[发明专利]一种基于混合微结构描述子的图像检索方法

权利要求书

1.一种基于混合微结构描述子的图像检索方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：对图像库中所有图像，利用混合微结构描述子进行图像内容的特征描述，生成对应的图像特征库；

步骤2：利用混合微结构描述子提取检索图像的内容特征；

步骤3：将检索图像特征和图像特征库中的特征向量进行相似性度量；

步骤4：将相似性度量的前N个结果对应的图像返回，相似性量化方法采用城市块距离；

所述步骤1和步骤2的混合微结构描述子步骤如下：

步骤a：对输入图像分别转换为RGB和HSV颜色空间模型下的数据；

步骤b：对每种颜色空间模型下的图像数据分别进行边缘方向提取和颜色量化，得到颜色量化图像和边缘方向图像；

步骤c：分别对每个颜色量化图像和边缘方向图像进行微结构分析并进行直方图描述；

步骤d：将不同颜色模型下的两个相同类型的微结构使用共生矩阵和直方图进行描述；

步骤e：将混合的量化图像微结构直方图和混合的边缘方向微结构直方图进行综合。

2.根据权利要求1所述基于混合微结构描述子的图像检索方法，其特征在于：所述

步骤b中的边缘方向提取步骤如下：

步骤（a）：在三维颜色空间中使用Sobel算子求出图像每个通道在x和y方向的方向梯度；

步骤（b）：根据公式|a|=(Xh)2+(Yh)2+(Zh)2,]]>|b|=(Xv)2+(Yv)2+(Zv)2]]>得到公式a·b＝X_hX_v+Y_hY_v+Z_hZ_v，然后根据向量间夹角公式计算出图像边缘方向图像；

其中，a(X_h,Y_h,Z_h)和b(X_v,Y_v,Z_v)分别表示水平和垂直方向的梯度，X_h表示X通道在水平方向的梯度，X_v表示X通道在垂直方向的梯度。Y_h、Y_v和Z_h、Z_v分别是Y、Z通道在两个方向的梯度；

步骤（c）：将每个像素的边缘方向θ统一量化成m格，其中m∈{6,12,...,36}。θ(x,y)表示边缘方向图，其中在HMSD中，统一将方向量化为m=24，步长为7.5°。