一种构建图像数据库的方法与系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102831239A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102831239A(43)申请公布日2012.12.19(21)申请号201210324334.5(22)申请日2012.09.04(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区清华园北京市100084-82信箱(72)发明人胡事民陈韬马里千程明明(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王莹(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)G06T7/00(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书44页页附图附图11页(54)发明名称一种构建图像数据库的方法与系统(57)摘要本发明公开了一种构建图像数据库的方法及系统，包括以下步骤：利用关键词从互联网上自动下载图像，对下载的图像进行物体检测并进行初步过滤，对检测到的物体进行精细轮廓分割，得到分割图元，将得到的分割图元进行基于轮廓匹配的过滤，形成图像数据库；该数据库通常能达到80%-90%的标注准确率，用户可以通过绘制草图或者调整骨架等方式快速地对图像数据库进行基于内容的检索，从而快速找到其所需要的图像合成与创作资源。CN102839ACN102831239A权利要求书1/2页1.一种构建图像数据库的方法，其特征在于，包括以下步骤：A、利用关键词从互联网上自动下载图像；B、对下载的图像进行物体检测并进行初步过滤；C、对检测到的物体进行精细轮廓分割，得到分割图元；D、对分割图元进行基于轮廓匹配的过滤，形成图像数据库；其中，每一个图像中被分割出的前景物体称为分割图元。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，对符合关键词描述的物体检测时，利用计算机视觉中对应的前景物体检测或显著性区域检测算法进行检测。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，检测为符合该类别关键词的物体的概率需大于0.3。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，对检测后的图像根据图像背景复杂程度进行过滤。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，进一步包括以下步骤：B1：将每个图像中位于检测到的物体包围盒之外的图像进行分割；B2：计算分割块数；B3：基于B2所得块数，按照所述块数从少到多的顺序对同一关键词下载到的图像进行排序；B4：过滤出排序靠前的部分图像。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤B1采用图像超像素过分割算法对图像进行分割。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C采用基于图分割的图像自动分割算法对检测到的物体进行精细轮廓分割。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C中采用集合F和集合M作为图分割算法的约束区域，初始前景物体的检测区域作为图分割算法的初始区域，其中集合F包括物体检测中每个局部区域的中心点和检测概率较高的像素，集合M包括物体检测中检测概率最低的像素。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D中的过滤为级联形状的过滤。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤D进一步包括：D1：从步骤C生成的分割图元中选择至少一个作为参考依据；D2：根据作为参考依据的分割图元的轮廓，对步骤C中生成的分割图元的轮廓进行仿射变换，获得和作为参考依据的分割图元的轮廓相匹配的分割图元；D3：对匹配的分割图元进行重新排序，获得排序靠前的部分分割图元。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述步骤进一步包括将所述部分分割图元使用分层数的形状匹配算法进行排序。12.一种构建图像数据库的处理系统，其特征在于，包括有图像下载模块、图像处理模块和最终过滤模块，其中：图像下载模块，用于利用关键词从互联网上自动下载图像；图像处理模块，用于将下载的图片进行物体检测并初步过滤，进而将其进行精细轮廓分割，得到分割图元；2CN102831239A权利要求书2/2页最终过滤模块，用于对分割图元进行基于轮廓匹配的过滤，最终生成图像数据库。3CN102831239A说明书1/4页一种构建图像数据库的方法与系统技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种含物体分类和精细轮廓分割标注的图像数据库的半自动构建方法与系统。背景技术[0002]随着多媒体技术的迅速发展，各种图像视频资源极大丰富，互联网上每天都会增加大量用户拍摄和创作的图像。然而这些图像往往只含有文字标签，而且标注的准确性缺乏保证，用户要在海量图像中搜寻符合其意愿的物体和角色往往需要先通过关键词搜索，然后在海量结果中逐一寻找。[0003]近些年来，为解决这一问题，计算机图形学和多媒体领域的科研人员做了关于基于内容的大量互联网图像检索的研究，例如现有技术中提出了一种基于草图的互联网图像检索方法以及一种跨类型图像检索的方法