发明名称 一种基于高斯混合模型的图像检索方法
摘要 一种基于高斯混合模型的图像检索方法,属于图像检索领域,克服现有高斯混合模型距离度量方法准确性不够的问题,进一步提高高斯混合模型距离度量在人类感知上的准确度,从而提高图像检索性能。本发明包括:步骤一、提取图像库中所有图像对应的高斯混合模型;步骤二、提取待检索图像的高斯混合模型;步骤三、计算待检索图像的高斯混合模型与图像库中所有图像的高斯混合模型间的距离;步骤四、距离排序并返回检索结果。本发明提高了高斯混合模型距离度量的准确性,从而提高图像检索的性能。
申请公布号 CN101620638A 申请公布日期 2010.01.06
申请号 CN200910305324.5 申请日期 2009.08.06
申请人 华中科技大学 发明人 王天江;刘芳;余艳;龚立宇;陈刚
分类号 G06F17/30(2006.01)I 主分类号 G06F17/30(2006.01)I
代理机构 华中科技大学专利中心 代理人 方 放
主权项 1.一种基于高斯混合模型的图像检索方法,包括:步骤一.提取图像库中所有图像对应的高斯混合模型,包括下述子步骤:(1.1)对于图像中的每个像素点,计算一个d维特征向量,d≥1,特征向量包含对应像素点的颜色信息、像素点的位置信息、梯度信息、纹理信息,该图像所有像素点的特征向量构成该图像的特征向量集合;(1.2)确定该图像对应的高斯混合模型包含的高斯模型的个数m,使用期望最大化算法估计图像的特征向量集合对应的高斯混合模型的极大似然参数:组成高斯混合模型的各高斯模型的均值向量和协方差矩阵;其中一幅图像对应的高斯混合模型为Q={(μ<sub>q1</sub>:∑<sub>q1</sub>:β<sub>1</sub>):...:(μ<sub>qm</sub>:∑<sub>qm</sub>:β<sub>m</sub>)},包含有m个高斯模型,μ<sub>qj</sub>和∑<sub>qj</sub>分别表示第j个高斯模型的均值向量和协方差矩阵,β<sub>j</sub>为第j个高斯模型在整个高斯混合模型Q中所占的权重,0≤β<sub>j</sub>≤1,1≤j≤m,m≥1;步骤二.提取待检索图像的高斯混合模型:按照步骤一的子步骤(1.1)和(1.2),提取待检索图像的高斯混合模型,待检索图像的高斯混合模型为P={(μ<sub>p1</sub>:∑<sub>p1</sub>:α<sub>1</sub>):...:(μ<sub>pn</sub>:∑<sub>pn</sub>:α<sub>n</sub>)},包含有n个高斯模型,其中μ<sub>pi</sub>和∑<sub>pi</sub>分别表示第i个高斯模型的均值向量和协方差矩阵,α<sub>i</sub>为第i个高斯模型在整个高斯混合模型P中所占的权重,0≤α<sub>i</sub>≤1,1≤i≤n;步骤三.计算待检索图像的高斯混合模型P与图像库中所有图像的高斯混合模型间的距离,包括下述子步骤:(3.1)将组成高斯混合模型P和图像库中一幅图像对应的高斯混合模型Q的每个高斯模型映射为一个唯一的仿射变换矩阵:对组成各高斯混合模型的每一个高斯模型N(μ,∑),通过Cholesky分解唯一得到∑=CC<sup>T</sup>,该高斯模型用它所对应的仿射变换矩阵<maths num="0001"><![CDATA[<math><mfenced open='(' close=')'><mtable><mtr><mtd><mi>C</mi></mtd><mtd><mi>&mu;</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></math>]]></maths>唯一表示;μ为高斯模型的均值向量,∑为高斯模型的协方差矩阵,C为由∑分解得到的下三角矩阵;(3.2)计算高斯混合模型P和Q内各高斯模型之间的距离,构建地面距离矩阵D=[dij]:根据下式计算各仿射变换矩阵之间的测地线距离dij:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>d</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>log</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>M</mi><mi>pi</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><msub><mi>M</mi><mi>qj</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>其中Mpi为高斯混合模型P中第i个高斯模型对应的仿射变换矩阵,Mqj为高斯混合模型Q中第j个高斯模型对应的仿射变换矩阵;log(.)表示先求矩阵对数,再将矩阵转化为向量;‖.‖表示向量求模运算;将各仿射变换矩阵之间的测地线距离dij作为各高斯模型之间的距离;得到P和Q间地面距离矩阵D:<img file="A2009103053240003C2.GIF" wi="869" he="266" />(3.3)计算两个高斯混合模型之间的距离:用线性规划方法求解高斯混合模型P和高斯混合模型Q间的距离:<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><mi>EMD</mi><mrow><mo>(</mo><mi>P</mi><mo>,</mo><mi>Q</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mrow><mi>arg</mi><mi>min</mi></mrow><mi>F</mi></munder><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>d</mi><mi>ij</mi></msub><msub><mi>f</mi><mi>ij</mi></msub><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>上式的约束条件:(3.3.1)f<sub>ij</sub>≥0,1≤i≤n,1≤j≤m,<maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><mrow><mo>(</mo><mn>3.3.2</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>f</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>&alpha;</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>&le;</mo><mi>i</mi><mo>&le;</mo><mi>n</mi><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0005"><![CDATA[<math><mrow><mrow><mo>(</mo><mn>3.3.3</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>f</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>&beta;</mi><mi>j</mi></msub><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>&le;</mo><mi>j</mi><mo>&le;</mo><mi>m</mi><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0006"><![CDATA[<math><mrow><mrow><mo>(</mo><mn>3.3.4</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>f</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>步骤四.距离排序并返回检索结果:将待检索图像的高斯混合模型与图像库中所有图像的高斯混合模型间的距离按从小到大排序,返回图像库中与待检索图像距离最小的前t张图像,作为待检索图像的检索结果,t≥1,由用户指定。
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