一种基于自适应位分配哈希算法的大规模图像库检索方法

摘要

一种基于自适应位分配哈希算法的大规模图像库检索方法，包括：从待检索图像库中选取部分图像作为训练集，提取训练集的GIST特征；利用PCA对训练集的特征数据进行投影，再对训练数据计算每一维的离散度；根据不同维的离散度，自适应地分配不同的位数来编码数据；根据每一维的编码长度和阈值编码每一维，得子编码，拼接成对数据的完整编码；对查询图像和待检索图像库中特征数据的处理与训练过程对应，分别计算待检索图像和查询图像特征的哈希编码；计算两者之间的汉明距离，由此快速检索相似图像。本发明具有很好的普适性，能很好地保持原始特征数据的近邻结构，利用哈希方法对数据进行编码，既减少了数据的存储空间又提高了查询的检索效率。

主权项

一种基于自适应位分配哈希算法的大规模图像库检索方法，包括下列步骤：步骤S1：训练步骤，从待检索图像库中选取部分图像作为训练集，计算训练集的编码长度c_i和编码阈值其中1≤i≤d，1≤j≤(c_i+1)，d为维度；其中所述训练步骤S1中根据每一维度的离散度自适应地为每一维分配不同的位数，第i维的编码长度c_i计算公式如下：$c_i=\left\{\begin{array}{cc}[k·\frac{{\lambda }_i}{{\Sigma }_{n=i}^d{\lambda }_n}+0.5]& i=1\\ [(k-{\Sigma }_{t=1}^{i-1}{c}_t)·\frac{{\lambda }_i}{{\Sigma }_{n=i}^d{\lambda }_n}+0.5]& i\ge 2\end{array}\right.;$其中，k是总的编码长度，λ_i为每一维的离散度；步骤S2：待检索图像库编码步骤，根据训练步骤得到的编码长度c_i和编码阈值计算待检索图像的哈希编码H(y_r)，其中y_r为待检索图像库中第r幅图像的GIST特征；步骤S3：查询步骤，先根据训练步骤得到的编码长度c_i和编码阈值计算查询图像的哈希编码H(q)，其中q为查询图像d维的GIST特征；再根据查询数据编码H(q)与待检索图像库中数据编码H(y_i)之间的汉明距离D_h(H(q)，H(y_i))，返回待检索图像库中与查询数据汉明距离最小的L个数据作为检索结果，其中N为待检索图像库的大小，1≤i≤N，L为由用户设定的正整数。