一種圖像檢索系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像檢索系統(tǒng)和方法，涉及圖像識別領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括圖像讀取模塊、圖像去噪模塊、圖像分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊。其中圖像讀取模塊用于讀取圖像信息；圖像去噪模塊用于去除圖像噪聲；圖像分割模塊用于分割圖像；特征量計算模塊用于計算單元圖像的特征量；篩選模塊用于篩選特征量；檢索模塊用于根據(jù)特征量檢索相似圖像；反饋模塊用于反饋檢索結(jié)果。該發(fā)明針對現(xiàn)有圖像檢索系統(tǒng)和方法在準確性和檢索速度以及學習性上的不足等問題，提出一種改進的系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅使檢索結(jié)果更加準確，效率更高，且具有學習能力，能夠不斷提升檢索質(zhì)量。
【專利說明】
一種圖像檢索系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種圖像檢索系統(tǒng)和方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 從20世紀70年代開始，有關(guān)圖像檢索的研究就已開始，當時主要是基于文本的圖 像檢索技術(shù)(Text-based Image Retrieval，簡稱TBIR)，利用文本描述的方式描述圖像的 特征，如繪畫作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出現(xiàn)了對圖像的內(nèi)容語義，如 圖像的顏色、紋理、布局等進行分析和檢索的圖像檢索技術(shù)，即基于內(nèi)容的圖像檢索 (Content-based Image Retrieval，簡稱CBIR)技術(shù)。
[0003] 基于內(nèi)容的圖像檢索根據(jù)圖像、圖像的內(nèi)容語義以及上下文聯(lián)系進行查找，以圖 像語義特征為線索從圖像數(shù)據(jù)庫中檢出具有相似特性的其它圖像。因為圖像的規(guī)模一般要 大于純粹的文本信息，因此，基于內(nèi)容的圖像檢索在檢索的速度和效率上要求更高。通過基 于內(nèi)容的技術(shù)檢索Web圖像，首先需要從Web中剝離圖像，組成圖像集，對圖像集中的各個對 象進行基于內(nèi)容的特征分析、相似度匹配。
[0004] 現(xiàn)有的基于內(nèi)容的圖像檢索在基于語義的圖像檢索基礎(chǔ)上準確性有了很大提升， 但在以下幾個方面還是有很大的不足：
[0005] 1、準確性依然不高：由于圖像信息在傳輸過程中會受到各種各樣的噪聲干擾，會 導致圖像在到達檢索系統(tǒng)的時候已經(jīng)出現(xiàn)了失真。從而造成即使后續(xù)的檢索非常準確最終 檢索結(jié)果仍然不盡人意。
[0006] 2、檢索速度慢：由于基于內(nèi)容的圖像檢索方法極其復雜，檢索系統(tǒng)在針對一張復 雜圖片進行檢索的時候，往往會作很多的復雜運算。從而導致檢索進程非常緩慢。而又由于 現(xiàn)有的圖像檢索系統(tǒng)一般只提供一種檢索模式，用戶在檢索復雜圖像和簡單圖像的時候不 會區(qū)別對待，最終導致簡單圖像的檢索也變得緩慢異常。
[0007] 3、不具有學習能力、個性化不足:常規(guī)的圖像檢索系統(tǒng)和方法不會提供針對單個 用戶定制的服務。也沒有對用戶檢索習慣的記錄和分析，從而導致對同一類相似圖片的檢 索的問題一直保留下來，不僅在檢索效率上得不到提升，在檢索準確性上也一直停滯不前。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 鑒于此，本發(fā)明提供了一種圖像檢索系統(tǒng)和方法，該系統(tǒng)具有檢索結(jié)果更加準確、 效率更高、具有學習能力等優(yōu)點，能夠不斷提升檢索質(zhì)量。
[0009] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0010] -種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括:圖像讀取模塊、圖像去噪模塊、圖 像分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊；
[0011]所述圖像讀取模塊，用于接收用戶傳遞過來的圖像信息，將圖像信息完整地讀取 并保存，然后將該圖像信息傳遞給圖像去噪模塊；
[0012]所述圖像去噪模塊，用于接收來自圖像讀取模塊傳遞過來的圖像信息，去除該圖 像信息于傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲，將去噪后的圖像發(fā)送至圖像分割模塊；
