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申请/专利权人：安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
摘要：本发明提出基于超级字典的图像检索方法及系统；属于图像检索技术领域。所述方法从探测引擎中获取针对不同场景的多个初始图像；对所述多个初始图像进行预处理；对预处理操作后部分不符合设定格式要求的图像进行修复，得到修复后的图像集合；基于修复后得到的图像集合，根据不同场景图像的分布，针对小样本数据集进行图像增强、扩充处理；分别利用ORB算法与AlexNet算法获取图像的局部特征与全局特征；局部特征与全局特征结合为超级字典，测试集完成局部与全局的特征提取后，利用广义OMP算法在超级字典中匹配获得检索到的图像。利用本发明的检索方式能够提高以图搜图效率及准确度，充分得到图像检索结果。
主权项：1.一种基于超级字典的图像检索方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：从探测引擎中获取针对不同场景的多个初始图像；步骤S2：对所述多个初始图像进行预处理；步骤S3：对预处理操作后部分不符合设定格式要求的图像进行修复，得到修复后的图像集合；其中，对图像进行修复，具体包括：利用边缘检测的方式对内容有遮挡的图像进行分割，基于遮挡部分与背景部分将内容有遮挡的图像划分为多个区域；利用SIFT算子对分割后得到的区域图像进行特征提取，获取所述区域图像的颜色、纹理和背景信息；基于所述区域图像的颜色、纹理和背景信息，利用拉格朗日插值法对所述区域图像进行插值修复，选择邻域信息填充遮挡部分；对经插值修复得到的图像执行基于图像纹理、颜色的融合，完成对被遮挡的内容的修复；步骤S4：基于修复后得到的图像集合，根据不同场景图像的分布，针对小样本数据集进行图像增强、扩充处理；步骤S5：利用ORB算法获取经步骤S4处理得到的图像的局部特征，利用AlexNet神经网络算法获取经步骤S4处理得到的图像的全局特征，将所述局部特征与所述全局特征整合为超级字典；步骤S6：向所述超级字典输入需要检索的图像集合，在所述超级字典中利用ORB算法与AlexNet算法分别提取所述需要检索的图像集合中各个图像的局部特征与全局特征，将提取到的局部特征与全局特征利用广义OMP算法在所述超级字典中进行匹配检索，输出检索到的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所 基于超级字典的图像检索方法及系统
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