一种图像检索方法

摘要

本发明公开了一种图像检索方法，其具体实现过程为：将模板图像和源图像按照新分区思想提取灰度直方图信息；将寻找模板图像最相似的的问题转化成通过改进的粒子群优化进行分类；通过对相似度大的那类图像进行继续按照上述步骤匹配得出最相似的图像；检索时改进的快速查找算法的提出。该一种图像检索方法与现有技术相比，能够在源图像数据库中快速匹配出相似的图像组，在保持检索效果优异的同时，实现了图像检索算法的时间和空间复杂度的大幅降低提高了图像的检索效率。

主权项

一种图像检索方法，其特征在于，其具体实现过程为：一、将模板图像和源图像按照分区方法提取灰度直方图信息，所述分区方法具体为：对两幅图像进行分区取点，即将每幅图像分割成若干图像后比对两者的核心；设置两幅图像相同位置区域的差值阈值，然后顺时针计算两图像对应的相同位置区域之间的差值，根据差值的大小是否接近阈值而完成分类，接近阈值的分类为相似图像，否则归为非相似图像；二、将寻找模板图像最相似的的问题转化成通过改进的粒子群优化进行分类，该改进的粒子群优化过程为：首先进行粒子群的动态初始化，通过随机选取给定个数的图像差值作为粒子群；在图像数据库中，动态初始化以后进行检索，学习一定的次数以后选取收敛的图像集合作为第一类；继续学习n次，选取收敛的图像集合作为第二类，以此递归直到达到分类中图像数量阈值，在优化过程中粒子追随群体中当前位置和速度最优的粒子而移动，并经逐代迭代搜索后得到最优解，最后返回分类值；三、重复步骤一、二，匹配得出最相似的图像；四、通过快速查找算法完成图像检索，该快速查找算法的具体内容为：通过分析检索出的图像和模板图像的分区部分的直方图信息的差值，对差值部分进行从小到大的快速排序，取值最小的前几幅图像，进行快速排序，当数据长度大于阈值的时候，将数据平分为两段，在每一段中进行快速排序，依次递归；最后返回排在最前的图像，即为查找的图像。