[0013] 所述圖像分割模塊，用于接收來自圖像去噪模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶 選擇的分割模式對該圖像進行分割，將分割后的圖像信息傳遞給特征量計算模塊，并保存 當前的分割模式；
[0014] 所述特征量計算模塊，用于接收來自圖像分割模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用 戶選擇的特征量計算模式計算分割后的每個圖像單元的特征量，將計算后的特征量傳遞至 篩選模塊；
[0015] 所述篩選模塊，用于接收來自特征量計算模塊傳遞過來的特征量，根據(jù)特征量的 值對這些特征量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊，并保存當前的篩選方式；
[0016] 所述檢索模塊，用于根據(jù)特征量計算模塊傳遞過來的特征量，在數(shù)據(jù)庫中篩選具 有類似特征量的圖像，將結(jié)果發(fā)送給客戶；
[0017]所述反饋模塊，用于搜集用戶對于檢索結(jié)果的評價，將評價結(jié)果傳遞至分割模塊 和篩選模塊。
[0018]所述圖像分割模塊包括：圖片分割模塊、圖像單元分割模塊、分割模式調(diào)節(jié)模塊、 記憶模塊和分析模塊;其中，分割模式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種圖片分割模式進行選 擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的分割模式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評 價結(jié)果進行分析。
[0019] 所述圖像篩選模塊包括:篩選模式調(diào)節(jié)模塊、記憶模塊和分析模塊;其中，篩選模 式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種分割模式進行選擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的篩選模 式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié)果進行分析。
[0020] 所述圖像去噪模塊集成了三種圖像去噪濾波器，包括:均值濾波器、自適應維納濾 波器、中值濾波器；
[0021] 所述圖像去噪模塊會對接收到的所有圖片信息均采用三種濾波器進行濾波去噪 處理；
[0022] 所述圖片分割模塊采用的三種圖片分割方式，包括:粗分割方式、細分割方式和精 細分割方式;采取不同分割方式分割同一圖像，分割后的單元圖像數(shù)量不同，數(shù)量越多，檢 索結(jié)果越精確；
[0023]其中，粗方式將圖像分割為9個單元圖像，細分割方式將圖像分割為25個單元圖 像，精細分割方式將圖像分割為169個單元圖像。
[0024]所述篩選模塊具有三種篩選方式，包括:第一篩選方式、第二篩選方式和第三篩選 方式；
[0025]所述第一篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在500至2000之間的篩選出來，去除 其余特征量的值；
[0026]所述第二篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在50至10000之間的篩選出來，去除 其余特征量的值；
[0027]所述第三篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在5000至10000之間的篩選出來，去 除其余特征量的值。
[0028] 所述圖像單元分割模塊采用的分割方法包括以下步驟：
[0029] 步驟1:選擇兩個初始閾值:TdPTi，把一幅圖像f(x，y)中的像素按灰度級用閾值To 和Ti分為Co、Ci和C2三類;分類過程遵循的公式為：
[0030] Co = fi(x,y) | fmin^f (x,yXTo
[0031 ] Ci = fi(x,y) | Ti^f (x,y)>To
[0032] C2 = fi(x,y) | fmax^f (x,y)>Ti
[0033]其中，fmin和fmax分別為圖像f(x，y)中的灰度的最小值和最大值。設Ni是灰度值i (f_<i 紀)的像素，貝 ij圖像 f(x，y)的總像素 N= (x + a)n = y (l)xkan~kNi,^ 圖像中的像素值按灰度值用閾值T分為三類Co和CdPC2，Co對應于灰度值在[fmin，T Q]間的像 素值，&對應于灰度值在[To，Ti ]間的像素值，(：2對應于灰度值在[Ti，fmax]間的像素值，則Co 和Ci和C2的概率分別為： r%
[0034] P0 = I P(l) <-=f min rri
[0035] Pi = j P(l) ffmax
[0036] Pz = j P(〇 人=7'i
[0037] 步驟:2得出整個圖像的灰度值均值為： rffnax
[0038] 11= | IPi min
