用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法

2023-10-08 21:27:39 1

用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法
【專利摘要】本發明公開了用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，涉及圖像檢索技術。本發明技術要點包括：提取輸入圖像的顏色分布特徵及紋理分布特徵；分別計算所述輸入圖像的顏色分布特徵與資料庫中每一幅圖像的顏色分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的顏色分布特徵相似度Sa（i）；分別計算所述輸入圖像的紋理分布特徵與資料庫中每一幅圖像的紋理分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的紋理分布特徵相似度Sb（i）；利用公式S（i）=Wa×Sa（i）+Wb×Sb（i），計算輸入圖像與資料庫中每一幅圖像的組合相似度S（i）。
【專利說明】用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像檢索技術，尤其是一種用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著移動網際網路的迅速發展，拍照應用獲得了很大的發展空間，照片的獲取與存儲變得十分容易。隨著照片數據爆炸式的增長，用戶迫切需要對照片的檢索和整理的自動化技術。現有的圖像檢索技術都要依賴資料庫中已存圖像的訓練樣本求得相似度。而目前雲存儲的照片基本上都是來自各種用戶拍攝的各種場景的照片，並沒有可獲取的顯示標註了的訓練樣本。因而現有的圖像檢索技術不便直接應用到雲存儲圖像的檢索中。

