[发明专利]图像检索方法及装置

说明书

本公开涉及图像检索方法及装置。该方法包括：建立图像库对应的局部特征索引文件和深度特征索引文件；在接收到图像检索请求的情况下，提取所述图像检索请求对应的查询图像的局部特征和深度特征；根据所述查询图像的局部特征检索所述局部特征索引文件，确定第一组候选图像；根据所述查询图像的深度特征检索所述深度特征索引文件，确定第二组候选图像；根据所述第一组候选图像中的各个候选图像与所述查询图像的局部特征的距离，以及所述第二组候选图像中的各个候选图像与所述查询图像的深度特征的距离，确定检索结果。本公开能够提高图像检索的准确性和速度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像检索方法及装置。

背景技术

近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的数量正以惊人的速度在增长。为了使这些庞杂的图像中所包含的信息被有效地访问和利用，必然需要一种能够快速且准确地查找访问图像的技术，即图像的检索技术。随着大规模数字图像库的出现，传统的依赖于人工标注进行的基于文本的图像检索技术已经无法满足用户日益增长的需求，CBIR(Content Based Image Retrieval，基于内容的图像检索)技术便应运而生。CBIR的一般做法是先提取出图像的特征建立特征数据库，这样就把图像库中的一个实例转换成了特征空间中的一个点。而图像特征一般都是高维的矢量数据，所以对图像基于内容的相似检索就转换为对高维特征矢量的最邻近检索。如何提高图像检索的准确性和速度，是迫切需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种图像检索方法及装置。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检索方法，包括：

建立图像库对应的局部特征索引文件和深度特征索引文件；

在接收到图像检索请求的情况下，提取所述图像检索请求对应的查询图像的局部特征和深度特征；

根据所述查询图像的局部特征检索所述局部特征索引文件，确定第一组候选图像；

根据所述查询图像的深度特征检索所述深度特征索引文件，确定第二组候选图像；

根据所述第一组候选图像中的各个候选图像与所述查询图像的局部特征的距离，以及所述第二组候选图像中的各个候选图像与所述查询图像的深度特征的距离，确定检索结果。

在一种可能的实现方式中，建立图像库对应的局部特征索引文件和深度特征索引文件，包括：

提取所述图像库中的各个图像的局部特征；

提取所述图像库中的各个图像的深度特征；

根据所述图像库中的各个图像的局部特征，建立所述图像库对应的局部特征索引文件；

根据所述图像库中的各个图像的深度特征，建立所述图像库对应的深度特征索引文件。

在一种可能的实现方式中，提取所述图像库中的各个图像的局部特征，包括：

对于所述图像库中的任意一个图像，提取所述图像的特征点描述子；

对所述图像的特征点描述子进行聚类，得到聚类结果；

根据所述聚类结果生成所述图像的局部特征。

在一种可能的实现方式中，根据所述图像库中的各个图像的局部特征，建立所述图像库对应的局部特征索引文件，包括：

对所述图像库中的各个图像的局部特征进行降维处理，得到所述图像库中的各个图像的降维后的局部特征；

根据所述图像库中的各个图像的降维后的局部特征，建立所述图像库对应的局部特征索引文件。