本發(fā)明屬于圖像檢索領域，涉及相似度分析技術，具體是一種基于相似度的圖像快速檢索方法。

背景技術：

1、現有的圖像快速檢索方法在進行圖像檢索時，存在具體以下缺陷：

2、1、現有的圖像快速檢索方法只能檢索出多張與用戶輸入圖像相似的圖像，無法通過像素點色彩對比的方式對所獲取的多張相似圖像進行進一步篩查，從而導致最終檢索圖像與用戶輸出圖像存在色彩差異，從而導致檢索效果不佳；

3、2、現有的圖像快速檢索方法將用戶輸入圖像以及多張待檢索圖像進行圖像內容分割，無法根據分割結果對分割區(qū)域進行面積覆蓋度分析，最終不能根據分析結果篩選出最佳檢索圖像，在實際操作中，仍會輸出多張檢索圖像，需要有用戶對多張檢索圖像進行人工甄別，從而導致用戶體驗感不佳。

4、為此，我們提出一種基于相似度的圖像快速檢索方法。

技術實現思路

1、針對現有技術存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種基于相似度的圖像快速檢索方法，本發(fā)明旨在提高檢索結果的準確性和用戶的檢索體驗感。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：一種基于相似度的圖像快速檢索方法，包括具體以下步驟：

3、步驟s1：獲取用戶輸入圖像以及若干個待檢索圖像，分別用戶輸入圖像以及每一個待檢索圖像進行色彩特征提取并分析，根據分析結果將每一個待檢索圖像與用戶輸入圖像進行色彩相似度評估，根據評估結果獲取色彩檢索圖像數據；

4、步驟s2：根據色彩檢索圖像數據對用戶輸入圖像以及多個色彩相似圖像進行圖像像素深度分析，根據分析結果對用戶輸入圖像以及每一個色彩相似圖像中的像素間斷點并標記，得到圖像標記數據；

5、步驟s3：根據圖像標記數據對用戶輸入標記圖像與多個色彩相似標記圖像進行圖像檢索，根據檢索獲取用戶輸入標記圖像所對應的最佳檢索圖像，并將其進行輸出。

6、進一步地，所述步驟s1中，還包括具體以下步驟：

7、步驟s11：通過用戶界面獲取用戶輸入圖像，使用現有的視覺模型對檢索數據庫中的每一張圖像與用戶輸入圖像進行內容一致性比對，將內容比對一致的圖像進行獲取，得到多張待檢索圖像；

8、步驟s12：將每一個待檢索圖像與用戶輸入圖像進行圖像尺寸一致性比對，若用戶輸入圖像大于等于待檢索圖像，則將待檢索圖像進行放大，直至若用戶輸入圖像與待檢索圖像尺寸一致，若用戶輸入圖像小于待檢索圖像，則將用戶輸入圖像進行放大，直至若用戶輸入圖像與待檢索圖像尺寸一致，在與用戶輸入圖像尺寸一致的待檢索圖像隨機選取一個樣本色彩檢索圖像；

9、步驟s13：將用戶輸入圖像與樣本色彩檢索圖像進行色彩相似度分析，根據分析結果獲取樣本色彩檢索圖像對應的色彩相似度；

10、步驟s14：分別將每一張待檢索圖像與用戶輸入圖像進行色彩相似度分析，得到多個色彩相似度；

11、步驟s15：獲取色彩相似度基準區(qū)間，若色彩相似度處于色彩相似度基準區(qū)間，則將對應的待檢索圖像標記為色彩相似圖像，若色彩相似度不處于色彩相似度基準區(qū)間，則將對應的待檢索圖像標記為非色彩相似圖像，將所獲取的多個色彩相似圖像定義為色彩檢索圖像數據。

12、進一步地，所述步驟s13中，還包括具體以下步驟：

13、步驟s131：將用戶輸入圖像和樣本色彩檢索圖像均轉換為預設對比圖像分辨率；

14、步驟s132：在用戶輸入圖像的圖像左下頂點作為坐標原點，過坐標原點作平行于圖像上邊緣的直線，得到坐標x軸，過坐標原點作垂直于圖像上邊緣的直線，得到坐標y軸，將坐標x軸、坐標y軸以及坐標原點所組成的平面直角坐標系標記為圖像對比坐標系；

15、步驟s133：將圖像對比坐標系中的用戶輸入圖像覆蓋區(qū)域劃分為tz個圖像矩形，分別對每一個圖像矩形所對應的對角線交點進行獲取，得到多個圖像矩形中點，分別對每一個圖像矩形中點在圖像對比坐標系中的矩形中點坐標數值，使用矩形中點坐標數值為對應的圖像矩形進行命名，得到多個(m,n)輸入圖像矩形；

16、步驟s134：將樣本色彩檢索圖像的左下頂點與圖像對比坐標系的坐標原點進行重合，使用圖像對比坐標系中的圖像矩形將樣本色彩檢索圖像劃分為若干個圖像矩形，得到多個(m,n)對比圖像矩形；