[0039] 步驟3:定義兩類的類間方差為T (/q2 +
[0040] ofT' =P〇U~U^ + P^Dl
[0041] 步驟4:最大類間方差把兩類的類間方差作為閾值選擇的判決依據(jù)，認為最好的閾 值Thl和T應該是使類間方差取得最大值的值。
[0042] 步驟5:將每個圖像單元的像素點的灰度值和閾值進行比較;比較過程的公式為： (1， g(x,v) < TItI
[0043] f(x,y)二 j 0, Thl < g(x,y) S Th2 l-l > Th2 < g(x,y)
[0044] 如權(quán)利要求1至6之一所述的一種圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括以下 步驟：
[0045] 步驟1:用戶進入該圖像檢索系統(tǒng)，上傳需要檢索的圖片至圖像讀取模塊；
[0046] 步驟2:圖像檢索模塊將該圖片讀取后保存在數(shù)據(jù)庫管理模塊，并將該圖片傳遞至 圖像去噪模塊；
[0047]步驟3:圖像去噪模塊采用三種濾波器對該圖像進行濾波處理，將處理后的圖像信 息傳遞至圖像分割模塊；
[0048]步驟4:用戶選擇不同的分割模式，圖像分割模塊采取不同的分割模式對該圖像進 行分割處理，將分割處理后的圖像單元傳遞至特征量計算模塊；
[0049] 步驟5:特征量計算模塊接收到分割后的圖像單元后，對各個圖像單元進行特征量 計算，將計算后得出的特征量傳遞至篩選模塊；
[0050] 步驟6:用戶選擇不同的篩選模式，篩選模塊采取不同的篩選方式對傳遞過來的特 征量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊；
[0051] 步驟7:檢索模塊根據(jù)特征量在數(shù)據(jù)庫中進行檢索，找到特征量類似的圖像，將這 些圖像發(fā)送給用戶；
[0052] 步驟8:用戶根據(jù)得出的檢索結(jié)果進行評價，反饋模塊搜集這些評價，將評價傳遞 至分割模塊和篩選模塊；
[0053]步驟9:分割模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢 索結(jié)果所對應的分割模式存儲在記憶子模塊中；
[0054]篩選模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢索結(jié)果 所對應的篩選模式存儲在記憶子模塊中；
[0055] 當用戶再次檢索類似圖片的時候，篩選模塊和分割模塊就會自動采取存儲在記憶 子模塊中的最佳分割模式和篩選模式。
[0056] 采用以上技術(shù)方案，本發(fā)明產(chǎn)生了以下有益效果：
[0057] 1、準確性高:在現(xiàn)有的圖像檢索系統(tǒng)中加入了圖像去噪模塊，有效
[0058]降低了圖像在傳輸過程中產(chǎn)生了各種噪聲對原圖像的影響。從源頭上有效解決了 檢索結(jié)果不準確的缺陷。
[0059] 2、個性化服務、效率高:在圖像檢索中的篩選和分割中增加了幾種mo
[0060] 模式供用戶選擇，用戶可以根據(jù)實際情況選擇最適合他的檢索方式。一方面提高 了檢索的效率，另一方面也讓用戶可以定制自己的個性化檢索服務。
[0061] 3、具有學習能力:本發(fā)明的檢索系統(tǒng)中的圖像分割模塊和篩選模塊中
[0062] 具有分析和記憶子模塊配合反饋模塊可以實現(xiàn)系統(tǒng)不斷學習進步的功能。針對相 似圖像的檢索，本發(fā)明的圖像檢索系統(tǒng)在第二次檢索的時候能大大提高檢索效率和準確 性。
【附圖說明】
[0063] 圖1是本發(fā)明的一種圖像檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0064] 圖2是本發(fā)明的一種圖像檢索系統(tǒng)中的圖像分割模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0065] 圖3是本發(fā)明的一種圖像檢索系統(tǒng)中的篩選模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0066] 本說明書中公開的所有特征，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥 的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
[0067] 本說明書(包括任何附加權(quán)利要求、摘要）中公開的任一特征，除非特別敘述，均可 被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個特征只是一系列 等效或類似特征中的一個例子而已。
[0068] 本發(fā)明實施例1中提供了一種圖像檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示：
[0069] -種圖像檢索系統(tǒng)，由服務器和客戶端組成，所述系統(tǒng)包括：圖像讀取模塊、圖像 去噪模塊、圖像分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊；
