[发明专利]基于语义的图像检索方法及装置

说明书

本申请提供的基于语义的图像检索方法及装置，应用于数据处理设备。该数据处理设备获取待检索图像的目标语义信息，根据该目标语义信息进行图像检索，并将检索结果提供给用户。用户根据该数据处理设备所提供的图像，对其中的图像进行筛选，剔除掉其中与待检索图像特征不符的图像。该数据处理设备获取用户的筛选结果，使得配置的贝叶斯网络根据预设编码图像库以及该筛选结果，调整该待检索图像所属语义信息的概率；并根据调整概率后的语义信息再次为用户提供图像检索结果，以使用户再次进行筛选。如此，根据用户的筛选结果，不断对待检索图像的语义信息进行校正，使得基于该语义信息的检索结果更加精准。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种基于语义的图像检索方法及装置。

背景技术

随着图像数据的爆炸式增长，对这些图像数据的管理和应用，是一个巨大的难题，因此，如何快速且准确地在如此巨大的图像库中找到相应的信息，成为限制图像数据在不同领域应用发展的难题。

目前，市场主流的图像检索系统，多以代表图像含义的文本作为关键词进行检索。而面对语义信息丰富的图像，通过关键词进行检索的方式往往得不到理想的检索结果。传统的基于图像底层语义信息的检索方式，比如通过图像的纹理、颜色或者形状等信息进行检索。该检索方式计算量过大，使得检索的过程中消耗大量的时间和计算机资源。

发明内容

为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请的目的之一在于提供一种基于语义的图像检索方法，应用于数据处理设备，所述数据处理设备配置有贝叶斯网络以及编码图像库，所述编码图像库记录有图像语义信息与不同图像之间的对应关系，所述方法包括：

通过所述贝叶斯网络获取待检索图像的目标语义信息，根据所述目标语义信息检索所述编码图像库获得相应的目标图像，并将所述目标图像提供给用户，所述目标语义信息用于描述图像的特征；

响应用户对所述目标图像的筛选操作，获得用户的筛选结果，使得所述贝叶斯网络根据所述筛选结果以及所述编码图像库调整所述待检索图像所属语义信息的概率；

将大于预设阈值的概率所对应的语义信息作为新的目标语义信息，根据所述新的目标语义信息进行检索获得新的目标图像；

将所述新的目标图像提供给用户，使用户再次进行筛选。

可选地，所述获取待检索图像的语义信息之前还包括：

获取待检索图像的图像特征；

响应用户对所述图像特征的选取操作，将用户选中的图像特征作为所述目标语义信息。

可选地，所述获取待检索图像的图像特征之前还包括步骤：

获取所述待检索图像，并将所述待检索图像分割成预设大小的多个图像区域；

通过预设特征提取算法对所述图像区域进行特征提取，获得所述待检索图像的图像特征。

可选地，所述图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征。

可选地，所述方法还包括：

获取多张候选图像的图像特征；

通过聚类算法对所述图像特征进行聚类处理，获得所述图像特征中的特征种类，其中，该特征种类和图像语义信息相对应；

根据所述候选图像所包含的图像特征所述特征种类，建立所述候选图像与所述图像语义信息的对应关系，获得所述编码图像库。

可选地，所述获取多张候选图像的图像特征的步骤包括：

将所述候选图像分割成多个预设大小的区域；

针对每个区域，通过预设特征提取算法对每个区域进行特征提取，获得所述候选图像的图像特征。