[发明专利]处理图像的方法和用于处理图像的装置

权利要求书

1.一种处理图像的方法，所述方法基于两类图像模型，并且包括：

计算所述图像与至少一个图像模型之间的相似度；以及

将高于相似度阈值的较高相似度所对应的图像模型识别为所述图像所属的图像模型，

其中如果一个所述图像模型是由至少一个代表图像来表示的第一类型图像模型，则基于所述图像与所述代表图像之间的相似度来计算所述图像与所述图像模型之间的相似度，以及

如果一个所述图像模型由视觉词典来表示的第二类型图像模型，则基于所述图像的特征与所述视觉词典的视觉单词之间的相似度来计算所述图像与所述图像模型之间的相似度。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述相似度的计算包括：

如果一个所述图像模型是第一类型图像模型，则

针对所述图像的每个特征点，从所述图像模型的代表图像中选择一个代表图像中的特征点，其中所述图像的特征点的特征与所选择的代表图像的特征点的特征间的接近程度满足预定要求；以及

基于所述图像的各个特征点的特征与相应选择的特征点的特征之间的相似度来计算所述图像与所述图像模型之间的相似度。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述相似度的计算包括：

如果一个所述图像模型是第二类型图像模型，则

针对所述图像的每个特征点，从所述图像模型的视觉词典中选择视觉单词，其中所述图像的特征点的特征与所选择的视觉单词间的接近程度满足预定要求；以及

基于所述图像的各个特征点的特征与相应选择的视觉单词之间的相似度来计算所述图像与所述图像模型之间的相似度。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述识别包括：

如果存在至少两个图像模型具有较高相似度并且其相似度的接近程度满足预定条件，则将所述至少两个图像模型合并为一个图像模型；以及

将合并的图像模型识别为所述图像所属的图像模型，

其中如果所述至少两个图像模型之一由视觉词典来表示，则所述合并包括：

根据所述至少两个图像模型的表示来学习用于表示合并的图像模型的视觉词典。

5.如权利要求4所述的方法，其中如果所述至少两个图像模型均由代表图像来表示并且所述代表图像的数目超过阈值，则所述合并包括：

根据表示所述至少两个图像模型的代表图像表示来学习用于表示合并的图像模型的视觉词典。

6.如权利要求1、4或5所述的方法，还包括：

如果所识别的图像模型由视觉词典来表示，则根据表示所识别的图像模型的视觉词典和所述图像来学习用于表示所识别的图像模型的视觉词典。

7.如权利要求1、4或5所述的方法，还包括：

如果所识别的图像模型由代表图像来表示并且所述代表图像和所述图像的总数超过阈值，则根据所述代表图像和所述图像学习视觉词典来代替表示所识别的图像模型的代表图像。

8.如权利要求1、4或5所述的方法，还包括：

如果所识别的图像模型由代表图像来表示并且所述代表图像和所述图像的总数不超过阈值，则用所述代表图像和所述图像来表示所识别的图像模型。

9.一种用于处理图像的装置，包括：

至少一个处理器，被配置成执行如权利要求1至8中任一个所述的方法。

10.一种处理图像的方法，包括：

通过聚类多个图像来生成至少一个图像模型，其中每个图像模型由所述图像中彼此相似的图像来表示；以及

如果表示一个图像模型的图像的数目超过阈值，则根据表示所述图像模型的图像学习视觉词典，并且用所述视觉词典代替表示所述图像模型的图像来表示所述图像模型。