本申請(qǐng)公開(kāi)了圖像檢索方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子；生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量；基于特征向量，確定檢索結(jié)果。實(shí)現(xiàn)了同時(shí)提取反映圖像全局特征和局部特征的描述子，以及生成特征向量后與其他的圖像的預(yù)設(shè)特征向量進(jìn)行相似度匹配，從而查找出相似的圖像，提升了圖像檢索的準(zhǔn)確率。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，具體涉及應(yīng)用領(lǐng)域，尤其涉及圖像檢索方法和裝置。
技術(shù)介紹
目前，在一些應(yīng)用中，向用戶(hù)提供了圖像檢索的功能。通常采用的方式為：接收用戶(hù)輸入的待檢索圖像，提取圖像的某一個(gè)特征，然后將該特征與其他圖像的該特征進(jìn)行比較，將相似度大于閾值的圖像作為檢索結(jié)果返回給用戶(hù)。然而，當(dāng)采用上述方式進(jìn)行圖像檢索時(shí)，僅提取圖像的單一特征，無(wú)法全面的描述出圖像的特征，進(jìn)而造成在查找相似的圖像時(shí)，僅可以查找出與待檢索圖像在某一特征上相似的圖像，檢索的準(zhǔn)確率較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像檢索方法和裝置，用于解決上述
技術(shù)介紹
部分存在的技術(shù)問(wèn)題。第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像檢索方法，該方法包括：接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子；生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量；基于特征向量，確定檢索結(jié)果。第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像檢索裝置，該裝置包括：接收單元，配置用于接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；獲取單元，配置用于獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子；生成單元，配置用于生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量；確定單元，配置用于基于特征向量，確定檢索結(jié)果。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膱D像檢索方法和裝置，通過(guò)接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子；生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量；基于特征向量，確定檢索結(jié)果。實(shí)現(xiàn)了同時(shí)提取反映圖像全局特征和局部特征的描述子，以及生成特征向量后與其他的圖像的預(yù)設(shè)特征向量進(jìn)行相似度匹配，從而查找出相似的圖像，提升了圖像檢索的準(zhǔn)確率。附圖說(shuō)明通過(guò)閱讀參照以下附圖所作的對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本申請(qǐng)的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯：圖1是本申請(qǐng)可以應(yīng)用于其中的示例性系統(tǒng)架構(gòu)圖；圖2示出了根據(jù)本申請(qǐng)的圖像檢索方法的一個(gè)實(shí)施例的流程圖；圖3示出了本申請(qǐng)中的圖像檢索方法的一個(gè)示例性流程圖；圖4示出了根據(jù)本申請(qǐng)的圖像檢索裝置的一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是適于用來(lái)實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)實(shí)施例的終端設(shè)備或服務(wù)器的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本申請(qǐng)作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。可以理解的是，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋相關(guān)專(zhuān)利技術(shù)，而非對(duì)該發(fā)明的限定。另外還需要說(shuō)明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與有關(guān)專(zhuān)利技術(shù)相關(guān)的部分。需要說(shuō)明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本申請(qǐng)。圖1示出了可以應(yīng)用本申請(qǐng)的圖像檢索方法或圖像檢索裝置的實(shí)施例的示例性系統(tǒng)架構(gòu)100。如圖1所示，系統(tǒng)架構(gòu)100可以包括終端設(shè)備101、102、103，網(wǎng)絡(luò)104和服務(wù)器105。網(wǎng)絡(luò)104用以在終端設(shè)備101、102、103和服務(wù)器105之間提供傳輸鏈路的介質(zhì)。網(wǎng)絡(luò)104可以包括各種連接類(lèi)型，例如有線(xiàn)、無(wú)線(xiàn)傳輸鏈路或者光纖電纜等等。用戶(hù)可以使用終端設(shè)備101、102、103通過(guò)網(wǎng)絡(luò)104與服務(wù)器105交互，以接收或發(fā)送消息等。終端設(shè)備101、102、103上可以安裝有各種通訊應(yīng)用，例如、圖像處理類(lèi)應(yīng)用、瀏覽器類(lèi)應(yīng)用、搜索類(lèi)應(yīng)用、文字處理類(lèi)應(yīng)用等。終端設(shè)備101、102、103可以是具有顯示屏并且支持網(wǎng)絡(luò)通信的各種電子設(shè)備，包括但不限于智能手機(jī)、平板電腦、電子書(shū)閱讀器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，動(dòng)態(tài)影像專(zhuān)家壓縮標(biāo)準(zhǔn)音頻層面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，動(dòng)態(tài)影像專(zhuān)家壓縮標(biāo)準(zhǔn)音頻層面4)播放器、膝上型便攜計(jì)算機(jī)和臺(tái)式計(jì)算機(jī)等等。服務(wù)器105可以接收終端設(shè)備101、102、103上發(fā)送的圖像，查找出相似的圖像，將相似的圖像反饋給終端設(shè)備。應(yīng)該理解，圖1中的終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器的數(shù)目?jī)H僅是示意性的。根據(jù)實(shí)現(xiàn)需要，可以具有任意數(shù)目的終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器。請(qǐng)參考圖2，其示出了根據(jù)本申請(qǐng)的圖像檢索方法的一個(gè)實(shí)施例的流程200。