一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统及方法，系统包括特征提取模块、特征字典构造模块、相似性度量模块、信息存储模块、查询交互模块。所述特征提取模块，采用结合形状和颜色的图像特征，色彩增强高斯拉普拉斯特征(CLOG特征)和SURF特征；所述特征字典构造模块，通过在线字典学算法，将原始特征压缩为过完备字典特征，弥补了原始特征过于稠密的缺点；所述相似性度量模块，引入稀疏表示理论，比较查询图像由原字典和相关字典表示产生的残差大小，判断两幅图像的相似度，避免了传统相似性度量方法特征依赖性较高的问题。本发明可以有效检索旋转、噪声、光照变化图像，显著提高了图像检索的鲁棒性。

主权项

一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统，其特征在于：包括特征提取模块(1)、特征字典构造模块(2)、相似性度量模块(3)、信息存储模块(4)和查询交互模块(5)；所述特征提取模块(1)用于提取图像数据库中的相关图像和查询图像的原始图像特征，所述原始图像特征包括色彩增强高斯拉普拉斯CLOG特征及快速鲁棒SURF特征；所述特征字典构造模块(2)用于将特征提取模块(1)提取到的相关图像和查询图像的原始图像特征采用在线字典学习算法压缩重构为相关特征字典和原特征字典；所述相似性度量模块(3)用于计算相关图像和查询图像的相似度，根据特征字典构造模块(2)得到的相关特征字典和原特征字典，采用正交匹配追踪OMP算法计算出稀疏向量，并比较分别由原特征字典和相关特征字典稀疏向量所产生的残差大小，计算出加权后的相似度；所述信息存储模块(4)用于存储查询图像的原特征字典以及相关图像的相关特征字典，并存储查询图像与相关图像的相似度；所述查询交互模块(5)检索出图像库中与查询图像相似度最高的前n幅图像，并根据用户反馈调整查询结果。