一種局部描述子壓縮方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種局部描述子壓縮方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著智能設(shè)備和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，移動(dòng)視覺搜索的應(yīng)用越來越廣泛。其中，局部描述子的相關(guān)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到移動(dòng)視覺搜索中?，F(xiàn)有技術(shù)中，圖像檢索往往需要通過局部描述子進(jìn)行查詢和匹配，但由于受限于帶寬、內(nèi)存、計(jì)算能力有限等限制，往往需要將局部描述子進(jìn)行壓縮，以達(dá)到緊湊表達(dá)的目的；同時(shí)，圖像數(shù)據(jù)庫規(guī)模愈發(fā)龐大，也需要對數(shù)據(jù)庫圖像的局部描述子進(jìn)行壓縮，以減少磁盤消耗。
[0003]當(dāng)前，基于移動(dòng)設(shè)備的圖像檢索方法包括以下兩種:
[0004]1、移動(dòng)設(shè)備提取查詢圖像的局部描述子，并對提取到的局部描述子進(jìn)行壓縮，然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將壓縮后的局部描述子傳輸給服務(wù)端；服務(wù)端對壓縮后得局部描述子進(jìn)行解壓縮并進(jìn)行數(shù)據(jù)庫檢索，將檢索到的結(jié)果發(fā)送至移動(dòng)設(shè)備；
[0005]2、移動(dòng)設(shè)備壓縮被查詢圖像并將壓縮后的圖像傳輸至服務(wù)端；服務(wù)端對壓縮圖像進(jìn)行解壓縮并進(jìn)行描述子提取，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)庫檢索，將檢索到的結(jié)果發(fā)送至客戶端。
[0006]然而，上述第一種圖像檢索方法由于局部描述子壓縮過程計(jì)算復(fù)雜、碼本龐大，使得整個(gè)檢索過程占用時(shí)間長、占用內(nèi)存空間大，同時(shí)，壓縮后的局部描述子，由于不具備壓縮比和壓縮精度的可控性，往往會(huì)丟失信息或占用過多帶寬，使得壓縮損失較大，導(dǎo)致檢索結(jié)果較差或檢索響應(yīng)時(shí)間較長。因此，圖像壓縮算法能力有限、圖像檢索方法的計(jì)算量較高，對低性能的移動(dòng)設(shè)備而言，提取局部描述子的過程會(huì)非常耗時(shí)，進(jìn)而嚴(yán)重影響服務(wù)器端的響應(yīng)時(shí)間，降低了檢索效率。
[0007]第二種上述圖像檢索方法，由于現(xiàn)有圖像壓縮方法的壓縮能力有限，使傳輸?shù)膲嚎s圖像丟失信息，或由于占用過多帶寬影響圖像檢索的性能及傳輸時(shí)間。另外，傳輸圖像的方法會(huì)將圖像解壓縮、描述子提取等過程轉(zhuǎn)移至服務(wù)端，如此，更加大了服務(wù)端的計(jì)算壓力。
[0008]因此，現(xiàn)有技術(shù)圖像檢索方法中，在移動(dòng)設(shè)備計(jì)算能力、內(nèi)存、移動(dòng)帶寬有限的情況下，圖像檢索的速度和精度會(huì)受到較大的限制，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)降低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例期望提供一種局部描述子壓縮方法和裝置，能夠減少內(nèi)存占用，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高圖像檢索過程中的檢索的速度和精度。
[0010]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0011]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種局部描述子壓縮方法，所述方法包括:
[0012]選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子；
[0013]根據(jù)預(yù)先設(shè)定的碼本，對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將選取的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子距離最近的碼字。
[0014]上述方案中，在選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子后，所述方法還包括:對所選取的局部描述子進(jìn)行變換。
[0015]上述方案中，在對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化前，所述方法還包括:對所選取的局部描述子進(jìn)行分段，形成多個(gè)分段后的局部描述子；
[0016]對應(yīng)的，所述對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將選取的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子距離最近的碼字為:對分段后的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將分段后的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述的局部描述子距離最近的碼字。
[0017]上述方案中，所述對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化包括:對原始局部描述子和量化后局部描述子相減形成的殘差反復(fù)進(jìn)行下一級(jí)別的矢量量化。
[0018]上述方案中，當(dāng)量化要求為無損量化時(shí)，所述方法還包括:對量化殘差進(jìn)行熵編碼。
[0019]本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種局部描述子壓縮裝置，所述裝置包括:
[0020]描述子獲取單元，用于選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子；
[0021]量化單元，用于根據(jù)預(yù)先設(shè)定的碼本，對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將選取的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子距離最近的碼字。
[0022]上述方案中，所述裝置還包括變換單元，用于在選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子后，對所選取的局部描述子進(jìn)行變換。
[0023]上述方案中，所述裝置還包括:分段單元，用于在對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化前，對所選取的局部描述子進(jìn)行分段，形成多個(gè)分段后的局部描述子；