[0070] 圖像讀取模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收用戶 傳遞過來的圖像信息，將圖像信息完整讀取并保存，然后將該圖像信息傳遞給圖像去噪模 塊；
[0071] 所述圖像去噪模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收 來自圖像讀取模塊傳遞過來的圖像信息，去除該圖像信息中于傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲，將 去噪后的圖像發(fā)送至圖像分割模塊；
[0072] 所述圖像分割模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中 實現(xiàn)分割算法，用于接收來自圖像去噪模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇的分割模 式對該圖像進行分割，將分割后的圖像信息傳遞給特征量計算模塊，并保存當前的分割模 式；
[0073]所述特征量計算模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序 中實現(xiàn)特征量計算算法，用于接收來自圖像分割模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇 的特征量計算模式計算分割后的每個圖像單元的特征量，將計算后的特征量傳遞至篩選模 塊，并保存當前的計算模式；
[0074] 所述篩選模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中實現(xiàn) 篩選算法，用于接收來自特征量計算模塊傳遞過來的特征量，根據(jù)特征量的值對這些特征 量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊，并保存當前的篩選方式；
[0075] 所述檢索模塊，用于根據(jù)特征量計算模塊傳遞過來的特征量，在數(shù)據(jù)庫中篩選具 有類似特征量的圖像，將結(jié)果發(fā)送給客戶；
[0076]所述反饋模塊，用于搜集用戶對于檢索結(jié)果的評價，將評價結(jié)果傳遞至分割模塊 和篩選模塊。
[0077]所述圖像分割模塊包括：圖片分割模塊、圖像單元分割模塊、分割模式調(diào)節(jié)模塊、 記憶模塊和分析模塊;其中，分割模式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種圖片分割模式進行選 擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的分割模式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評 價結(jié)果進行分析。
[0078]所述圖像篩選模塊包括:篩選模式調(diào)節(jié)模塊、記憶模塊和分析模塊;其中，篩選模 式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種分割模式進行選擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的篩選模 式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié)果進行分析。
[0079] 本發(fā)明實施例2中提供了一種圖像檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示：
[0080] -種圖像檢索系統(tǒng)，由服務器和客戶端組成，所述系統(tǒng)包括：圖像讀取模塊、圖像 去噪模塊、圖像分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊；
[0081] 圖像讀取模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收用戶 傳遞過來的圖像信息，將圖像信息完整讀取并保存，然后將該圖像信息傳遞給圖像去噪模 塊；
[0082]所述圖像去噪模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收 來自圖像讀取模塊傳遞過來的圖像信息，去除該圖像信息中于傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲，將 去噪后的圖像發(fā)送至圖像分割模塊；
[0083]所述圖像分割模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中 實現(xiàn)分割算法，用于接收來自圖像去噪模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇的分割模 式對該圖像進行分割，將分割后的圖像信息傳遞給特征量計算模塊，并保存當前的分割模 式；
