基于局部信息的图像检索方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110633387A(43)申请公布日2019.12.31(21)申请号201910937048.8(22)申请日2019.09.29(71)申请人四川乐为科技有限公司地址610000四川省成都市高新区益州大道中段1800号1栋9层901号(72)发明人程飞(74)专利代理机构成都厚为专利代理事务所(普通合伙)51255代理人幸凯(51)Int.Cl.G06F16/583(2019.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称基于局部信息的图像检索方法(57)摘要本发明公开了一种基于局部信息的图像检索方法，包括：获取若干原始图像；分别将各原始图像划分为多个图像区域，并提取各图像区域的局部特征向量；分别为各原始图像生成一个图像ID；分别将各原始图像的图像ID和局部特征向量进行关联；利用所述原始图像的图像ID以及局部特征向量构建图像索引；获取查询图像；计算查询图像与图像索引中每幅原始图像的全图相似度，并根据全图相似度生成检索结果列表。本发明中将图像划分为多个图像区域，分别计算各个图像区域的局部相似度，然后根据局部相似度计算得到全图相似度，提高了检索结果的准确性。CN110633387ACN110633387A权利要求书1/1页1.基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，包括：获取若干原始图像；分别将各原始图像划分为多个图像区域，并提取各图像区域的局部特征向量；分别为各原始图像生成一个图像ID；分别将各原始图像的图像ID和局部特征向量进行关联；利用所述原始图像的图像ID以及局部特征向量构建图像索引；获取查询图像；计算查询图像与图像索引中每幅原始图像的全图相似度，并根据全图相似度生成检索结果列表。2.根据权利要求1所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述局部特征向量的提取方法包括：将图像区域划分为若干个子区域，获取各子区域的灰度值梯度信息；根据所述灰度值梯度信息生成所述图像区域的特征描述符；将所述特征描述符输入词包模型中得到所述图像区域的局部特征向量。3.根据权利要求1所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述全图相似度的计算方法包括：按和原始图像相同的方式将所述查询图像划分为多个图像区域，并提取各图像区域的局部特征向量；分别计算查询图像中各图像区域与原始图像中对应的图像区域之间的相似度，得到局部相似度；根据所有局部相似度计算查询图像和原始图像之间的全图相似度。4.根据权利要求3所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述图像区域的划分方法为：将原始图像划分为角部图像区域和中心图像区域。5.根据权利要求4所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，根据所有局部相似度计算查询图像和原始图像之间的全图相似度时，中心图像区域对应的局部相似度的权重大于角部图像区域对应的局部相似度的权重。6.根据权利要求3所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述全图相似度的计算方法还包括：设置查询图像中各图像区域对应的局部相似度的权重。7.根据权利要求1所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述检索结果列表中包括与查询图像的全图相似度大于阈值的原始图像。8.根据权利要求1所述的基于局部信息的图像检索方法，其特征在于，所述检索结果列表中将原始图像按照与查询图像的全图相似度的大小顺序进行排列。2CN110633387A说明书1/4页基于局部信息的图像检索方法技术领域[0001]本发明属于图像处理领域，特别是涉及一种基于局部信息的图像检索方法。背景技术[0002]随着互联网的高速发展以及网民数量的迅猛增长，当前的网络舆情呈现关注度高、传播速度快等特点。在对网络舆情进行监测时，许多场景涉及到对图像的内容进行分析处理，例如基于图像内容进行检索。在基于图像内容的检索应用中，考虑的场景是给定一幅图像样例，在数据库中查找到与给定图像样例中内容相似的所有图。由于舆情监测对准确性和速度有较高的要求，因此如何提高检索结果的准确性和检索速度是一个重要的研究方向。发明内容[0003]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于局部信息的图像检索方法。[0004]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于局部信息的图像检索方法，包括：获取若干原始图像；分别将各原始图像划分为多个图像区域，并提取各图像区域的局部特征向量；分别为各原始图像生成一个图像ID；分别将各原始图像的图像ID和局部特征向量进行关联；利用所述原始图像的图像ID以及局部特征向量构建图像索引；获取查询图像；计算查询图像与图像索引中每幅原始图像的全图相似度，并根据全图相似度生成检索结果列表。[0005]优选的，所述局部特征向量的提取方法包括：将图像区域划分为若干个子区域，获取各子区域的灰度值