于圖像邊緣檢測的圖像分塊去重方法，該方法包括以下步驟：

S1.從相似圖片集中隨機(jī)選取一張圖片作為代表圖片，對代表圖片進(jìn)行邊緣檢測，得到不同物體的邊緣位置信息，初始化指紋庫為空；

S2.對相似圖片集中每一張圖片進(jìn)行以下處理，直至所有圖片均處理完畢：

(1)利用代表圖片得到的物體的邊緣位置信息，對相似圖片集中的當(dāng)前圖片進(jìn)行分塊，使得分塊后的每個(gè)圖片塊盡可能只包含一個(gè)物體；

(2)計(jì)算每個(gè)圖片塊的指紋，每計(jì)算出一個(gè)圖片塊的指紋后遍歷指紋庫，判斷當(dāng)前圖片塊的指紋是否已經(jīng)存在，若存在，則不保存該圖片塊；若不存在，則保存該圖片塊，并將圖片塊的指紋加入指紋庫。

優(yōu)選地，對代表圖片進(jìn)行邊緣檢測，得到不同物體的邊緣位置信息，具體如下：

①對代表圖片進(jìn)行邊緣檢測，檢測出具有完整邊緣的物體，以及，檢測出的邊緣和圖片邊緣形成完整閉環(huán)的物體；

②獲取所有邊緣像素點(diǎn)的色彩RGB值；

③對每兩個(gè)邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行以下判斷，直至所有邊緣像素點(diǎn)處理完畢：如果兩個(gè)邊緣像素點(diǎn)的色彩RGB值之間的漢明距離大于第一閾值且這兩個(gè)像素位置的漢明距離大于第二閾值，則認(rèn)為這兩個(gè)邊緣像素分別屬于兩個(gè)物體，否則，認(rèn)為屬于同一個(gè)物體；