[0024]對應(yīng)的，所述量化單元對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將選取的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子距離最近的碼字為:所述量化單元對分段后的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將分段后的局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述的局部描述子距離最近的碼字。
[0025]上述方案中，所述量化單元對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化包括:對原始局部描述子和量化后局部描述子相減形成的殘差反復(fù)進(jìn)行下一級(jí)別的矢量量化。
[0026]上述方案中，所述裝置還包括熵編碼單元，用于當(dāng)量化要求為無損量化時(shí)，對量化殘差進(jìn)行熵編碼。
[0027]本發(fā)明實(shí)施例提供的局部描述子壓縮方法和裝置，選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子；根據(jù)預(yù)先設(shè)定的碼本對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子距離最近的碼字。其中，所述碼字為與當(dāng)前選取的局部描述子維度相同的基礎(chǔ)向量，對圖像使用所述基礎(chǔ)向量進(jìn)行圖像描述子的表達(dá)，能夠占用比局部描述子更小的空間，從而達(dá)到壓縮效果。
[0028]本發(fā)明實(shí)施例采用多級(jí)矢量量化技術(shù)的方式對原始的圖像局部描述子進(jìn)行壓縮，使得壓縮后的局部描述子具有保持視覺信息、緊湊表達(dá)的特性；根據(jù)局部描述子選擇的個(gè)數(shù)以及量化層級(jí)的不同，壓縮后的局部描述子可傳輸不同的數(shù)目和不同梯度的殘差，具備良好的可伸縮性。如此，能夠減少內(nèi)存占用，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高圖像檢索過程中的檢索的速度和精度。
【附圖說明】
[0029]圖1為本發(fā)明實(shí)施例一局部描述子壓縮方法流程示意圖；
[0030]圖2為本發(fā)明實(shí)施例二局部描述子壓縮方法流程示意圖；
[0031]圖3為本發(fā)明實(shí)施例局部描述子壓縮裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]在本發(fā)明實(shí)施例中，選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子；根據(jù)預(yù)先設(shè)定的碼本對選取的局部描述子進(jìn)行多級(jí)矢量量化，將局部描述子量化為碼本內(nèi)與所述選取的局部描述子其距離最近的碼字。
[0033]其中，所述碼字為與當(dāng)前選取的局部描述子維度相同的基礎(chǔ)向量，對圖像使用所述基礎(chǔ)向量進(jìn)行圖像描述子的表達(dá)，能夠占用比局部描述子更小的空間，從而達(dá)到壓縮效果。例如，一個(gè)二維的局部描述子，碼本中的碼字有(0，0) (1，1)兩個(gè)，一個(gè)局部描述子在距離上最近的點(diǎn)為(O, O ),就量化為(0,0 );距離上最近的點(diǎn)為(I, I),就量化為(I，I)。在表達(dá)的過程中，可以用碼字(0，0)和(1，I)出現(xiàn)的頻率來表達(dá)，如此，就能達(dá)到壓縮效果。
[0034]這里，描述子是指圖像描述子，是對圖像或圖像內(nèi)物體的表示或描述；描述子分為全局描述子和局部描述子兩種，本文中所述的描述子均指局部描述子。
[0035]所謂局部描述子，就是從圖像的局部結(jié)構(gòu)出發(fā)，用局部信息來構(gòu)造出具有光照、幾何變換不變性的描述子。局部描述子描述了圖像中的區(qū)域信息，對于各個(gè)區(qū)域之間在像素，顏色或是紋理方面的差異性，局部描述子體現(xiàn)出唯一描述性。用局部描述子描述圖像可以將繁雜的圖像匹配問題轉(zhuǎn)換為特征向量的度量問題，從而提高算法的速度和魯棒性。局部描述子的格式?jīng)]有明確定義，可以是向量，也可以是矩陣，絕大多數(shù)局部描述子可以轉(zhuǎn)化為向量形式。
[0036]下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例，對本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)施作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。圖1為本發(fā)明實(shí)施例局部描述子壓縮方法流程示意圖，如圖1所示，包括以下步驟:
[0037]步驟101:選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子；
[0038]其中，所述選取目標(biāo)圖像的一個(gè)或多個(gè)局部描述子包括:獲取目標(biāo)圖像的局部描述子，并根據(jù)比特限制和局部描述子自有屬性，從所有的局部描述子中選取一個(gè)或多個(gè)局部描述子。
[0039]這里，所述比特限制為當(dāng)前環(huán)境中對局部描述子的比特流長度的限制；所述局部描述子自有屬性為局部描述子尺度、坐標(biāo)、響應(yīng)峰值、位置等屬性信息，本發(fā)明實(shí)施例僅以上述幾種局部描述子自有屬性為例，并不限定局部描述子自有屬性的范圍。
[0040]例如，從所有的局部描述子中選取一個(gè)或多個(gè)局部描述子的過程中，由于對于不同的應(yīng)用環(huán)境，往往對傳輸帶寬會(huì)有不同的要求，因此，會(huì)進(jìn)一步限制局部描述子的比特流長度，這些特征都會(huì)影響局部描述子的選取。對于實(shí)時(shí)需求的移動(dòng)視覺搜索應(yīng)用，要求傳輸較少的比特流；對于非實(shí)時(shí)的應(yīng)用則對傳輸帶寬要求沒有那么苛刻。由于單個(gè)局部描述子占有一定的比特?cái)?shù)，在實(shí)際環(huán)境的比特限制下，比特總數(shù)限制越小，能夠傳輸?shù)木植棵枋鲎觽€(gè)數(shù)越少。因此，可以根據(jù)局部描述子的自有屬性，選取所有局部描述子的一個(gè)子集，進(jìn)行之后的壓縮過程，達(dá)到一個(gè)局部描述子選取的可伸縮性。本發(fā)明對局部描述子的選取方式不作限定，常用的方式有基于模型的特征選擇等。
[0041]例如，利用局部描述子提取算法，獲取目標(biāo)圖像的所有局部描述子；根據(jù)輸入?yún)?shù)，確定當(dāng)前比特限制，而后，使用相關(guān)特征點(diǎn)選擇算法對局部描述子進(jìn)行選取，得到原有局部描述子的子集，子集的大小由比特限制決定。
[0042]本實(shí)施例中所述的局部描述子，可以是任意適用于圖像局部特征表達(dá)的局部描述子，也可以是其它任意特征向量。本實(shí)施例以尺度不變描述子(Scale Invariant FeatureTransform, SIFT)為例，具體介紹根據(jù)比特限制和局部描述子自有屬性，從