17、步驟s135：對(m,n)輸入圖像矩形進行色彩分析，根據分析結果獲取色彩正常矩形數量值；

18、步驟s136：計算色彩正常矩形數量值與tz的比值，得到樣本色彩檢索圖像對應的色彩相似度。

19、進一步地，所述步驟s135中，還包括具體以下步驟：

20、對(m,n)輸入圖像矩形中的若干個圖像像素點進行獲取，并在所獲取的多個圖像像素點中任意選取一個第一圖像像素點，并在(m,n)對比圖像矩形中對與第一圖像像素點同一坐標的圖像像素點進行獲取，得到第二圖像像素點；

21、獲取第一圖像像素點在rgb色彩模型中的色彩rgb值，得到第一像素點rgb值，獲取第二圖像像素點在rgb色彩模型中的色彩rgb值，得到第二像素點rgb值；

22、將第一像素點rgb值與第二像素點rgb值通過計算得到第一圖像像素點所對應的rgb加權偏差；

23、；

24、其中，scp為第一圖像像素點所對應的rgb加權偏差，rz1為第一像素點rgb值中的r值，rz2為第二像素點rgb值中的r值，gz1為第一像素點rgb值中的g值，gz2為第二像素點rgb值中的g值，bz1為第一像素點rgb值中的b值，bz2為第二像素點rgb值中的b值，s1和s2為設定的加權系數，且s1和s2均大于0；

25、獲取(m,n)對比圖像矩形中的每一個圖像像素點所對應的rgb加權偏差，并對所得的多個rgb加權偏差進行平均數計算，得到(m,n)圖像色彩偏差；

26、獲取(m,n)圖像色彩偏差閾值，若(m,n)圖像色彩偏差大于等于圖像色彩偏差閾值，則將對應的(m,n)輸入圖像矩形標記為色彩異常矩形，若(m,n)圖像色彩偏差小于圖像色彩偏差閾值，則將對應的(m,n)輸入圖像矩形標記為色彩正常矩形，并對色彩正常矩形進行數值獲取，得到色彩正常矩形數量值。

27、進一步地，所述步驟s2中，還包括具體以下步驟：

28、步驟s21：獲取色彩檢索圖像數據，根據色彩檢索圖像數據分別獲取用戶輸入圖像以及多個色彩相似圖像，并在所獲取的多個色彩相似圖像中任意選取一個樣本色彩相似圖像；

29、步驟s22：對用戶輸入圖像進行目標圖形邊緣標記，得到輸入邊緣標記圖像；

30、步驟s23：分別對每一個色彩相似圖像中的每一個像素間斷點進行獲取并標記，得到多個色彩標記圖像；

31、步驟s24：將用戶輸入標記圖像以及多個色彩相似標記圖像定義為圖像標記數據。

32、進一步地，所述步驟s22中，還包括具體以下步驟：

33、步驟s221：將用戶輸入圖像進行圖像灰度化處理，得到用戶輸入灰度化圖像，對用戶輸入灰度化圖像中的每一個像素點進行獲取，并在所獲取的多個像素點中任意選取一個樣本像素點；

34、步驟s222：對樣本像素點進行分析，根據分析結果對樣本像素點所對應的像素點間斷指數進行獲??；

35、步驟s223：分別對每一個像素點所對應的像素點間斷指數進行獲取，得到多個像素點間斷指數；

36、步驟s224：獲取每一個像素點對應的像素點間斷指數預設區(qū)間，若像素點間斷指數不處于像素點間斷指數預設區(qū)間，則將樣本像素點標記為像素間斷點，若像素點間斷指數處于像素點間斷指數預設區(qū)間，則將樣本像素點標記為像素連續(xù)點；

37、步驟s225：對用戶輸入圖像內的每一個像素間斷點進行標記，得到用戶輸入標記圖像。

38、進一步地，所述步驟s222中，還包括具體以下步驟：

39、對樣本像素點所對應的像素深度數值進行獲取，得到樣本像素深度數值；

40、在用戶輸入灰度化圖像中，對與樣本像素點相鄰的像素點進行獲取，得到多個樣本相鄰像素點，分別對每一個樣本相鄰像素點所對應的像素深度進行數值獲取，得到多個相鄰像素深度數值，并對所得多個相鄰像素深度數值進行平均值計算，得到相鄰平均像素深度數值；

41、計算樣本像素深度數值與相鄰平均像素深度數值的差值，并對所得差值取絕對值，得到樣本像素點所對應的相鄰像素平均深度偏差；

42、計算每一個相鄰像素深度數值與樣本像素深度數值的差值，并對所得的多個像素深度差值取絕對值，得到多個相鄰像素深度偏差，將所得多個相鄰像素深度偏差進行降序排列；

43、若排在首位的相鄰像素深度偏差存在并列，則選取兩個排在首位的相鄰像素深度偏差標記為第一相鄰像素深度偏差以及第二相鄰像素深度偏差，若排在首位的相鄰像素深度偏差不存在并列，則將排在首位的相鄰像素深度偏差標記為第一相鄰像素深度偏差，將排在第二位的相鄰像素深度偏差標記為第二相鄰像素深度偏差；

