專利名稱：具備rts不變性的圖像搜索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種檢索方法，具體涉及ー種圖像檢索方法。
背景技術(shù)：
互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從早期的以文本為主，擴(kuò)展到了圖文并茂的形式。通過互聯(lián)網(wǎng)觀看、傳遞圖像的需求越來越多。目前通用搜索引擎進(jìn)行圖像搜索，仍然以基于文本的搜索為主。例如googleimage search，需要用戶輸入關(guān)鍵詞，然后通過匹配文本中的關(guān)鍵詞的方式，查詢到相關(guān)的圖像。但是使用文本進(jìn)行圖像捜索難以滿足用戶另一方面的需求，即當(dāng)用戶沒有抽選到合適的關(guān)鍵詞對所需的圖像內(nèi)容進(jìn)行描述時(shí)，可能難以正確搜索到他所需要的圖像資源。目前，在進(jìn)行基于ニ值圖像內(nèi)容的圖像搜索吋，有以下主要技術(shù)難點(diǎn)難點(diǎn)1是待搜索圖像會(huì)出現(xiàn)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放(RTQ變化。如圖1所示兩幅圖像， 從內(nèi)容來看完全相同，但是圖像尺寸發(fā)生了變化，即縮放變化(resize)，這種情況下，需要認(rèn)為這兩幅圖像內(nèi)容相似，在捜索的時(shí)候，需要克服圖像尺寸方面的變化，正確將這些相似圖像都能夠檢索出來。難點(diǎn)2是內(nèi)容相似的圖像存在局部細(xì)節(jié)上的變化，如圖2所示以“叉子”為例，其中4幅ニ值圖像內(nèi)容都和“叉子”相關(guān)，但是圖像的局部細(xì)節(jié)各不相同，在計(jì)算圖像的相似性吋，需要克服這些細(xì)節(jié)的變化，將相似的圖像歸類到一起。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種具備RTS不變性的圖像搜索方法，它能夠進(jìn)行基于圖像內(nèi)容的捜索，該搜索算法能處理圖像在旋轉(zhuǎn)、平移、縮放變換下的相似度度量問題，即當(dāng)被檢索圖像發(fā)生以上變換時(shí)，仍然能穩(wěn)定的捜索出相對應(yīng)的結(jié)果。為了解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種具備RTS不變性的圖像搜索方法；包括以下步驟步驟一、統(tǒng)計(jì)圖像全部有效像素點(diǎn)，記錄位置，將原ニ值圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換，將經(jīng)過上述極坐標(biāo)變換后的圖像記為I2 (r，θ)；步驟ニ、對圖像I2 (r, θ )進(jìn)行變換；步驟三、對變換后的圖像提取特征，形成特征庫；步驟四、輸入圖像，計(jì)算圖像的不相似度，不相似度計(jì)算值越小，表示兩幅圖像相似程度越高；步驟五、按照相似度計(jì)算值由小到大輸出圖像列表。本發(fā)明的有益效果在于能夠進(jìn)行基于圖像內(nèi)容的捜索，該搜索算法能處理圖像在旋轉(zhuǎn)、平移、縮放變換下的相似度度量問題，即當(dāng)被檢索圖像發(fā)生以上變換時(shí)，仍然能穩(wěn)定的搜索出相對應(yīng)的結(jié)果。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對本發(fā)明作進(jìn)ー步詳細(xì)說明。圖1是現(xiàn)有圖像搜索算法待搜索圖像會(huì)出現(xiàn)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放變化的示意圖；圖2是現(xiàn)有圖像搜索算法內(nèi)容相似的圖像存在局部細(xì)節(jié)上的變化的示意圖；圖3是本發(fā)明實(shí)施例所述方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式本系統(tǒng)提出一種基于傅立葉信號(hào)處理理論的圖像特征提取和捜索方法，能夠很好 的解決上述問題，實(shí)現(xiàn)理想的捜索效果。如圖3所示，其具體包括以下步驟1、讀取ニ值圖像數(shù)據(jù)I，圖像尺寸為寬Px，長Py，因此在圖像中共有N = Px^Py個(gè) 像素點(diǎn)。在這些像素點(diǎn)中，1表示存在形狀中的點(diǎn)，0表示外圍圖像。2、統(tǒng)計(jì)所有數(shù)值為1的像素點(diǎn)(既有效像素點(diǎn))的<Px，Py>,統(tǒng)計(jì)全部像素點(diǎn)的
總和后，計(jì)算ニ值圖像的質(zhì)心位置
權(quán)利要求