[0084] 所述特征量計算模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序 中實現(xiàn)特征量計算算法，用于接收來自圖像分割模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇 的特征量計算模式計算分割后的每個圖像單元的特征量，將計算后的特征量傳遞至篩選模 塊，并保存當前的計算模式；
[0085] 所述篩選模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中實現(xiàn) 篩選算法，用于接收來自特征量計算模塊傳遞過來的特征量，根據(jù)特征量的值對這些特征 量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊，并保存當前的篩選方式；
[0086] 所述檢索模塊，用于根據(jù)特征量計算模塊傳遞過來的特征量，在數(shù)據(jù)庫中篩選具 有類似特征量的圖像，將結(jié)果發(fā)送給客戶；
[0087]所述反饋模塊，用于搜集用戶對于檢索結(jié)果的評價，將評價結(jié)果傳遞至分割模塊 和篩選模塊。
[0088]所述圖像分割模塊包括：圖片分割模塊、圖像單元分割模塊、分割模式調(diào)節(jié)模塊、 記憶模塊和分析模塊;其中，分割模式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種圖片分割模式進行選 擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的分割模式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評 價結(jié)果進行分析。
[0089]所述圖像篩選模塊包括:篩選模式調(diào)節(jié)模塊、記憶模塊和分析模塊;其中，篩選模 式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種分割模式進行選擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的篩選模 式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié)果進行分析。
[0090] 圖像去噪模塊集成了三種圖像去噪濾波器，包括：均值濾波器、自適應維納濾波 器、中值濾波器；
[0091] 圖像去噪模塊會對接收到的所有圖片信息均采用三種濾波器進行濾波去噪處理；
[0092] 圖像分割模塊具有三種分割方式，包括:粗分割方式、細分割方式和精細分割方 式;采取不同分割方式分割同一圖像，分割后的單元圖像數(shù)量不同，數(shù)量越多，檢索結(jié)果越 精確；
[0093]其中，粗方式將圖像分割為9個單元圖像，細分割方式將圖像分割為25個單元圖 像，精細分割方式將圖像分割為169個單元圖像。
[0094] 本發(fā)明實施例3中提供了一種圖像檢索系統(tǒng)和方法，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示：
[0095] -種圖像檢索系統(tǒng)，由服務器和客戶端組成，所述系統(tǒng)包括：圖像讀取模塊、圖像 去噪模塊、圖像分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊；
[0096] 圖像讀取模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收用戶 傳遞過來的圖像信息，將圖像信息完整讀取并保存，然后將該圖像信息傳遞給圖像去噪模 塊；
[0097] 所述圖像去噪模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，用于接收 來自圖像讀取模塊傳遞過來的圖像信息，去除該圖像信息中于傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲，將 去噪后的圖像發(fā)送至圖像分割模塊；
[0098] 所述圖像分割模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中 實現(xiàn)分割算法，用于接收來自圖像去噪模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇的分割模 式對該圖像進行分割，將分割后的圖像信息傳遞給特征量計算模塊，并保存當前的分割模 式；
[0099] 所述特征量計算模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序 中實現(xiàn)特征量計算算法，用于接收來自圖像分割模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇 的特征量計算模式計算分割后的每個圖像單元的特征量，將計算后的特征量傳遞至篩選模 塊，并保存當前的計算模式；