需要說(shuō)明的是，本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的圖像檢索方法一般由圖1中的服務(wù)器105執(zhí)行，相應(yīng)地，圖像檢索裝置一般設(shè)置于服務(wù)器105中。該方法包括以下步驟：步驟201，接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求。在本實(shí)施例中，當(dāng)需要查找出與待檢索圖像相似的圖像時(shí)，可以首先接收對(duì)待檢索圖像的檢索請(qǐng)求，檢索請(qǐng)求中包含待檢索圖像。步驟202，獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子。在本實(shí)施例中，在獲取到待檢索的圖像之后，可以提取待檢索的圖像的特征。在本實(shí)施例中，可以同時(shí)提取待檢索的圖像的全局特征信息和局部特征信息，全局特征信息可以為全局特征顏色與邊緣方向特征描述子(ColorandEdgeDirectivityDescriptor，CEDD)，也可稱(chēng)之為CEDD描述子，局部特征信息可以為局部特征描述子，也可稱(chēng)之為SURF描述子。在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子包括:建立圖像的尺度空間；分別確定尺度空間的每一層圖像中對(duì)應(yīng)的海森矩陣的行列式的值大于閾值的像素點(diǎn)；從確定出的像素點(diǎn)中查找出滿(mǎn)足以下條件的特征點(diǎn)：對(duì)應(yīng)的海森矩陣的行列式的值大于相鄰區(qū)域內(nèi)預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的海森矩陣的行列式的值；基于特征點(diǎn)，獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子。在本實(shí)施例的一些可選的實(shí)現(xiàn)方式中，基于特征點(diǎn)，獲取圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子包括：選取特征點(diǎn)的主方向，以及將特征點(diǎn)的坐標(biāo)所處的坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)為主方向；以特征點(diǎn)為中心，選取預(yù)設(shè)大小的窗口作為特征點(diǎn)的相鄰區(qū)域；在相鄰區(qū)域內(nèi)，提取全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子。在本實(shí)施例中，可以采用以下方式獲取待檢索的圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子：為使待檢索圖像在與其他圖像之間進(jìn)行匹配時(shí)，能夠具有尺度不變性，可以對(duì)待檢索圖像進(jìn)行分層，建立待檢索圖像對(duì)應(yīng)的尺度空間。例如，可以首先生成待檢索圖像對(duì)應(yīng)的積分圖像，然后，通過(guò)改變箱式濾波器模板的大小的方式對(duì)積分圖像本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括：接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；獲取所述圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子；生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量；基于所述特征向量，確定檢索結(jié)果。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括：
接收對(duì)待檢索的圖像的檢索請(qǐng)求；
獲取所述圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特
征描述子；
生成全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)
應(yīng)的特征向量；
基于所述特征向量，確定檢索結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述圖像的
全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子包括:
建立所述圖像的尺度空間；
分別確定尺度空間的每一層圖像中對(duì)應(yīng)的海森矩陣的行列式的
值大于閾值的像素點(diǎn)；
從確定出的像素點(diǎn)中查找出滿(mǎn)足以下條件的特征點(diǎn)：對(duì)應(yīng)的海森
矩陣的行列式的值大于相鄰區(qū)域內(nèi)預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的海森矩陣
的行列式的值；
基于所述特征點(diǎn)，獲取所述圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征
描述子和局部特征描述子。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述特征點(diǎn)，
獲取所述圖像的全局特征顏色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述
子包括：
選取所述特征點(diǎn)的主方向，以及將特征點(diǎn)的坐標(biāo)所處的坐標(biāo)軸旋
轉(zhuǎn)為所述主方向；
以所述特征點(diǎn)為中心，選取預(yù)設(shè)大小的窗口作為特征點(diǎn)的相鄰區(qū)
域；
在所述相鄰區(qū)域內(nèi)，提取所述全局特征顏色與邊緣方向特征描述
子和局部特征描述子。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，生成全局特征顏
色與邊緣方向特征描述子和局部特征描述子對(duì)應(yīng)的特征向量包括：
利用K-Means聚類(lèi)算法將特征點(diǎn)的全局特征顏色與邊緣方向特征
描述子和局部特征描述子量化為預(yù)設(shè)維度的特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述特
征向量，確定檢索結(jié)果包括：
采用余弦相似度算法計(jì)算所述特征向量與預(yù)設(shè)特征向量的相似
度；
基于所述相似度，對(duì)預(yù)設(shè)特征向量對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行排序；
采用顏色自相關(guān)算法對(duì)排序后的圖像再次進(jìn)行排序，以及選取再
次排序后的預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的圖像作為檢索結(jié)果。
6.一種圖像檢...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：梅尚健，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：北京京東尚科信息技術(shù)有限公司，北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京;11
還沒(méi)有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。