一种基于稀疏表示的近似图像重复检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，该方法基于hadoop分布式计算框架提出，该检测方法包括如下步骤，先获取图像集I,其中中所有图像的稀疏编码为g′；提取g′中非零元素，将图像I_i的稀疏编码g_i′散列到非零元素的下标对应的组中，计算每个Reduce函数中每对图像<I_w,I_z>稀疏编码的相似度Y，若Y大于0.7，则输出相似图像对<I_w,I_z>；将具有图像I_w的相似图像对合并，生成相似图像子集。本发明通过并行化的计算方式大大提高了针对大规模数据集KMeans聚类算法的计算效率，并引入稀疏表示理论，具有更快的实现方法不需要过多的求解优化过程。

主权项

一种基于稀疏表示的近似重复图像检测方法，该方法基于hadoop分布式计算框架提出，该检测方法包括如下步骤，获取图像集I中所有图像的IDF加权稀疏编码g′，其中I＝(I₁,I₂,...,I_i,...，I_w,…,I_z,…,I_R)，I_i的IDF加权稀疏编码为g_i′，g_i′∈g′,i为大于等于1的自然数，w为大于i的自然数,z为大于w的自然数,R为大于z的自然数,其特征在于，方法还包括：(1)提取图像I_i的IDF加权稀疏编码g_i′中的非零元素；g_ik′∈g_i′，k为大于等于1的自然数，g_i′内的非零元素为(g_iu′,...，g_iv′)，设非零元素为m个，m为大于等于1的自然数，m≤k,g_iu′≠0,g_iv′≠0,u为大于等于1的自然数，v大于等于1的自然数，k>v>u；(2)建立k个组，分别命名为:其中，为空矩阵；(3)利用(式1)的矩阵变换，将图像I_i的IDF加权稀疏编码g_i′分别散列到非零元素的下标(u,...,v)对应的m个组里；(4)利用计算步骤(3)所得m组中的每个组中每对图像<I_i,I_j>IDF加权稀疏编码的相似度Y，若Y大于0.7，则图像<I_i,I_j>为相似图像对；其中，j为大于等于1的自然数，且i≠j；g'_i和g'_j分别表示图像I_i和I_j的IDF加权稀疏编码；(5)将步骤(4)所得结果中具有相同图像的相似图像对合并，生成相似图像子集。