44、將相鄰像素平均深度偏差、第一相鄰像素深度偏差以及第二相鄰像素深度偏差通過計算得到樣本像素點所對應的像素點間斷指數；

45、對樣本像素點所對應的像素點間斷指數進行計算，具體公式如下：

46、；

47、其中，jdz為樣本像素點所對應的像素點間斷指數，xsp為相鄰像素平均深度偏差，xp1為第一相鄰像素深度偏差，xp2為第二相鄰像素深度偏差。

48、進一步地，所述步驟s3中，還包括具體以下步驟：

49、步驟s31：獲取圖像標記數據，根據圖像標記數據分別獲取用戶輸入標記圖像以及多個色彩相似標記圖像；

50、步驟s32：對用戶輸入標記圖像以及每一個色彩相似標記圖像進行區(qū)域劃分，得到多個圖像封閉區(qū)域；

51、步驟s33：在所獲取的多個色彩相似標記圖像任意選取一個樣本標記圖像，對樣本標記圖像進行區(qū)域面積分析，并根據分析結果獲取樣本標記圖像對應的區(qū)域圖形相似比；

52、步驟s34：分別對每一個色彩相似標記圖像所對應的區(qū)域圖形相似比進行獲取，得到多個區(qū)域圖形相似比，并對所得多個區(qū)域圖形相似比進行數值大小比對，將最大區(qū)域圖形相似比所對應的色彩相似標記圖像標記為最佳檢索圖像，并將最佳檢索圖像進行輸出。

53、進一步地，所述步驟s32中，還包括具體以下步驟：

54、對用戶輸入標記圖像中所標記的若干個像素間斷點進行獲取，得到多個像素間斷點；

55、對每一個像素間斷點的八鄰域像素點進行獲取，若像素間斷點的八鄰域像素點中存在兩個及以上像素點為像素間斷像素點，則將對應的像素間斷點標記為圖形邊緣像素點，若像素間斷點的八鄰域像素點中不存在兩個及以上像素點為像素間斷像素點，則將對應的像素間斷點標記為非圖形邊緣像素點；

56、將用戶輸入標記圖像的圖形邊緣像素點進行連接，得到若干個圖形邊緣線，對圖形邊緣線在用戶輸入標記圖像所圍成的封閉區(qū)域進行獲取，得到多個圖像封閉區(qū)域，并將所獲取的多個圖像封閉區(qū)域分別命名為f1圖像封閉區(qū)域至fz圖像封閉區(qū)域。

57、進一步地，所述步驟s33中，還包括具體以下步驟：

58、將f1圖像封閉區(qū)域在樣本標記圖像中進行覆蓋，將用戶輸入標記圖像的f1圖像封閉區(qū)域標記為第一f1封閉區(qū)域，將樣本標記圖像所對應的f1圖像封閉區(qū)域標記為第二f1封閉區(qū)域，將第一f1封閉區(qū)域與第二f1封閉區(qū)域的重疊部分標記為f1封閉重疊區(qū)域；

59、分別對樣本標記圖像中的f2封閉重疊區(qū)域至fz封閉重疊區(qū)域進行獲?。?/p>

60、獲取f1圖像封閉區(qū)域至fz圖像封閉區(qū)域在樣本標記圖像中的面積數值，得到f1封閉區(qū)域面積數值至fz封閉區(qū)域面積數值；

61、獲取f1封閉重疊區(qū)域至fz封閉重疊區(qū)域在樣本標記圖像中的面積數值，得到f1重疊區(qū)域面積數值至fz重疊區(qū)域面積數值；

62、將f1封閉區(qū)域面積數值至fz封閉區(qū)域面積數值以及f1重疊區(qū)域面積數值至fz重疊區(qū)域面積數值通過計算得到樣本標記圖像對應的區(qū)域圖形相似比；

63、對樣本標記圖像對應的區(qū)域圖形相似比進行計算，具體公式如下：

64、；

65、其中，qtx為樣本標記圖像對應的區(qū)域圖形相似比，mcdi為fi重疊區(qū)域面積數值，mfbi為fi封閉區(qū)域面積數值，z為圖像封閉區(qū)域所對應的數量值。

66、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發(fā)明的有益效果是：

67、1、本發(fā)明通過像素點色彩對比的方式對所獲取的多張相似圖像進行進一步篩查，能夠降低最終檢索圖像與用戶輸出圖像存在色彩差異，從而保證檢索結果的色彩準確性；

68、2、本發(fā)明將用戶輸入圖像以及多張待檢索圖像進行圖像內容分割，根據分割結果對分割區(qū)域進行面積覆蓋度分析，通過分析結果篩選出最佳檢索圖像，能夠有效提高最佳檢索圖像與用戶輸入圖像的匹配度。