用于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(fā)明公開了用于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(shù)。本發(fā)明技術(shù)要點(diǎn)包括：提取輸入圖像的顏色分布特征及紋理分布特征；分別計(jì)算所述輸入圖像的顏色分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的顏色分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的顏色分布特征相似度Sa（i）；分別計(jì)算所述輸入圖像的紋理分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的紋理分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的紋理分布特征相似度Sb（i）；利用公式S（i）=Wa×Sa（i）+Wb×Sb（i），計(jì)算輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的組合相似度S（i）。
【專利說明】用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)，尤其是一種用于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(shù)】
[0002]近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，拍照應(yīng)用獲得了很大的發(fā)展空間，照片的獲取與存儲(chǔ)變得十分容易。隨著照片數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，用戶迫切需要對(duì)照片的檢索和整理的自動(dòng)化技術(shù)?，F(xiàn)有的圖像檢索技術(shù)都要依賴數(shù)據(jù)庫(kù)中已存圖像的訓(xùn)練樣本求得相似度。而目前云存儲(chǔ)的照片基本上都是來自各種用戶拍攝的各種場(chǎng)景的照片，并沒有可獲取的顯示標(biāo)注了的訓(xùn)練樣本。因而現(xiàn)有的圖像檢索技術(shù)不便直接應(yīng)用到云存儲(chǔ)圖像的檢索中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:針對(duì)上述存在的問題，提供一種適用于云存儲(chǔ)顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法。
[0004]本發(fā)明提供的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，包括:
[0005]步驟1:提取輸入圖像的顏色分布特征及紋理分布特征；
[0006]步驟2:分別計(jì)算所述輸入圖像的顏色分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的顏色分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的顏色分布特征相似度Sa(i)，i取0、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1 ；
[0007]分別計(jì)算所述輸入圖像的紋理分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的紋理分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的紋理分布特征相似度Sb(i)，i取O、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1 ；
[0008]步驟3:利用公式S (i) =WaXSa (i)+WbXSb⑴，i取O、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1，Wa、Wb為加權(quán)系數(shù)且Wa+Wb=l，計(jì)算輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的組合相似度S
(i)o
[0009]優(yōu)選地，所述顏色分布特征的獲取方法包括:
[0010]步驟201:將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，得到圖像I ;
[0011]步驟202:將圖像各個(gè)像素的H、S、V分量映射為顏色特征值G:G=Qs*Qv*H+Qv*S+V ；將HSV顏色空間的三個(gè)通道的取值范圍進(jìn)行區(qū)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(gè)通道被分割的區(qū)間總數(shù)；
[0012]步驟203:統(tǒng)計(jì)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的特征值分布情況:遍歷每個(gè)像素點(diǎn)的顏色特征值，統(tǒng)計(jì)落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量，將落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量分別除以圖像像素點(diǎn)總數(shù)，得到歸一化的顏色分布特征hist (X)，其中X代表顏色分布直方圖區(qū)間。[0013]優(yōu)選地，所述顏色分布特征的獲取方法還包括:
[0014]將圖像劃分為N塊；在所述步驟203中:統(tǒng)計(jì)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的特征值分布情況:遍歷每個(gè)像素點(diǎn)的特征值，統(tǒng)計(jì)落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量，且將不是圖像邊界塊中的像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)兩次；將落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量分別除以圖像像素點(diǎn)總數(shù)，得到歸一化的顏色分布特征hist (X)，其中X代表顏色直方圖。
[0015]優(yōu)選地，所述紋理分布特征的獲取方法包括:
[0016]步驟301:將圖像轉(zhuǎn)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(gè)模板的LBP特征，其中得到模板LBP特征的方法包括:
[0018]記模板中的9個(gè)像素點(diǎn)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(diǎn)的灰度值減去Po得到:
[0019]g-P1-Po, (I ≤ i ≤ 8);
[0020]對(duì)每個(gè)計(jì)算得到的gi進(jìn)行二值化處理:如果gi≥O則令gi=l，否則gi=0 ;將位于位置i的像素的gi值擴(kuò)展為8位2進(jìn)制數(shù)，得到LBP(i)特征為，I≤i≤8:
[0021]
【權(quán)利要求】