[0100] 所述篩選模塊，采用計算機編程軟件編寫相應的計算機程序?qū)崿F(xiàn)，在程序中實現(xiàn) 篩選算法，用于接收來自特征量計算模塊傳遞過來的特征量，根據(jù)特征量的值對這些特征 量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊，并保存當前的篩選方式；
[0101] 所述檢索模塊，用于根據(jù)特征量計算模塊傳遞過來的特征量，在數(shù)據(jù)庫中篩選具 有類似特征量的圖像，將結(jié)果發(fā)送給客戶；
[0102] 所述反饋模塊，用于搜集用戶對于檢索結(jié)果的評價，將評價結(jié)果傳遞至分割模塊 和篩選模塊。
[0103] 所述圖像分割模塊包括：圖片分割模塊、圖像單元分割模塊、分割模式調(diào)節(jié)模塊、 記憶模塊和分析模塊;其中，分割模式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種圖片分割模式進行選 擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的分割模式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評 價結(jié)果進行分析。
[0104] 所述圖像篩選模塊包括:篩選模式調(diào)節(jié)模塊、記憶模塊和分析模塊;其中，篩選模 式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種分割模式進行選擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的篩選模 式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié)果進行分析。
[0105] 圖像去噪模塊集成了三種圖像去噪濾波器，包括：均值濾波器、自適應維納濾波 器、中值濾波器；
[0106] 圖像去噪模塊會對接收到的所有圖片信息均采用三種濾波器進行濾波去噪處理；
[0107] 圖像分割模塊具有三種分割方式，包括:粗分割方式、細分割方式和精細分割方 式;采取不同分割方式分割同一圖像，分割后的單元圖像數(shù)量不同，數(shù)量越多，檢索結(jié)果越 精確；
[0108] 其中，粗方式將圖像分割為9個單元圖像，細分割方式將圖像分割為25個單元圖 像，精細分割方式將圖像分割為169個單元圖像。
[0109] 篩選模塊具有三種篩選方式，包括：第一篩選方式、第二篩選方式和第三篩選方 式；
[0110] 第一篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在500至2000之間的篩選出來，去除其余 特征量的值；
[0111] 所述第二篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在50至10000之間的篩選出來，去除 其余特征量的值；
[0112] 所述第三篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在5000至10000之間的篩選出來，去 除其余特征量的值。
[0113]所述圖像單元分割模塊采用的分割方法包括以下步驟：
[0114]步驟1:選擇兩個初始閾值:TdPTi，把一幅圖像f(x，y)中的像素按灰度級用閾值To 和Ti分為Co、Ci和C2三類;分類過程遵循的公式為：
[0115] Co = fi(x,y) I fmin^f (x,yXTo
[0116] Ci = fi(x,y) | Ti^f (x,y)>To
[0117] Ci = fi(x,y) | fmax^f (x,y)>Ti
[0118] 其中，fmin和fmax分別為圖像f(x，y)中的灰度的最小值和最大值。設Ni是灰度值i (fmin<i<fmax)的像素，貝 |J圖像 f(x，y)的總像素 N= (x + a)n = y (Z)xfcan-把 ^-ik=Q 圖像中的像素值按灰度值用閾值T分為三類Co和CdPC2，Co對應于灰度值在[fmin，T Q]間的像 素值，&對應于灰度值在[To，Ti ]間的像素值，(：2對應于灰度值在[Ti，fmax]間的像素值，則Co 和Ci和C2的概率分別為： r^o
[0119] Pq = I P(〇 ^=fmiri
[0120] Px = P(i) W。 rfmax
[0121] P2= P(〇 ^'=7i
[0122] 步驟:2得出整個圖像的灰度值均值為： r frnax
[0123] U = I iPj
[0124] 步驟3:定義兩類的類間方差為:〇02 7' =/Vw_[/Q2 +
[0125] (J^T -PqU -Uq + Pj u-\-Uf
[0126] 步驟4:最大類間方差把兩類的類間方差作為閾值選擇的判決依據(jù)，認為最好的閾 值Thl和T應該是使類間方差取得最大值的值。
