一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，包括如下步驟：步驟一：分別分割兩張以上圖像，獲得多個對象，每個對象中的像素點的像素空間位置相鄰且灰度相近；步驟二：定義每個對象的像素局部鄰域內(nèi)中心對稱像素的灰度值差，用于描述對象的視覺特征；步驟三：計算任意兩個對象之間的距離，用于描述對象的空間位置關系；步驟四：設置每一個對象的權重值，根據(jù)每個圖像對應的對象的視覺特征、空間位置關系和權重值生成圖像的變長編碼，變長編碼的長度與圖像的對象數(shù)量成正比；步驟五：計算任意兩張圖像的變長編碼的相似度，用于表征任意兩張圖像之間的匹配度。本發(fā)明可獲得圖像之間的相似度，用于檢測近重復圖像。
【專利說明】-種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領域，特別涉及一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法?！颈尘凹夹g】
[0002] 大體上來說，圖像匹配包括兩個步驟：圖像表示以及相似性度量。有效的圖像表示 有助于匹配的順利進行。不同的圖像表示決定了不同的相似性度量方法。常見的做法是將 圖像用一個特征向量表示出來，則圖像之間相似性度量可以通過向量運算來完成。然而，由 于特征向量具有固定的維數(shù)，在表示圖像方面缺乏靈活性。
[0003]在郵政自動化領域中，信函分揀機是集機械、控制以及信息技術等于一體的高科 技產(chǎn)品。網(wǎng)絡時代的到來給信函分揀機提出了新的要求。安裝部署在不同地點的信函分揀 機之間如何實現(xiàn)信息共享是迫切需要解決的一個問題。一封郵件在完成分揀之前通常經(jīng)過 不同的信函分揀機，當它經(jīng)過一個信函分揀機時所獲得的信息，需要在該郵件經(jīng)過其它分 揀機時被檢索到。如果郵件上噴有條碼，則該條碼可以作為郵件的唯一標識。然而，當條碼 破損或者無條碼時，郵件圖像則被用來作為檢索依據(jù)。郵件在經(jīng)過不同信函分揀機時所采 集的圖像在光照、分辨率等方面均存在差異，導致系統(tǒng)生成了多幅近重復圖像。所以，亟需 一種圖像匹配技術，以實現(xiàn)對近重復郵件圖像進行匹配，從而提高基于圖像的郵件檢索效 率。
[0004]為了克服現(xiàn)有技術中特征向量具有固定的維數(shù)，在表示圖像方面缺乏靈活性的缺 陷，提出了一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提出了一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟一：分別分割兩張以上圖像，獲得多個對象，每個對象中的像素點的像素空間 位置相鄰且灰度相近；
[0007]步驟二：定義每個對象的像素局部鄰域內(nèi)中心對稱像素的灰度值差，用于描述所 述對象的視覺特征；
[0008]步驟三：計算任意兩個對象之間的距離，用于描述所述對象的空間位置關系；
[0009] 步驟四：設置每一個對象的權重值，根據(jù)每個圖像對應的對象的視覺特征、空間位 置關系和權重值生成所述圖像的變長編碼，所述變長編碼的長度與所述圖像的對象數(shù)量成 正比；
[0010] 步驟五：計算任意兩張圖像的變長編碼的相似度，用于表征所述任意兩張圖像之 間的匹配度。
[0011] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟一利用聚類 方法將所述圖像中的像素聚集為多個對象，其聚類方法包括如下步驟：
[0012] 步驟al :計算與一個像素的灰度值相近的近鄰像素，并計算所述像素與近鄰像素 內(nèi)任意像素的最大距離；
[0013] 步驟a2 ;若所述最大距離小于閾值，則將所述像素作為一個新對象的種子點，將 所述鄰近像素內(nèi)的像素歸入所述對象中；
[0014] 步驟a3 :迭代步驟al至a2,計算所述鄰近像素內(nèi)一像素的鄰近像素及其最大距 離，若所述鄰近像素內(nèi)的一個像素的最大距離小于閾值，則將所述像素的鄰近像素歸入所 述對象中，直至遍歷所述鄰近像素內(nèi)所有像素為止。
[0015] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟二利用中心 對稱局部二值模式描述對象的視覺特征，所述中心對稱局部二值模式包括如下步驟：
[0016] 步驟bl:均勻采集所述對象內(nèi)的一個像素的鄰域內(nèi)的多個鄰域像素；
[0017] 步驟b2 :計算所述鄰域像素的坐標；
[0018] 步驟b3 :根據(jù)所述鄰域像素之間的灰度值差進行編碼，并依此建立中心對稱局部 二值模式；
[0019] 步驟b4:根據(jù)所述中心對稱局部二值模式建立直方圖，用于描述對象的視覺特 征。
[0020] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟b3通過比 較灰度值差與閾值實現(xiàn)對鄰域像素之間的灰度值差進行編碼，若灰度值差大于閾值，則被 編碼為1 ;否則被編碼為0。
[0021] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟b3中進一 步將鄰域像素之間的灰度值差轉(zhuǎn)換為概率值，計算中心對稱局部二值模式以消除硬編碼的 干擾。
[0022] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟三描述對象 的空間位置關系包括如下步驟：