【發明內容】

[0003]本發明所要解決的技術問題是:針對上述存在的問題，提供一種適用於雲存儲顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法。
[0004]本發明提供的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，包括:
[0005]步驟1:提取輸入圖像的顏色分布特徵及紋理分布特徵；
[0006]步驟2:分別計算所述輸入圖像的顏色分布特徵與資料庫中每一幅圖像的顏色分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的顏色分布特徵相似度Sa(i)，i取0、1、2…資料庫圖像總數-1 ；
[0007]分別計算所述輸入圖像的紋理分布特徵與資料庫中每一幅圖像的紋理分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的紋理分布特徵相似度Sb(i)，i取O、1、2…資料庫圖像總數-1 ；
[0008]步驟3:利用公式S (i) =WaXSa (i)+WbXSb⑴，i取O、1、2…資料庫圖像總數-1，Wa、Wb為加權係數且Wa+Wb=l，計算輸入圖像與資料庫中每一幅圖像的組合相似度S
(i)o
[0009]優選地，所述顏色分布特徵的獲取方法包括:
[0010]步驟201:將圖像轉換到HSV顏色空間，得到圖像I ;
[0011]步驟202:將圖像各個像素的H、S、V分量映射為顏色特徵值G:G=Qs*Qv*H+Qv*S+V ；將HSV顏色空間的三個通道的取值範圍進行區間劃分，分別劃分為Hi, Sj, Vk,其中O - i - Qh, O - j - Qs, O - k - Qv, Qh, Qs, Qv分別表示HSV顏色空間的三個通道被分割的區間總數；
[0012]步驟203:統計圖像中各個像素點的特徵值分布情況:遍歷每個像素點的顏色特徵值，統計落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量，將落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量分別除以圖像像素點總數，得到歸一化的顏色分布特徵hist (X)，其中X代表顏色分布直方圖區間。[0013]優選地，所述顏色分布特徵的獲取方法還包括:
[0014]將圖像劃分為N塊；在所述步驟203中:統計圖像中各個像素點的特徵值分布情況:遍歷每個像素點的特徵值，統計落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量，且將不是圖像邊界塊中的像素點統計兩次；將落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量分別除以圖像像素點總數，得到歸一化的顏色分布特徵hist (X)，其中X代表顏色直方圖。
[0015]優選地，所述紋理分布特徵的獲取方法包括:
[0016]步驟301:將圖像轉換為灰度圖，得到圖像L ；
[0017]步驟302:以尺寸為3像素X 3像素的模板，遍歷所述圖像L，得到每個模板的LBP特徵，其中得到模板LBP特徵的方法包括:
[0018]記模板中的9個像素點的灰度值為Pi(0≤ i ≤8)，其中模板正中的像素灰度值記為Po ;將模板中其它的像素點的灰度值減去Po得到:
[0019]g-P1-Po, (I ≤ i ≤ 8);
[0020]對每個計算得到的gi進行二值化處理:如果gi≥O則令gi=l，否則gi=0 ;將位於位置i的像素的gi值擴展為8位2進位數，得到LBP(i)特徵為，I≤i≤8:
[0021]
【權利要求】
1.一種用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，包括: 步驟1:提取輸入圖像的顏色分布特徵及紋理分布特徵； 步驟2:分別計算所述輸入圖像的顏色分布特徵與資料庫中每一幅圖像的顏色分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的顏色分布特徵相似度Sa(i)，i取0、1、2…資料庫圖像總數-1 ； 分別計算所述輸入圖像的紋理分布特徵與資料庫中每一幅圖像的紋理分布特徵的相似度，得到輸入圖像與資料庫中每一幅圖像之間的紋理分布特徵相似度Sb (i)，i取0、1、2…資料庫圖像總數-1 ； 步驟3:利用公式S (i)=ffaXSa (i)+WbXSb (i)，i取O、1、2…資料庫圖像總數_1，Wa, Wb為加權係數且Wa+Wb=l，計算輸入圖像與資料庫中每一幅圖像的組合相似度S (i)。
2.根據權利要求1所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述顏色分布特徵的獲取方法包括: 步驟201:將圖像轉換到HSV顏色空間，得到圖像I ; 步驟202:將圖像各個像素的H、S、V分量映射為顏色特徵值G:G=Qs*Qv*H+Qv*S+V ；將HSV顏色空間的三個通道的取值範圍進行區間劃分，分別劃分為Hi, Sj, Vk,其中O ≤ i ≤ Qh, O ≤ j ≤ Qs, O ≤ k ≤ Qv, Qh, Qs, Qv分別表示HSV顏色空間的三個通道被分割的區間總數； 步驟203:統計圖像中各個像素點的顏色特徵值分布情況:遍歷每個像素點的顏色特徵值，統計落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量，將落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量分別除以圖像像素點總數，得到歸一化的顏色分布特徵hist (X)，其中X代表顏色分布直方圖區間。
3.根據權利要求2所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述顏色分布特徵的獲取方法還包括: 將圖像劃分為N塊；在所述步驟203中:統計圖像中各個像素點的特徵值分布情況:遍歷每個像素點的特徵值，統計落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量，且將不是圖像邊界塊中的像素點統計兩次；將落入各個顏色分布直方圖區間的像素點數量分別除以圖像像素點總數，得到歸一化的顏色分布特徵hist(x)，其中X代表顏色直方圖。
4.根據權利要求1或2所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述紋理分布特徵的獲取方法包括: 步驟301:將圖像轉換為灰度圖，得到圖像L ; 步驟302:以尺寸為3像素X 3像素的模板，遍歷所述圖像L，得到每個模板的LBP特徵，其中得到模板LBP特徵的方法包括: 記模板中的9個像素點的灰度值為Pi(0 < i < 8)，其中模板正中的像素灰度值記為Po ;將模板中其它的像素點的灰度值減去Po得到:
gi=P1-Po, (I ≤ i ≤ 8)； 對每個計算得到的gi進行二值化處理:如果gi ≤ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位於位置i的像素的gi值擴展為8位2進位數，得到LBP⑴特徵為，I≤i≤8:
5.根據權利要求4所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述步驟2中計算顏色分布特徵相似度Sa的方法包括: 步驟401:利用公式
6.根據權利要求4所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述步驟2中計算紋理分布特徵相似度Sb的方法包括: 步驟401:利用公式
7.根據權利要求1所述的用於顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述Wa>Wb。
8.一種用於紋理分布圖像檢索方法的相似度獲取方法，其特徵在於，包括: 步驟1:提取輸入圖像的紋理分布特徵； 步驟2:分別計算所述輸入圖像的紋理分布特徵與資料庫中每一幅圖像的紋理分布特徵的相似度，到的若干紋理分布特徵相似度Sb (i)，i取0、1、2…資料庫圖像總數-1 ；所述紋理分布特徵的獲取方法包括: 步驟301:將圖像轉換為灰度圖，得到圖像L ; 步驟302:以尺寸為3像素X 3像素的模板，遍歷所述圖像L，得到每個模板的LBP特徵，其中得到模板LBP特徵的方法包括: 記模板中的9個像素點的灰度值為Pi(0 < i < 8)，其中模板正中的像素灰度值記為Po ;將模板中其它的像素點的灰度值減去p0得到:gi=P1-Po, (1≤i≤8)；對每個計算得到的gi進行二值化處理:如果gi≥ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位於位置i的像素的gi值擴展為8位2進位數，得到LBP⑴特徵為，I≤i≤8:
9.根據權利要求8所述的用於紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特徵在於，所述步驟2中計算紋理分布特徵相似度Sb的方法包括:


步驟401:利用公式
10.一種紋理分布特徵的獲取方法，其特徵在於，包括: 步驟301:將圖像轉換為灰度圖，得到圖像L ； 步驟302:以尺寸為3像素X 3像素的模板，遍歷所述圖像L，得到每個模板的LBP特徵，其中得到模板LBP特徵的方法包括: 記模板中的9個像素點的灰度值為Pi (O ≤ i ≤ 8)，其中模板正中的像素灰度值記為Po ;將模板中其它的像素點的灰度值減去Po得到:gi=P1-Po, (I ≤ i≤ 8)； 對每個計算得到的gi進行二值化處理:如果gi ≥ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位於位置i的像素的gi值擴展為8位2進位數，得到LBP⑴特徵為，I≤i≤8:

【文檔編號】G06T7/00GK103440646SQ201310361615
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月19日 優先權日:2013年8月19日
【發明者】徐瀅 申請人:成都品果科技有限公司