[0127] 步驟5:將每個圖像單元的像素點的灰度值和閾值進行比較;比較過程的公式為： (1， g(x,y) < Thl
[0128] f(x y) = | 0, Thl < g(x,y) < Th2 \-lr Th2 < g(x,y)
[0129] 本發(fā)明實施例4中提供了一種圖像檢索方法，所述方法包括以下步驟：
[0130] 步驟1:用戶進入該圖像檢索系統(tǒng)，上傳需要檢索的圖片至圖像讀取模塊；
[0131 ]步驟2:圖像檢索模塊將該圖片讀取后保存在數(shù)據(jù)庫管理模塊，并將該圖片傳遞至 圖像去噪模塊；
[0132] 步驟3:圖像去噪模塊采用三種濾波器對該圖像進行濾波處理，將處理后的圖像信 息傳遞至圖像分割模塊；
[0133] 步驟4:用戶選擇不同的分割模式，圖像分割模塊采取不同的分割模式對該圖像進 行分割處理，將分割處理后的圖像單元傳遞至特征量計算模塊；
[0134] 步驟5:特征量計算模塊接收到分割后的圖像單元后，對各個圖像單元進行特征量 計算，將計算后得出的特征量傳遞至篩選模塊；
[0135]步驟6:用戶選擇不同的篩選模式，篩選模塊采取不同的篩選方式對傳遞過來的特 征量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊；
[0136]步驟7:檢索模塊根據(jù)特征量在數(shù)據(jù)庫中進行檢索，找到特征量類似的圖像，將這 些圖像發(fā)送給用戶；
[0137] 步驟8:用戶根據(jù)得出的檢索結(jié)果進行評價，反饋模塊搜集這些評價，將評價傳遞 至分割模塊和篩選模塊；
[0138] 步驟9:分割模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢 索結(jié)果所對應的分割模式存儲在記憶子模塊中；
[0139] 篩選模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢索結(jié)果 所對應的篩選模式存儲在記憶子模塊中；
[0140] 當用戶再次檢索類似圖片的時候，篩選模塊和分割模塊就會自動采取存儲在記憶 子模塊中的最佳分割模式和篩選模式。
[0141] 本發(fā)明并不局限于前述的【具體實施方式】。本發(fā)明擴展到任何在本說明書中披露的 新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。
【主權(quán)項】
1. 一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：圖像讀取模塊、圖像去噪模塊、圖像 分割模塊、特征量計算模塊、篩選模塊、檢索模塊、反饋模塊； 所述圖像讀取模塊，用于接收用戶傳遞過來的圖像信息，將圖像信息完整地讀取并保 存，然后將該圖像信息傳遞給圖像去噪模塊； 所述圖像去噪模塊，用于接收來自圖像讀取模塊傳遞過來的圖像信息，去除該圖像信 息于傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲，將去噪后的圖像發(fā)送至圖像分割模塊； 所述圖像分割模塊，用于接收來自圖像去噪模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選擇 的分割模式對該圖像進行分割，將分割后的圖像信息傳遞給特征量計算模塊，并保存當前 的分割模式； 所述特征量計算模塊，用于接收來自圖像分割模塊傳遞過來的圖像信息，根據(jù)用戶選 擇的特征量計算模式計算分割后的每個圖像單元的特征量，將計算后的特征量傳遞至篩選 豐旲塊； 所述篩選模塊，用于接收來自特征量計算模塊傳遞過來的特征量，根據(jù)特征量的值對 這些特征量進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊，并保存當前的篩選方式； 所述檢索模塊，用于根據(jù)特征量計算模塊傳遞過來的特征量，在數(shù)據(jù)庫中篩選具有類 似特征量的圖像，將結(jié)果發(fā)送給客戶； 所述反饋模塊，用于搜集用戶對于檢索結(jié)果的評價，將評價結(jié)果傳遞至分割模塊和篩 選模塊。2. 如權(quán)利要求1所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述圖像分割模塊包括：圖片分割模塊、圖像單元分割模塊、分割模式調(diào)節(jié)模塊、記憶 模塊和分析模塊;其中，分割模式調(diào)節(jié)模塊用于提供給用戶三種圖片分割模式進行選擇;記 憶模塊用于保存用戶選擇的分割模式;分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié) 果進行分析。3. 如權(quán)利要求1所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述圖像篩選模塊包括:篩選模式調(diào)節(jié)模塊、記憶模塊和分析模塊;其中，篩選模式調(diào) 節(jié)模塊用于提供給用戶三種分割模式進行選擇;記憶模塊用于保存用戶選擇的篩選模式； 分析模塊用于對反饋模塊反饋過來的用戶評價結(jié)果進行分析。