[发明专利]一种有效的基于内容的人体皮肤图像分类检索方法

摘要

本发明涉及一种有效的基于内容的人体皮肤图像分类检索方法，属于基于内容的图像分类检索技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采用基于电容的Fingerprint Sensor对人体皮肤图片进行采集；S2：将采集到的人体皮肤图片运用2D Gabor小波算法进行分类检索，通过对图片多频道多分辨率的分析，提取图片的特征向量，然后通过对数据库中图片之间特征向量相似度的比较，最终完成图片的分类检索。本发明提供的方法对基于内容的图像分类检索技术领域，特别是人体皮肤分类检索领域提供了很好的技术支持，具有广阔的应用前景。

主权项

1.一种有效的基于内容的人体皮肤图像分类检索方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：采用基于电容的Fingerprint Sensor对人体皮肤图片进行采集；使用Fingerprint Sensor来采集图片，所述Fingerprint Sensor具备256×300个像素矩阵，每个像素的每空间分辨率为50微米；其总共测量范围区域为12.8×15微米；每一个像素本质上都是一个电容感应器，电容传感器主要生成一个皮肤表面的电容图像，在每一幅图像中，每一个像素都可以由0‑255的8位灰度值表示，对于所有的测量来说它的测量持续时间都被限制在5s；S2：将采集到的人体皮肤图片运用2D Gabor小波算法进行分类检索，通过对图片多频道多分辨率的分析，提取图片的特征向量，然后通过对数据库中图片之间特征向量相似度的比较，最终完成图片的分类检索；首先把2D Gabor小波滤波器和数据库中所有的图像进行卷积得到每幅图的特征向量，然后把图像的特征向量作为向量空间，然后在图片库中选取一张作为目标图像，通过把目标图像用2D Gabor小波滤波器提取的特征向量与特征向量空间中所有的特征向量进行相似度比较，找到与目标图像最相似的前三位图像，其中相似度度量采用欧式距离。