[发明专利]图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括分别提取待处理图像和各待匹配图像的轮廓边缘，并等距离采样多个点作为形状表示；利用多尺度高度函数子计算上述各图像在形状融合多尺度空间下的形状描述子；尺度高度函数子为在形态学尺度参数和高斯平滑尺度参数作用下的高度函数描述子；基于各形状描述子，通过计算待处理图像和各待匹配图像在单尺度空间的形状相似度，生成多个单尺度检索结果集；利用权重赋值函数为各待匹配图像形状设置新相似度值，并根据重新赋值的各单尺度检索结果集确定待处理图像的检索结果，实现了在保证高检索率的前提下，同时能很好地处理噪声干扰、类内变化甚至是不规则变化形状。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，特别是涉及一种图像检索方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机科学、通信技术及Internet网络的迅速发展，信息化社会快速普及并蔓延。如何有效获取和存储多媒体材料，以及在海量的多媒体信息中快速、有效地访问感兴趣地多媒体信息在信息化社会中尤为重要。由此，信息检索技术受到了广泛的研究和关注。图像信息作为多媒体信息中最常见的一种，具有信息数据大、抽象程度低的特点。如何从海量的图像信息中有效地获取有用信息，即图像信息检索，显得日益重要。

自上世纪70年代以来，图像检索和匹配受到数据库管理系统和计算机视觉的推动，成为一个非常活跃的研究领域。同时，基于文本和关键字的图像检索技术得到了广泛应用，其通过两种方法实现，一种为通过对图像进行人工标注关键字进行检索；另一种为根据图像的外部信息，比如图像文件名、目录名和周围的文字说明等信息进行检索。但是，由于大量注释性文字的手工输入需要花费大量人力和物力，且不同用户对图像的理解存在主观性，此外，简短的文本描述难以体现图像丰富的内容，因此常常检索出许多无关的内容，这些原因导致上述技术存在一定的局限性。

针对基于文本和关键字的图像检索技术的局限性，90年代出现了基于内容的图像检索技术，并成为国内外研究的一个新热点。该技术为基于图像视觉特征的图像检索，根据图像所包含的颜色、纹理、形状、空间关系等信息建立索引，并通过特征向量之间的距离计算相似度。基于内容的图像检索技术综合应用了图像工程、数字信号处理、人工智能等相关学科的知识，直接比较图像的内容，更符合人眼的视觉习惯。且它能真实有效的表示图像内容，帮助用户快速有效地访问感兴趣的图像。在实际生产应用中，图像数据库及其检索的研究对多媒体数字图书馆、医学图像管理、卫星遥感图像和计算机辅助设计和制造、地理信息系统、犯罪识别系统、商标版权的管理，生物的辨识分类等方面提出了有力的支持。

形状特征为图像的重要特征之一，图像的形状信息不随图像颜色的变化而变化，是物体稳定的特征，因此可以利用形状特征，实现对形状特征比较明显的各类图像库进行检索，例如百度和谷歌搜索引擎中，均推出“以图搜图”的功能。在以查询与图像具有相似形状为主要目的检索中，形状特征显示出颜色、纹理所不能比拟的优越性能。形状及其特征主要有以下两个特点：1)人对形状的感知是视网膜感受和人关于现实世界的知识之间的综合结果，因此形状目前还没有确切的数学定义，其几何、统计等测度使之能与人的感觉一致；2)形状常与人们感兴趣的目标联系在一起，有一定的语义，可以看作是比颜色或纹理高层一些的特征，对形状的描述是一个相当复杂的问题，比对颜色或纹理的表达从本质上要复杂的多。形状特征本身的优点使得它将不同的图像目标区分开。作为人类辨别物体的基础依据，形状的匹配和识别在计算机视觉领域里具有重要的研究价值。形状匹配算法按照一定的衡量标准判别形状间的相似程度，已广泛应用于图像检索领域。

在国内外形状匹配算法的研究过程中，形状的轮廓信息是完成形状识别的重要线索之一，并以此为基础提出了多种具有代表性的形状描述子，例如全局形状描述子和局部形状描述子，全局描述子对于局部变换有较好的鲁棒性，但是难以获取形状重要的局部细节；而局部形状描述子能准确表征局部特征，但在面临强烈噪声和局部变换时存在不足。相关技术通过形状某一点与其他轮廓点的相对空间分布(距离和方向)关系生成一系列向量描述形状，尽管其对轮廓的描述能力强，但是较为复杂，抗噪能力差，图像检索准确率不高。

发明内容