1.一種用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，包括: 步驟1:提取輸入圖像的顏色分布特征及紋理分布特征； 步驟2:分別計(jì)算所述輸入圖像的顏色分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的顏色分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的顏色分布特征相似度Sa(i)，i取0、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1 ； 分別計(jì)算所述輸入圖像的紋理分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的紋理分布特征的相似度，得到輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像之間的紋理分布特征相似度Sb (i)，i取0、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1 ； 步驟3:利用公式S (i)=ffaXSa (i)+WbXSb (i)，i取O、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)_1，Wa, Wb為加權(quán)系數(shù)且Wa+Wb=l，計(jì)算輸入圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的組合相似度S (i)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述顏色分布特征的獲取方法包括: 步驟201:將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，得到圖像I ; 步驟202:將圖像各個(gè)像素的H、S、V分量映射為顏色特征值G:G=Qs*Qv*H+Qv*S+V ；將HSV顏色空間的三個(gè)通道的取值范圍進(jìn)行區(qū)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(gè)通道被分割的區(qū)間總數(shù)； 步驟203:統(tǒng)計(jì)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的顏色特征值分布情況:遍歷每個(gè)像素點(diǎn)的顏色特征值，統(tǒng)計(jì)落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量，將落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量分別除以圖像像素點(diǎn)總數(shù)，得到歸一化的顏色分布特征hist (X)，其中X代表顏色分布直方圖區(qū)間。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述顏色分布特征的獲取方法還包括: 將圖像劃分為N塊；在所述步驟203中:統(tǒng)計(jì)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的特征值分布情況:遍歷每個(gè)像素點(diǎn)的特征值，統(tǒng)計(jì)落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量，且將不是圖像邊界塊中的像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)兩次；將落入各個(gè)顏色分布直方圖區(qū)間的像素點(diǎn)數(shù)量分別除以圖像像素點(diǎn)總數(shù)，得到歸一化的顏色分布特征hist(x)，其中X代表顏色直方圖。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述紋理分布特征的獲取方法包括: 步驟301:將圖像轉(zhuǎn)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(gè)模板的LBP特征，其中得到模板LBP特征的方法包括: 記模板中的9個(gè)像素點(diǎn)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(diǎn)的灰度值減去Po得到:
gi=P1-Po, (I ≤ i ≤ 8)； 對(duì)每個(gè)計(jì)算得到的gi進(jìn)行二值化處理:如果gi ≤ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位于位置i的像素的gi值擴(kuò)展為8位2進(jìn)制數(shù)，得到LBP⑴特征為，I≤i≤8:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述步驟2中計(jì)算顏色分布特征相似度Sa的方法包括: 步驟401:利用公式
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述步驟2中計(jì)算紋理分布特征相似度Sb的方法包括: 步驟401:利用公式
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于顏色分布和紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述Wa>Wb。
8.一種用于紋理分布圖像檢索方法的相似度獲取方法，其特征在于，包括: 步驟1:提取輸入圖像的紋理分布特征； 步驟2:分別計(jì)算所述輸入圖像的紋理分布特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅圖像的紋理分布特征的相似度，到的若干紋理分布特征相似度Sb (i)，i取0、1、2…數(shù)據(jù)庫(kù)圖像總數(shù)-1 ；所述紋理分布特征的獲取方法包括: 步驟301:將圖像轉(zhuǎn)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(gè)模板的LBP特征，其中得到模板LBP特征的方法包括: 記模板中的9個(gè)像素點(diǎn)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(diǎn)的灰度值減去p0得到:gi=P1-Po, (1≤i≤8)；對(duì)每個(gè)計(jì)算得到的gi進(jìn)行二值化處理:如果gi≥ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位于位置i的像素的gi值擴(kuò)展為8位2進(jìn)制數(shù)，得到LBP⑴特征為，I≤i≤8:
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于紋理分布圖像檢索的相似度獲取方法，其特征在于，所述步驟2中計(jì)算紋理分布特征相似度Sb的方法包括:


步驟401:利用公式
10.一種紋理分布特征的獲取方法，其特征在于，包括: 步驟301:將圖像轉(zhuǎn)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(gè)模板的LBP特征，其中得到模板LBP特征的方法包括: 記模板中的9個(gè)像素點(diǎn)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(diǎn)的灰度值減去Po得到:gi=P1-Po, (I ≤ i≤ 8)； 對(duì)每個(gè)計(jì)算得到的gi進(jìn)行二值化處理:如果gi ≥ O則令gi=l，否則gi=0 ;將位于位置i的像素的gi值擴(kuò)展為8位2進(jìn)制數(shù)，得到LBP⑴特征為，I≤i≤8:

【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103440646SQ201310361615
【公開日】2013年12月11日 申請(qǐng)日期:2013年8月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月19日
【發(fā)明者】徐瀅 申請(qǐng)人:成都品果科技有限公司