一种基于聚类的距离方向直方图的图像检索方法

摘要

该发明公开了一种基于聚类的距离方向直方图的图像检索方法，属于模式识别与信息处理技术领域，涉及计算机视觉方面的海量图像检索。该方法统计训练图像集所提取的局部视觉特征的分布特性，将局部特征空间进行划分；通过目标图像局部特征的描述符和划分空间中心的距离，以及局部特征主方向和划分空间主方向之间的一致性将局部特征分配到距离最近的子区域中，进而生成图像全效表达；使用图像全效表达进行检索，能高效的完成对大规模图像的检索工作。通过大量的实验验证了本发明在使用较少计算量的情况下，有效的提高了图像检索的准确率，并在大规模图像集上获得了很好的可扩展性。

主权项

本发明提出的一种基于聚类的距离方向直方图的图像检索方法，包括如下步骤：步骤1：首先提取训练图像集中各图像的SIFT特征；步骤2：对步骤1获得所有图像的局部特征进行聚类，获得局部特征的粗划分，对每个粗划分中的分量再进行聚类处理，获得局部特征的子划分；将步骤1获得的各局部特征的主方向划分为R个主方向区域，根据各局部特征的主方向将其划归入相应的主方向区域，使各区域中包含局部特征的数量相近；再根据主方向区域的划分方法来对局部特征的子划分进一步的划分为多个子区域；图像集中每幅图像的局部特征在同一个子区域的数目，组成该图像的全效表达，获得图像集中每幅图像的全效表达；步骤3：若要对图像进行检索，则根据步骤1相同的方法提取目标图像的局部特征，将目标图像的各局部特征量化到距离最近的步骤2获得的子区域；步骤4：统计每个子区域中目标图像的局部特征数目，组成目标图像的全效表达；步骤5：找到与目标图像的全效表达距离最近的图像，即为与目标图像最相似的图像。