[发明专利]一种图像检索方法

权利要求书

1.一种图像检索方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤一：对查询图像和数据库中的图像进行多尺度深度卷积特征提取，将得到的不同尺度卷积特征进行PCA降维处理后并进行特征融合以获取具有图像内容信息的全局特征描述符；

步骤二：根据步骤一中得到的全局特征描述符对查询图像与图像库中的图像采用算法获取图像库中的图像与查询图像的相似度，并根据相似度从图像库中返回一定数量的图像。

2.根据权利要求1所述的一种图像检索方法，其特征在于，所述步骤一具体包括以下步骤：

步骤a：对查询图像和图像库中的图像进行n种不同尺度图像块的提取，在第i种尺度下，提取i2个相同大小的图像块，i2个图像块包含对应图像的全部信息，然后将所有图像块调整成相同的像素大小，1≤i≤n；

步骤b：将获取的图像块送入深度卷积神经网络VGG-19进行特征提取，并抽取最后一层卷积层的卷积特征；

步骤c：采用PCA对每幅图像的图像块的所述卷积特征进行降维至特定值，将降维后的每幅图像相同尺寸下的图像块的卷积特征进行串联，将串联后的超过特定值的卷积特征进行再次通过PCA降维至特定值，然后将每幅图像不同尺寸下的串联后的卷积特征进行串联得到每幅图像的全局特征。

3.根据权利要求2所述的一种图像检索方法，其特征在于，n＝4。

4.根据权利要求2所述的一种图像检索方法，其特征在于，所述步骤二具体包括以下步骤：

步骤d：根据步骤c中的每幅图像的全局特征并利用排序算法计算图像库中的图像与查询图像的相似度；

步骤e：根据相似度对图像库中的图像进行排序，并将相似度位于一定排名之前的图像库中的图像进行返回。

5.根据权利要求4所述的一种图像检索方法，其特征在于，所述排序算法通过以下公式：

r*＝(Im-αS)-1Y

其中r为排序函数，Im是一个m×m的单位矩阵，α∈[0,1)，S为所有图像的全局特征的集合，Y为向量[y1,y2,…,ym]T。

6.根据权利要求2所述的一种图像检索方法，其特征在于，在步骤a中，在第i种尺度下，i2个相同大小的图像块部分重叠。

7.根据权利要求2所述的一种图像检索方法，其特征在于，在步骤c中，所述特定值为200。