[发明专利]一种基于多特征融合的相似性图像检索方法及系统

权利要求书

1.一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过GIST特征算子对图像进行全局特征提取；

通过SIFT特征算子对图像进行局部特征提取；

计算不同图像之间的相似度；

判断相似度是否大于第一预设阈值，若是，则判定检索出的图像为相似图像，若不是，则删除检索出的图像。

2.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，在所述通过SIFT特征算子对图像进行局部特征提取之后还包括：

通过BoW模型获得表征图像直方图。

3.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，所述通过SIFT特征算子对图像进行局部特征提取包括：

通过SIFT特征算子从图像中提取视觉词汇向量。

4.如权利要求3所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，还包括：

通过K-means对词义相近的视觉词汇进行合并，构造一个包含K个词汇的单词表。

5.如权利要求3所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，还包括：

对每个单词在图像中出现的次数进行统计，并将图像表征为一个K维数值向量。

6.如权利要求1所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，所述计算不同图像之间的相似度包括：

根据GIST特征算子提取特征的基础，通过欧式距离对不同图像的全局相似度进行计算。

7.如权利要求6所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，还包括：

根据表征直方图的基础，通过巴氏距离对不同图像的局部相似度进行计算。

8.如权利要求6所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索方法，其特征在于，还包括：

将图像的局部相似度和全局相似度结合，作为图像相似性检索的依据。

9.一种基于多特征融合的相似性图像检索系统，其特征在于，包括：

第一提取模块，用于通过GIST特征算子对图像进行全局特征提取；

第二提取模块，用于通过SIFT特征算子对图像进行局部特征提取；

计算模块，用于计算不同图像之间的相似度；

判断模块，用于判断相似度是否大于第一预设阈值，若是，则判定检索出的图像为相似图像，若不是，则删除检索出的图像。

10.如权利要求9所述的一种基于多特征融合的相似性图像检索系统，其特征在于，还包括：

用于存储计算机指令的至少一个存储器；

与所述存储器通讯的至少一个处理器，其中当所述至少一个处理器执行所述计算机指令时，所述至少一个处理器使所述系统执行：第一提取模块、第二提取模块、计算模块以及判断模块。