1.一種具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，包括以下步驟步驟一、統(tǒng)計(jì)圖像全部有效像素點(diǎn)，記錄位置，將原ニ值圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換，將經(jīng)過上述極坐標(biāo)變換后的圖像記為I2 (r，θ)；步驟ニ、對圖像I2(r，θ )進(jìn)行變換；步驟三、對變換后的圖像提取特征，形成特征庫；步驟四、輸入圖像，計(jì)算圖像的不相似度，不相似度計(jì)算值越小，表示兩幅圖像相似程度越高；步驟五、按照相似度計(jì)算值由小到大輸出圖像列表。
2.如權(quán)利要求1所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟一包括統(tǒng)計(jì)圖像全部有效像素點(diǎn)，記錄位置；計(jì)算質(zhì)心Zx、Zy，最大半徑D ；以上述質(zhì)心為圓心， D為半徑，將原ニ值圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換，將經(jīng)過上述極坐標(biāo)變換后的圖像記為I2 (r，θ )。
3.如權(quán)利要求2所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟一中， 讀取ニ值圖像數(shù)據(jù)I，圖像尺寸為寬Ρχ，長Py，因此在圖像中共有N = PxXPy個(gè)像素點(diǎn)。
4.如權(quán)利要求3所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟一中， 統(tǒng)計(jì)所有數(shù)值為1的像素點(diǎn)的<Px，Py>，統(tǒng)計(jì)全部像素點(diǎn)的總和后，計(jì)算ニ值圖像的質(zhì)心位置
5.如權(quán)利要求4所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟一中， 以上述質(zhì)心<Zx，Zy>為圓心，D為半徑，將原ニ值圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換，對原圖像上的所有 value = 1的點(diǎn)，計(jì)算
6.如權(quán)利要求5所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟ニ中對圖像I2 (r，θ )進(jìn)行ニ維傅立葉變換，變換在ニ維傅立葉變換平面上，對系數(shù)進(jìn)行處理；所述步驟三中使用Z字形系數(shù)提取方法提取前N項(xiàng)系數(shù)構(gòu)成ー個(gè)特征向量；所有圖像的特征向量構(gòu)成特征庫。
7.如權(quán)利要求6所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟ニ中， 對圖像I2 (r，θ )進(jìn)行ニ維傅立葉變換，計(jì)算公式為
8.如權(quán)利要求7所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟三中， 在該平面上，對傅立葉變換系數(shù)進(jìn)行如下計(jì)算Nw (X，y) = r^^o
9.如權(quán)利要求8所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟三中， 將變換后的Nw數(shù)值中，按照Z字形系數(shù)提取方式，提取前N項(xiàng)系數(shù)構(gòu)成ー個(gè)特征向量V V = <Nw(0,1), Nw(l,0), Nw(2,0), N(l, 1)......N(ux, uy) > ；其中參數(shù)ux+uy <=5。
10.如權(quán)利要求1所述的具備RTS不變性的圖像搜索方法；其特征在干，所述步驟四中，對任意兩幅圖像Ia，Ib，通過下述公式
全文摘要
本發(fā)明公開了一種具備RTS不變性的圖像搜索方法；包括以下步驟步驟一、統(tǒng)計(jì)圖像全部有效像素點(diǎn)，記錄位置，將原二值圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換，將經(jīng)過上述極坐標(biāo)變換后的圖像記為I2(r，θ)；步驟二、對圖像I2(r，θ)進(jìn)行變換；步驟三、對變換后的圖像提取特征，形成特征庫；步驟四、輸入圖像，計(jì)算圖像的不相似度，不相似度計(jì)算值越小，表示兩幅圖像相似程度越高；步驟五、按照相似度計(jì)算值由小到大輸出圖像列表。本發(fā)明能夠進(jìn)行基于圖像內(nèi)容的搜索，該搜索算法能處理圖像在旋轉(zhuǎn)、平移、縮放變換下的相似度度量問題，即當(dāng)被檢索圖像發(fā)生以上變換時(shí)，仍然能穩(wěn)定的搜索出相對應(yīng)的結(jié)果。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102541854SQ20101058284
公開日2012年7月4日 申請日期2010年12月10日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月10日
發(fā)明者宋海濤, 陳運(yùn)文, 馬飛濤 申請人:盛樂信息技術(shù)(上海)有限公司