欢迎来到知嘟嘟! 联系电话:13095918853 卖家免费入驻,海量在线求购! 卖家免费入驻,海量在线求购!
知嘟嘟
我要发布
联系电话:13095918853
知嘟嘟经纪人
收藏
专利号: 201910552322X
申请人: 宁波图达信息技术有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-11-12
缴费截止日期: 暂无
价格&联系人
年费信息
委托购买

摘要:

权利要求书:

1.一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,包括:

步骤S01,提取查询图像的图像描述符向量Vs和图像描述符量化向量Qs,其中Vs = ,Qs = 

步骤S02,选取图像描述符向量的顶部最大值T,并确定顶部T分量值qmax,qmax-1, qmax-2,… qmax-T+1和第一关键字max,max-1, max-2,… max-T+1,其中 i是N维空间指数, i∈ (0, 1, …N-1), l是其中一量化级, l ∈ (0, 1, …L-1);

步骤S03,利用第一关键字查询量化值文档对应查询表,获得相似或相同图像的文档ID docidj;

步骤S04,利用文档ID docidj作为第二关键字查询文档图像向量对应查询表,获得每个文档对应的候选图像描述符向量Vj,其中Vj = 

步骤S05,比较查询图像的图像描述符向量Vs和候选图像描述符向量Vj两者的相似匹配度;

步骤S06,对相似匹配度结果排序,对照文档图像向量对应查询表获取相同或相似图像名称。

2.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,还包括:在步骤S01前,构建文档图像向量对应查询表和量化值文档对应查询表。

3.根据权利要求2所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述文档图像向量对应查询表构建过程如下:计算每个图像Ij的N维图像描述符向量Vj = ,Vj具有文档ID docidj,docidj是一个从0至最大数docidmax的顺序增量的整数;

计算图像描述符量化向量Qj = ,其中qji∈ (0, 1, 2…L-1), vji被映射到L级量化值qji中的一个;

将每个图像docidj作为关键字,将图像描述符向量Vj、图像描述符量化向量Qj和图像名称作为内容,构建文档图像向量对应查询表。

4.根据权利要求3所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述计算图像描述符量化向量的具体步骤为:确定图像描述符向量Vj的最高限值vmax和最低限值vmin;

利用线性化量化计算公式计算图像描述符量化向量:qji= integer( L • (vji- vmin)/( vmax - vmin)),其中公式integer()表示将浮点结果转化为有效量化值最接近的整数。

5.根据权利要求3所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述量化值文档对应查询表构建过程如下:计算第一关键字key = 

计算每个图像文档docid的位图数组,位图数组具有M字节或M/8+1字节,M是图像文档的总量,位图数组设置位置n的位表示具有docidj为n的图像文档,并且图像文档中相应图像具有相应的图像描述符量化值;

将第一关键字作为关键字,将位图数组作为内容,构建量化值文档对应查询表。

6.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述步骤S03具体包括:步骤S31,选择最大量化值的所有图像文档docid,并形成相关的第一位图数组,并将第一位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组;

步骤S32,选择最大量化值小于1的所有图像文档docid,使用第一关键字查询量化值文档对应查询表,获得第二位图数组,并将第二位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组;

步骤S33,选择最大量化值大于1的所有图像文档docid,使用第一关键字查询量化值文档对应查询表,获得第三位图数组,并将第三位图数组中所有位置位按位OR逻辑运算后转移到最终位图数组;

步骤S34,通过最终位图数组的每个位获取相似或相同图像的文档ID docidj;

其中,步骤S32中第一关键字max的l为l-1,步骤S33中第一关键字的l为l+1。

7.根据权利要求6所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述步骤S31在选择最大量化值的所有图像文档docid并形成相关第一位图数组前,还包括设置max max-1 max-2docidBitMapArray ,docidBitMapArray , docidBitMapArray ,… docidBitMapArraymax-i… docidBitMapArray max-(T-1)为与顶部T分量值qmax,qmax-1, qmax-2,… qmax-T+1相关的docid位图数组。

8.根据权利要求1所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述步骤S05具体包括:计算查询图像的图像描述符向量Vs和候选图像描述符向量Vj之间的向量距离:distance(Vs, Vj) = [(vs1 – vj1)2 + (vs2 – vj2)2 + …+ (vsN– vjN)2]1/2,其中,N为向量维度;当距离为0时,则查询图像与图像集匹配,当距离小于0时,距离代表图像之间不同程度的相似性。

9.根据权利要求8所述的一种相同或相似图像搜索方法,其特征在于,所述步骤S06具体为:对距离结果进行降序排序,对照文档图像向量对应查询表获取相同或相似图像名称。