[发明专利]基于视觉显著性的图像检索方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉显著性的图像检索方法，对提取出的显著性区域的窗口的量化赋范梯度进行二元编码，主要解决现有大规模图像检索时不单独区分图像中物体的问题。其检索步骤为：(1)采用二值化赋范梯度BING目标检测方法，训练线性支持向量机SVM：(2)获取自然图像库图像滑窗的视觉显著性估值；(3)获取自然图像库中图像的哈希编码：(4)获取待检索自然图像滑窗的视觉显著性估值：(5)获取用于检索的滑窗：(6)获取待检索自然图像的哈希编码：(7)哈希编码值预处理：(8)度量相似度：(9)输出检索结果图像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及大规模图像数据检索技术领域中的一种基于视觉显著性的图像检索方法。本发明通过模拟人的视觉特点，提取出图片中显著区域的窗口，对提取出的显著区域的窗口进行二元编码，可用于对自然图像的检索。

背景技术

图像检索一直是图像处理邻域的一个重要问题，该技术通过对待检索图像的特征信息进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像。近年来感知哈希方法是基于内容检索的出色方法之一，它用一串较短的哈希值对整幅图像进行编码，但该哈希值不区分图像的具体内容，因此不能基于特定关注物体进行检索。而图像检索时人们的主要目的是在纷杂的背景中找到所关注的前景物体，并非背景或全部前景物体。本发明提出的图像检索方法根据人眼感知物体的方式，从图像中提取出当前用户感兴趣的关注物体，从而检索出包含该特定物体的结果图像。

深圳酷派技术有限公司申请的专利“图像检索方法、图像检索装置和终端”(申请号：201510044689.2，公开号：CN104573085A)公开了一种图像检索方法、一种图像检索装置和一种终端。该方法通过在接收到图像检索指令时，对原图像的前景特征和背景特征进行处理，以获取指定图像。根据所述指定图像和所述原图像，获取目标检索图像。根据所述目标检索图片在预设图像库中进行图像检索，以获取与所述原图像相匹配的匹配图像。该专利可以对图像的前景特征进行加权，背景特征进行抑制，从而加快图像检索速度,避免使用整个图像进行检索，并减少图像中背景特征对检索结果的负面影响,从而提高图像检索准确率。该专利申请提出的方法存在的不足之处是：通过前景抑制后，虽然有效降低背景干扰更好的凸显出物体，但是在搜索之中依旧是将前景作为一个整体进行检索。

中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利“基于显著性模型的图像检索方法”(申请号：CN201410286038.X，公开号：CN104021220A)公开了一种基于显著性模型的图像检索方法。该方法通过对数据库中所有图像进行显著性建模，区分所有图像中的显著性区域和非显著性区域并保存。根据对待搜索图像进行显著性分析，区分待搜索图像的显著性区域。按照数据库中所有图像显著性区域和非显著性区域内与待搜索图像显著性区域内相同特征的个数标定图像分数。按照图像分数来对数据库中的图像排序，确定搜索结果。优点在于将图像显著性建模加入图像检索中，有针对的找到显著性区域，提取图像的重要表达区域进行检索，从而能够将检索结果按重要度分级，可以按搜索的不同主题进行搜索，检索结果可以区分主题、分类主次。该专利申请提出的方法存在的不足之处是：显著性模型的构建过于依赖于图像颜色直方图，在复杂图像或者颜色直方图类似的图像中，难以真正正确的区分出前景物体，在分离前景物体时的精度不够。

浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利“一种图像检索方法”(申请号：CN201410752515.7，公开号：CN104361135A)公开了一种图像检索方法。该方法通过将模板图像和源图像按照新分区思想提取灰度直方图信息，对将寻找模板图像最相似的的问题转化成通过改进的粒子群优化进行分类，通过对相似度大的那类图像进行继续按照上述步骤匹配得出最相似的图像。该专利申请提出的方法存在的不足之处是：在梯度图像之中采用通过模板匹配的方式进行图像前景目标的识别，但是在匹配时候进行的是物体的棱角部分的粒子群优化分类，而非将每个前景目标单独进行识别分类。