[0023] 步驟cl:將對象之間的最大可能距離均勻量化為多個距離等級；
[0024] 步驟c2 :計算圖像中每個對象與任意對象之間的距離；
[0025] 步驟c2 :統(tǒng)計在每個距離等級內(nèi)的對象的數(shù)量，建立所述圖像中對象的空間位置 關系直方圖，用于描述所述對象的空間位置關系。
[0026] 本發(fā)明提出的所述基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法中，所述步驟四中的權重 值以如下公式表示：

【權利要求】
1. 一種基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：分別分割兩張以上圖像，獲得多個對象，每個對象中的像素點的像素空間位置 相鄰且灰度相近； 步驟二：定義每個對象的像素局部鄰域內(nèi)中心對稱像素的灰度值差，用于描述所述對 象的視覺特征； 步驟三：計算任意兩個對象之間的距離，用于描述所述對象的空間位置關系； 步驟四：設置每一個對象的權重值，根據(jù)每個圖像對應的對象的視覺特征、空間位置 關系和權重值生成所述圖像的變長編碼，所述變長編碼的長度與所述圖像的對象數(shù)量成正 比； 步驟五：計算任意兩張圖像的變長編碼的相似度，用于表征所述任意兩張圖像之間的 匹配度。
2. 如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 一利用聚類方法將所述圖像中的像素聚集為多個對象，其聚類方法包括如下步驟： 步驟al :計算與一個像素的灰度值相近的近鄰像素，并計算所述像素與近鄰像素內(nèi)任 意像素的最大距離； 步驟a2 ;若所述最大距離小于閾值，則將所述像素作為一個新對象的種子點，將所述 鄰近像素內(nèi)的像素歸入所述對象中； 步驟a3 :迭代步驟al至a2,計算所述鄰近像素內(nèi)一像素的鄰近像素及其最大距離，若 所述鄰近像素內(nèi)的一個像素的最大距離小于閾值，則將所述像素的鄰近像素歸入所述對象 中，直至遍歷所述鄰近像素內(nèi)所有像素為止。
3. 如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 二利用中心對稱局部二值模式描述對象的視覺特征，所述中心對稱局部二值模式包括如下 步驟： 步驟bl :均勻采集所述對象內(nèi)的一個像素的鄰域內(nèi)的多個鄰域像素； 步驟b2 :計算所述鄰域像素的坐標； 步驟b3 :根據(jù)所述鄰域像素之間的灰度值差進行編碼，并依此建立中心對稱局部二值 模式； 步驟b4:根據(jù)所述中心對稱局部二值模式建立直方圖，用于描述對象的視覺特征。
4. 如權利要求3所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 b3通過比較灰度值差與閾值實現(xiàn)對鄰域像素之間的灰度值差進行編碼，若灰度值差大于閾 值，則被編碼為1 ;否則被編碼為0。
5. 如權利要求3所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 b3中進一步將鄰域像素之間的灰度值差轉(zhuǎn)換為概率值，計算中心對稱局部二值模式以消除 硬編碼的干擾。
6. 如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 三描述對象的空間位置關系包括如下步驟： 步驟cl :將對象之間的最大可能距離均勻量化為多個距離等級； 步驟c2 :計算圖像中每個對象與任意對象之間的距離； 步驟c2 :統(tǒng)計在每個距離等級內(nèi)的對象的數(shù)量，建立所述圖像中對象的空間位置關系 直方圖，用于描述所述對象的空間位置關系。
7. 如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 四中的權重值以如下公式表示：
式中，Wi表示權重值，Size(Oi)表示對象Oi的大小，size(I)表示圖像I的大小。
8. 如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述步驟 五中計算變長編碼的相似度的過程包括以下步驟： 步驟dl :計算一張圖像的每個對象與另一張圖像的每個對象之間的距離，該距離以如 下公式表示：
式中，H以及分別代表對象Oi的視覺特征以及空間位置關系；以及 為 / i i 別代表對象(?的視覺特征以及空間位置關系，P為權重系數(shù)；常數(shù)Cl和C2用于歸一化； ζ(η4 ,?4)表示兩個對象視覺特征之間的卡方距離；)表示兩個對象空間 位置關系之間的卡方距離。 步驟d2 :利用約束條件優(yōu)化目標函數(shù)； 所述目標函數(shù)為：
所述約束條件為：
以上式中，/;ci y s / s 代表對象Oi以及?之間的流， 尤Cl s / s iv;i < --)是使得目標函數(shù)達到最小值時對象Oi以及4之間的流，Wi表示 對象Oi的權重，％表示對象?:的權重； 步驟d3 :計算兩個變長特征之間的相似度：
式中，S表示一圖像的變長編碼；左表示另一圖像的變長編碼。
9.如權利要求1所述的基于圖像可變長編碼的圖像匹配方法，其特征在于，所述圖像 的匹配度用于檢測近重復圖像。
【文檔編號】G06T7/00GK104392431SQ201410581625
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年10月27日 優(yōu)先權日:2014年10月27日
【發(fā)明者】呂岳, 劉麗 申請人:華東師范大學