[发明专利]基于多特征自适应融合的图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征自适应融合的图像检索方法，其步骤包括：图像特征的选取：提取图像库中的每个图像的两个以上的图像特征；构建图像库中各图像的每个图像特征的语义树；对用户输入的需要检索的图像的所有图像特征进行归一化处理；将所有的图像特征的检索结果的分数进行融合：在筛选后的图像中，对每个图像的所有图像特征的检索结果的分数分别加权后进行相加，得到最终的检索结果的分数，然后将图像以最终的检索结果的分数由大到小的顺序输出；其中每个图像特征的检索结果的分数权值都不是固定的。由于采用上述的多特征融合的方法，大大提高了检索的准确性；由于采用动态的权值，改变了传统的固定权值，进一步了提高图形检索的效果。

主权项

一种基于多特征自适应融合的图像检索方法，其特征在于：包括有以下步骤：A、图像特征的选取：提取图像库中的每个图像的两个以上的图像特征；B、对图像库中的图片提取所选取的特征，然后利用分层kmeans算法构建出各个特征对应的语义树；C、对用户输入的检索图像提取特征，然后在各语义树中进行检索，并返回检索结果，检索结果是按照与检索图像的相似度由高到底排列的数据库中的各个图像，数据库中的图像与检索图像越相似得分越高；D、根据各语义树检索结果的分数分布规律，自动评价该特征对应语义树检索结果的好坏，从而确定该语义树的权值；E、各个语义树返回图像的得分进行归一化处理，使得归一化后的分数可以线性相加；F、将所有的图像特征的检索结果的分数进行融合：数据库中每个图像的最终总得分由该图像在各语义树中的得分乘以该语义树的权值，然后相加得到，然后将图像以最终的检索结果的分数由大到小的顺序输出；其中每个语义树对应的权值是步骤E动态确定的。