4. 如權(quán)利要求1所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述圖像去噪模塊集成了三種圖像去噪濾波器，包括：均值濾波器、自適應維納濾波 器、中值濾波器； 所述圖像去噪模塊會對接收到的所有圖片信息均采用三種濾波器進行濾波去噪處理。5. 如權(quán)利要求2所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述圖片分割模塊采用的三種圖片分割方式，包括:粗分割方式、細分割方式和精細分 割方式;采取不同分割方式分割同一圖像，分割后的單元圖像數(shù)量不同，數(shù)量越多，檢索結(jié) 果越精確； 其中，粗方式將圖像分割為9個單元圖像，細分割方式將圖像分割為25個單元圖像，精 細分割方式將圖像分割為169個單元圖像。6. 如權(quán)利要求1所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述篩選模塊具有三種篩選方式，包括：第一篩選方式、第二篩選方式和第三篩選方 式； 所述第一篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在500至2000之間的篩選出來，去除其余 特征量的值； 所述第二篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在50至10000之間的篩選出來，去除其余 特征量的值； 所述第三篩選方式具體內(nèi)容為:將特征量的值在5000至10000之間的篩選出來，去除其 余特征量的值。7.如權(quán)利要求1和權(quán)利要求2所述的一種圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于： 所述圖像單元分割模塊采用的分割方法包括以下步驟： 步驟1:選擇兩個初始閾值:TdPTi，把一幅圖像f(x，y)中的像素按灰度級用閾值TdPh 分為Co、Ci和C2三類;分類過程遵循的公式為： C〇 = fl(x,y) I fmin^f (x,y)^T〇 Ci = fi(x,y) |Ti^f(x,y)>To C2 = fl(x,y) I fmax^f (x,y)>Tl 其中，f min和f max分別為圖像f (X，y)中的灰度的最小值和最大值。設Ni是灰度值i (f min< i彡f max)的像素，貝|J圖像f (X，y)的總像素：把圖像 中的像素值按灰度值用閾值T分為三類Co、&和&，Co對應于灰度值在[fmin，To]間的像素值， &對應于灰度值在[To，Td間的像素值，&對應于灰度值在[I\，fmax]間的像素值，則0)、&和& 的概率分別為：步驟2:得出整個圖像的灰度值均值為：步驟4:最大類間方差把兩類的類間方差作為閾值選擇的判決依據(jù)，認為最好的閾值 Thl和Th2應該是使類間方差取得最大值的值； 步驟5:將每個圖像單元的像素點的灰度值和閾值進行比較;比較過程的公式為：8.如權(quán)利要求1至6之一所述的一種圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括以下步 驟： 步驟1:用戶進入該圖像檢索系統(tǒng)，上傳需要檢索的圖片至圖像讀取模塊； 步驟2:圖像檢索模塊將該圖片讀取后保存在數(shù)據(jù)庫管理模塊，并將該圖片傳遞至圖像 去噪模塊； 步驟3:圖像去噪模塊采用三種濾波器對該圖像進行濾波處理，將處理后的圖像信息傳 遞至圖像分割模塊； 步驟4:用戶選擇不同的分割模式，圖像分割模塊采取不同的分割模式對該圖像進行分 割處理，將分割處理后的圖像單元傳遞至特征量計算模塊； 步驟5:特征量計算模塊接收到分割后的圖像單元后，對各個圖像單元進行特征量計 算，將計算后得出的特征量傳遞至篩選模塊； 步驟6:用戶選擇不同的篩選模式，篩選模塊采取不同的篩選方式對傳遞過來的特征量 進行篩選，將篩選后的特征量傳遞至檢索模塊； 步驟7:檢索模塊根據(jù)特征量在數(shù)據(jù)庫中進行檢索，找到特征量類似的圖像，將這些圖 像發(fā)送給用戶； 步驟8:用戶根據(jù)得出的檢索結(jié)果進行評價，反饋模塊搜集這些評價，將評價傳遞至分 割模塊和篩選模塊； 步驟9:分割模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢索結(jié) 果所對應的分割模式存儲在記憶子模塊中； 篩選模塊中的分析子模塊根據(jù)收到的評價進行分析，將用戶評價最高的檢索結(jié)果所對 應的篩選模式存儲在記憶子模塊中； 當用戶再次檢索類似圖片的時候，篩選模塊和分割模塊就會自動采取存儲在記憶子模 塊中的最佳分割模式和篩選模式。
【文檔編號】G06F17/30GK105930515SQ201610330597
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年5月18日
【發(fā)明人】曾麗
【申請人】成都九十度工業(yè)產(chǎn)品設計有限公司