[发明专利]一种图片处理方法及装置

权利要求书

1.一种图片处理方法，其特征在于，所述方法包括：

提取图片的多个特征向量，并将所述图片的多个特征向量映射为拟合向量；所述多个特征向量包括：图片细节特征向量、色彩特征向量和纹理特征向量；所述图片细节特征向量是由在所述图片中所统计到的SIFT特征点所属预设类别的频率而确定的；所述色彩特征向量是由在所述图片中所统计到的颜色区间所属类别编号的频率而确定的；所述纹理特征向量是由检测窗口中中心像素点的LBP值出现的频率而确定的；

查找所述拟合向量中每个特征向量对应的预设循环冗余校验CRC编码，根据所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值；

获取预设拟合系数，并根据所述散列值和所述预设拟合系数对所述拟合向量进行加权计算，得到所述图片的加权向量；

将所述图片的加权向量映射为所述图片的签名。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值，包括：

将所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码转换为二进制序列；

由BKDR算法对所述二进制序列作散列变换，得到所述散列值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取图片的特征向量包括：

提取所述图片的SIFT特征点，对所述图片的SIFT特征点进行数据聚类，确定每个SIFT特征点所属的预设类别，统计所述图片中所述预设类别的频率，由所述统计得到的所述图片中所述预设类别的频率生成所述图片的图片细节特征序列，将所述图片细节特征序列映射为所述图片的图片细节特征向量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找所述拟合向量中的每个特征向量对应的预设CRC编码之前，包括：

获取每个特征向量对应的预设编号i，i为大于0的正整数，由下述式子计算得到所述特征向量对应的预设CRC编码：预设CRC编码＝CRC[Rands]*(link+1)，其中，Rands＝i％256，link＝i/256，所述预设CRC编码的原理是在K位信息码后再拼接R位的校验码之后所得到的整个编码长度为N位的CRC编码；其中，CRC校验码为256个独立的32位整数，其中，K、R、N均为大于0的正整数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拟合向量的维数为所述多个特征向量的维数之和；所述加权向量的维数与所述特征向量的数目一致。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设拟合系数为：对预设数量的训练样本图片通过最小二乘法计算得到的系数。

7.如权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，所述将所述图片的加权向量映射为所述图片的签名之后，包括：

通过比较多个所述图片的签名的汉明距离确定所述多个图片的相似度。

8.一种图片处理装置，其特征在于，所述装置包括：

图片特征处理模块，用于提取图片的多个特征向量，并将所述图片的多个特征向量映射为拟合向量；所述多个特征向量包括：图片细节特征向量、色彩特征向量和纹理特征向量；所述图片细节特征向量是由在所述图片中所统计到的SIFT特征点所属预设类别的频率而确定的；所述色彩特征向量是由在所述图片中所统计到的颜色区间所属类别编号的频率而确定的；所述纹理特征向量是由检测窗口中中心像素点的LBP值出现的频率而确定的；

散列值处理模块，用于查找所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码，根据所述拟合向量中每个特征向量对应的预设CRC编码生成散列值；

加权计算模块，用于获取预设拟合系数，并根据所述散列值和所述预设拟合系数对所述拟合向量进行加权计算，得到所述图片的加权向量；

签名模块，用于将所述图片的加权向量映射为所述图片的签名。