應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索系統(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】一種應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索系統(tǒng)，屬于圖像處理領(lǐng)域。本發(fā)明的目的是提供一種應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的分級(jí)顯著性信息的方法，不僅能提高顯著區(qū)域內(nèi)特征的辨別力，同時(shí)也保留非顯著區(qū)域內(nèi)檢索內(nèi)容的應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索系統(tǒng)。本發(fā)明的步驟是：服務(wù)器中圖像庫(kù)圖像預(yù)先處理，根據(jù)基于圖論的顯著性模型與二維最大熵法則提取分級(jí)顯著性區(qū)域，使用詞袋模型生成帶有顯著性標(biāo)簽的全局直方圖，計(jì)算查詢(xún)圖像的SIFT特征，再使用詞袋模型生成全局直方圖，記錄距離最近的前1000幅檢索圖像序號(hào)，最后將最終的檢索結(jié)果的前10幅圖像返回給移動(dòng)端，并顯示出來(lái)。本發(fā)明是一種較快有效的移動(dòng)視覺(jué)搜索系統(tǒng)，它能更加魯棒地檢測(cè)錯(cuò)誤匹配。
【專(zhuān)利說(shuō)明】應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 近幾年，在移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)PC機(jī)上運(yùn)行的視覺(jué)應(yīng)用成為研究者和使用者的關(guān) 注點(diǎn)，使用配備相機(jī)的手機(jī)啟動(dòng)有關(guān)視覺(jué)目標(biāo)的搜索查詢(xún)被稱(chēng)為基于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢 索。
[0003] 其在查詢(xún)電影、光盤(pán)（CD)、印刷媒體、識(shí)別周?chē)ㄖ铩⑺囆g(shù)品等方面有廣泛的應(yīng) 用。在該項(xiàng)技術(shù)中，圖像間特征誤匹配的檢測(cè)是影響檢索性能的重要因素，因此如何利用計(jì) 算特征間幾何變換關(guān)系優(yōu)化候選結(jié)果，是這項(xiàng)技術(shù)的核心。
[0004] 基于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索主要是指拍攝的目標(biāo)圖像與圖像庫(kù)中所有圖像進(jìn)行相 似性比較，由于圖像庫(kù)中圖像在在色調(diào)、光照、尺度、旋轉(zhuǎn)和遮擋等方面有些不同，這使得在 大規(guī)模圖像庫(kù)下檢索相似圖片變得十分困難。為解決這一問(wèn)題，學(xué)界通過(guò)提取與檢索目標(biāo) 相關(guān)并且在圖像中顯著的視覺(jué)內(nèi)容，提出了基于顯著性信息的檢索方法提高檢索性能，同 時(shí)提出了許多基于局部特征和詞袋模型結(jié)合的方法來(lái)處理相似問(wèn)題，首先使用顯著區(qū)域內(nèi) 的尺度不變特征變換（SIFT)來(lái)檢測(cè)和描述圖像的局部特征，然后使用詞袋模型（Bagof Words，BoW)建立視覺(jué)索引，之后根據(jù)索引進(jìn)行圖像間的特征點(diǎn)匹配對(duì)，最后根據(jù)匹配情況 計(jì)算查詢(xún)圖像與圖像庫(kù)圖像之間的相似度并根據(jù)排序輸出檢索結(jié)果。
[0005] 目前基于顯著性模型的圖像檢索方法通常只檢測(cè)單獨(dú)的顯著性區(qū)域，即使單獨(dú)顯 著性區(qū)域的查詢(xún)圖像可以過(guò)濾冗余的匹配特征，但是當(dāng)檢索目標(biāo)在非顯著區(qū)域中，目前的 方法將忽略一些檢索信息，影響檢索性能。
[0006] 詞袋模型的使用，極大減少了SIFT特征耗時(shí)的匹配過(guò)程，但是也引入了一些錯(cuò)誤 匹配點(diǎn)對(duì)，這使檢索結(jié)果與真實(shí)情況存在差異。為解決這一問(wèn)題，人們提出了很多使用幾何 先驗(yàn)信息來(lái)驗(yàn)證匹配是否錯(cuò)誤的方法，具體分為局部和全局一致性假設(shè)兩類(lèi)。
[0007] 第一類(lèi)方法主要使用局部幾何一致性假設(shè)，這類(lèi)方法都是基于一個(gè)相似變換的模 開(kāi)1J . Lmr以」L_ 」

【權(quán)利要求】
1. 一種應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢索系統(tǒng)，其特征在于：其步驟是： a、 服務(wù)器中圖像庫(kù)圖像預(yù)先處理：使用尺度不變特征變換計(jì)算圖像庫(kù)每幅圖像的 SIFT特征； b、 根據(jù)基于圖論的顯著性模型與二維最大熵法則提取分級(jí)顯著性區(qū)域： ① 采用基于圖論的顯著性模型計(jì)算圖像庫(kù)每幅圖像的顯著圖； ② 根據(jù)二維最大熵法則計(jì)算步驟①所得顯著圖的分割閾值，提取顯著區(qū)域與非顯著區(qū) 域； ③ 將非顯著區(qū)域的圖像視為處理圖像，重復(fù)步驟①和步驟②，再次提取處理圖像中的 顯著區(qū)域與非顯著區(qū)域； ④ 多次重復(fù)步驟①，步驟②，和步驟③，并按重復(fù)步驟次數(shù)定義顯著性區(qū)域的顯著性強(qiáng) 弱級(jí)別j-level，最后去除最不顯著區(qū)域； c、 通過(guò)步驟a所得SIFT特征的位置信息與步驟b所得分級(jí)顯著性區(qū)域的關(guān)系定義 SIFT特征的顯著性標(biāo)簽/-level，并使用詞袋模型生成帶有顯著性標(biāo)簽的全局直方圖； d、 在移動(dòng)端提取查詢(xún)目標(biāo)，并使用尺度不變特征變換計(jì)算查詢(xún)圖像的SIFT特征； e、 將步驟d所得圖像SIFT特征的描述符與位置信息傳遞給服務(wù)器，并使用詞袋模型生 成全局直方圖； f、 對(duì)步驟c3與步驟e所得全局直方圖用最優(yōu)距離度量進(jìn)行相似性匹配，記錄距離最 近的前1000幅檢索圖像序號(hào)； g、 根據(jù)步驟e所得查詢(xún)圖像位置信息與步驟c中前1000幅檢索圖像的位置信息和顯 著性標(biāo)簽7-level，使用分級(jí)空間位置幾何驗(yàn)證方法對(duì)前1000幅檢索圖像計(jì)算幾何得分重 并新排序，得到最終的檢索結(jié)果；
②根據(jù)步驟c所得的顯著性標(biāo)簽將步驟g的第①步所得的匹配特征對(duì)進(jìn)行分 組，并分別計(jì)算各組的幾何得分，如下： 根據(jù)每組匹配特征對(duì)中查詢(xún)圖像位置信息與前1〇〇〇幅檢索圖像的位置信息，計(jì)算幾 何得分；如果匹配特征點(diǎn)的數(shù)量小于三個(gè)，幾何得分定義為〇 ;否則，枚舉所有三點(diǎn)的組合 并做其任意角度量化：

【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104484671SQ201410616920
【公開(kāi)日】2015年4月1日 申請(qǐng)日期:2014年11月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月6日
【發(fā)明者】劉萍萍, 趙宏偉, 李清亮, 農(nóng)志猛, 王凱, 王振, 呂一 申請(qǐng)人:吉林大學(xué)