[发明专利]基于边缘方向差特征袋的图像检索方法

摘要

本发明公开一种基于边缘方向差特征袋的图像检索方法，首先输入要检索的图像；对该图像通过方向可调滤波器处理；结合方向滤波器结果提取图像边缘像素点；提取该图像所有边缘像素点的方向差特征；从待检索图像中随机选取训练图像并提取边缘像素点方向差特征；对训练图像方向差特征聚类构建特征袋字典；对待检索图像同样提取边缘像素点方向差特征；检索和待检索图像均基于特征袋字典提取编码直方图特征；检索图像和待检索图像进行编码直方图特征相似性匹配；按照相似性匹配值显示图像检索结果。本发明检索速度快、准确率和回调率较高，对于大型图像数据库检索尤显优势，可应用于实时人机交互和大型图像数据库的图像检索。

主权项

一种基于边缘方向差特征袋的图像检索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：输入检索的彩色图像；步骤2：对检索图像做灰度变换，通过方向可调滤波器进行处理，选取二维高斯函数为滤波器核函数，选取合适的滤波器滑动窗口大小，得到每个像素点2L个方向上的能量函数Wσ(x,y,θ)，L表示方向的个数，x和y表示像素点的坐标值，σ为滤波器尺度参数，θ为方向的值，范围是0～2π，取值间隔为π/L；步骤3：通过方向滤波的结果提取该检索图像的边缘像素点：3a)以灰度图像中的每个像素点为中心点，通过对其与相邻像素的灰度差异分析，在每个方向上计算每个像素点的灰度差异值Pd(x,y,θ)，其中d为圆形邻域半径，d的值为4σ；3b)对于灰度图像中每个像素点，统计从其每个方向θ开始，旋转π角度，L个方向上灰度差异值Pd(x,y,θ)的向量和值Mθ(x,y),并选取Mθ(x,y)取得最大值时的θ为该像素点的边缘起始方向Θ(x,y)；3c)根据灰度图像中每个像素点边缘方向的能量函数Wσ(x,y,θ)进行模值计算得到每一个像素点2L个方向上的能量值A(x,y,θ)；3d)根据灰度图像每一个像素点的能量值A(x,y,θ)从其边缘起始方向Θ(x,y)开始，旋转π角度进行向量求和计算得到图像中每个像素点边缘主方向向量该主方向向量的幅值即该像素点的边缘能量值amp(x,y)，该主方向向量的方向即该像素点的边缘主方向φ(x,y)；3e)通过对灰度图像每一个像素点的主方向向量的方向φ(x,y)和幅值amp(x,y)进行阈值判断提取图像的边缘像素点，选取一个3*3大小的窗遍历每个像素点，计算该像素8邻域内的像素点是否满足方向阈值Tp和能量阈值Ta，如果满足，该中心像素点确定为图像边缘像素点，其中Tp的取值为一范围5π/6～7π/6，Ta取值为2.5σ；步骤4：根据检索图像的边缘像素点提取原检索彩色图像的所有边缘像素点的边缘方向差特征，得到该图像每一个边缘像素点的红色‑R、绿色‑G和蓝色‑B三个通道的边缘方向差特征hstr(e)、hstg(e)和hstb(e)，e表示该图像的第e个边缘点，e＝1,2,...,E，E为检索图像所有边缘像素点的总数；步骤5：在待检索图像数据库中对于每类图像随机选取l张图像组成训练图像数据库，从训练图像数据库中提取一幅训练图像执行步骤2—步骤4进行每一张图像所有边缘像素点的边缘方向差特征提取，遍历训练图像数据库中的所有图像，图像所有边缘像素点的边缘方向差特征在三个颜色通道内依次为tstr,m(om)、tstg,m(om)和tstb,m(om)，m＝1,2,...,M，M为训练图像数据库大小，om表示第m张训练图像的第om个边缘像素点，om＝1,2,...,Om，Om为第m张训练图像所有边缘像素点的总数；步骤6：对全部训练图像的所有边缘像素点的红色‑R通道的边缘方向差特征tstr,m(om)，通过K‑means聚类计算，取K个聚类中心得到红色‑R通道的w行、K列的二维特征袋字典Dicr，K为K‑means聚类中心的个数，即字典的大小，同样的方法在绿色‑G通道和蓝色‑B通道内，分别对tstg,m(om)和tstb,m(om)执行红色‑R通道同样的计算分别得到绿色‑G通道w行、K列的二维特征袋字典Dicg和蓝色‑B通道的w行、K列的二维特征袋字典Dicb；步骤7：对于检索图像利用步骤6得到的特征袋字典Dicr、Dicg和Dicb进行编码计算得到检索图像基于方向差特征袋字典的隶属度编码直方图特征X，该编码直方图特征X包含了红色‑R、绿色‑G和蓝色‑B三通道的编码直方图特征；步骤8：从图像总数大小为S的待检索图像数据库中提取一幅待检索图像执行步骤2—步骤4进行每一张图像所有边缘像素点的边缘方向差特征提取，图像所有边缘像素点的边缘方向差特征在三个颜色通道内依次为hst'r,i(e′i)、hst'g,i(e′i)和hst'b,i(e′i)，然后执行步骤7得到每一张待检索图像基于方向差特征袋字典的编码直方图特征X′i，遍历图像数据库中的所有图像，i＝1,2,...,S，S为待检索图像总数，e′i表示第i张待检索图像的第e′i个边缘像素数，e′i＝1,2,...,E′i，E′i为第i张待检索图像所有边缘像素点的总数；步骤9：把检索图像和待检索图像进行基于方向差特征袋字典的编码直方图特征的相似性匹配，计算检索图像的编码直方图特征X和待检索图像的编码直方图特征X′i的2范数相似性距离得到Disi(X,X′i)；步骤10：对于每幅待检索图像按照其Disi(X,X′i)的值进行从小到大的顺序排列，显示其中前n张图像即为基于边缘方向差特征袋的图像检索结果，i＝1,2,...,S，S为待检索图像总数，n为返回检索图像数目，取值为人为自主确定的正整数。