图像处理方法、装置及图像检索方法、系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像处理方法、装置及图像检索方法、系统，其中，图像处理方法包括：将源图像处理成预设大小的标准图像；提取标准图像各像素点的色度向量因子；根据各像素点的色度向量因子计算对比度向量因子；根据对比度向量因子计算亮度因子L；根据色度向量因子和亮度因子组建新像素点；将新像素点构成的图像划分为预设数目的块；分别提取每个块中RGBL维度分量的特征点；将同一行中不同块的同一类型参数的特征点按大小进行排序，得到N个特征值表征的图像。本发明专利技术提出的图像处理方法，只需耗费少量存储空间，同时具有计算速度快等优点。该图像处理方法用于图像检索技术中，能有效提高图像检索效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像检索
，特别地，涉及一种图像处理方法、装置及图像检索方法、系统。
技术介绍
图像检索是当今信息科学领域的研究热点和难点，分为基于文本的图像检索和基于内容的图像检索等方式。当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval，简称 TBIR)，利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到 90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval，简称CBIR)技术。 CB^属于基于内容检索(Content-based Retrieval，简称CBR)的一种，CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval，简称TBIR)是通过人工标记的方式，利用文本描述图像名称、图像尺寸、作者、压缩类型等方面标引图像，该方法的最大特点是检索速度快，目前互联网的图像检索基本采用这种方式。但随着信息量的增大，需要人工标记的图像也越来越多，这将导致人力成本的大量增加，而且也违背了以图搜图的图像检索发展趋势。基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval，简称CBIR)是根据图像、图像的内容语义如图像的颜色、纹理、布局以及上下文联系等特征进行查找，以图像内容语义特征为线索从图像数据库中检出具有相似特性的其它图像。基于内容的图像检索系统一般包括图像处理模块、查询模块、对象库和特征知识库，其规模一般要大于纯粹的文本信息，因此基于内容的图像检索在检索效率和数据存储上要求更高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种图像处理方法、装置及图像检索方法、系统，能够从源图像中提取少数特征向量，只需耗费少量的存储空间，实现高效检索。为了解决上述问题，一方面提供了一种图像处理方法，包括将源图像处理成预设大小的标准图像；提取所述标准图像各像素点的色度向量因子；根据所述各像素点的色度向量因子计算对比度向量因子；根据所述对比度向量因子计算亮度因子L ；根据所述色度向量因子和所述亮度因子组建新像素点；将所述新像素点构成的图像划分为预设数目的块；分别提取每个所述块中RGBL维度分量的特征点；将同一行中不同块的同一类型参数的所述特征点按大小进行排序，得到N个特征值表征的图像，记为汽几/2，...，/ )。优选的，所述提取所述标准图像各像素点的色度向量因子步骤中，对于某一像素点P(i，j)，其色度向量因子 的RGB三个维度分量定义如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种图像处理方法，其特征在于，包括：将源图像处理成预设大小的标准图像；提取所述标准图像各像素点的色度向量因子；根据所述各像素点的色度向量因子计算对比度向量因子；根据所述对比度向量因子计算亮度因子Ｌ；根据所述色度向量因子和所述亮度因子组建新像素点；将所述新像素点构成的图像划分为预设数目的块；分别提取每个所述块中ＲＧＢＬ维度分量的特征点；将同一行中不同块的同一类型参数的所述特征点按大小进行排序，得到Ｎ个特征值表征的图像，记为：

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括 将源图像处理成预设大小的标准图像；提取所述标准图像各像素点的色度向量因子； 根据所述各像素点的色度向量因子计算对比度向量因子； 根据所述对比度向量因子计算亮度因子L ； 根据所述色度向量因子和所述亮度因子组建新像素点； 将所述新像素点构成的图像划分为预设数目的块； 分别提取每个所述块中RGBL维度分量的特征点；将同一行中不同块的同一类型参数的所述特征点按大小进行排序，得到N个特征值表征的图像，记为歹C/p/2”.·，/ )。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述提取所述标准图像各像素点的色度向量因子步骤中，对于某一像素点P(i，j)，其色度向量因子5的RGB三个维度分量定义如下c = 1λ Rp bP +1CgGp bP+l 。Βρ=φ2ρ+g 。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述各像素点的色度向量因子计算对比度向量因子步骤中，对于所述像素点p(i，j)，各维度的对比度相量因子的计算方法如下Grp = max(C ,C^)/min(C^，C^)GGp = max(CGf ,CaJ/min(CG;>, C、) GBp = max(C ,CbJ/min(CBp, Ck )其中，C^、CGp、Cfip分别代表像素点ρ的色度向量因子在RGB维度上的分量; Ck、CGn、Czjn分别代表围绕像素点个像素点的色度向量因子在RGB维度上的分量的平均值。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述对比度向量因子计算亮度因子L的步骤中，所述像素点P(i，j)的亮度因子Lp的数学表达式如下Lp = [yl(GRp2+GGp2+GBp2)/3j其中，、GGp、分别代表像素点ρ的对比度向量因子在RGB维度上的分量;111为自定义的一个可调的灵敏度因子，对所述亮度因子进行约束。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述分别提取每个所述块中 RGBL维度分量的特征点步骤中，所述特征点包括最大值、最小值、平均值。6.一种图像检索方法，其特征在于，包括 输入符合检索数据库提问的参考图像；按照所述权利要求1至5任一所述的图像处理方法处理所述参考图像，得到参考图像的N个特征值；根据所述N个特征值表征的参考图像从利用所述权利要求1至5任一所述的图像处理方法得到的图像检索数据库中寻找相似图像； 输出检索到的相似图像对应的源图像。7.根据权利要求6所述的图像检索方法，其特征在于，所述根据所述N个特征值表征的参考图像从利用所述权利要求1至5任一...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤伟宾，吴鸿伟，赵庸，
申请(专利权)人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：92