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申请/专利权人：兰州城市学院

摘要：本发明提供一种低质量图像检索方法，涉及图像检索技术领域。所述方法包括：获取原低质量图像数据库；获得高频图像数据库和增强图像数据库；建立基准低质量特征库、基准高频特征库和基准增强特征库；当用户输入待检索图像时，对所述待检索图像分别进行傅里叶变换和增强，获得高频图像和增强图像；获取待检索图像特征、高频图像特征和增强图像特征；确定相似性度量；根据所述相似性度量，确定自适应权重；根据所述自适应权重和所述相似性度量，确定综合相似度度量；对所述综合相似性度量进行排序，输出检索结果。根据本发明，可在度量层面融合多个特征进行图像检索，自适应权重使得单特征权重可随待检索图像动态更新，从而优化检索精度和结果。

主权项：1.一种低质量图像检索方法，其特征在于，包括：获取原低质量图像数据库；对所述原低质量图像数据库中的图像分别进行傅里叶变换和增强，获得高频图像数据库和增强图像数据库，其中，所述原低质量图像数据库、所述高频图像数据库和所述增强图像数据库的容量均为K1，且K1为正整数；根据所述原低质量图像数据库、所述高频图像数据库和所述增强图像数据库，建立基准低质量特征库、基准高频特征库和基准增强特征库；当用户输入待检索图像时，对所述待检索图像分别进行傅里叶变换和增强，获得高频图像和增强图像，其中，所述待检索图像为低质量图像；获取待检索图像特征、高频图像特征和增强图像特征；根据所述待检索图像特征、所述高频图像特征、所述增强图像特征、所述基准低质量特征库、所述基准高频特征库和所述基准增强特征库，确定相似性度量；根据所述相似性度量，确定自适应权重；根据所述自适应权重和所述相似性度量，确定综合相似度度量；对所述综合相似度度量进行排序，输出检索结果；根据所述相似性度量，确定自适应权重，包括：根据所述相似性度量，对所述增强图像与增强图像数据库的相似性度量、所述待检索图像与原低质量图像数据库的相似性度量，以及所述高频图像与高频图像数据库的相似性度量求平均，获得综合相似性度量1；对综合相似性度量1进行排序，获得最大差异图，其中，所述最大差异图为与所述待检索图像差异最大的图像；将最大差异图作为新的待检索图像，获取新的待检索图像特征、新的高频图像特征和新的增强图像特征；根据所述新的待检索图像特征、所述新的高频图像特征、所述新的增强图像特征、所述基准低质量特征库、所述基准高频特征库和所述基准增强特征库，确定新的相似性度量；设置待定自适应权重；将所述新的相似性度量与所述待定自适应权重相乘，获得新的综合相似性度量；将所述相似性度量与所述待定自适应权重相乘，获得综合相似性度量2；根据所述新的综合相似性度量和所述综合相似性度量2，确定自适应权重模型的约束条件和目标函数；根据所述约束条件和所述目标函数，对所述自适应权重模型进行求解，获得自适应权重；根据所述新的综合相似性度量和所述综合相似性度量2，确定自适应权重模型的约束条件和目标函数，包括：根据公式EW+LW+HW＝1，0≤EW≤1，0≤LW≤1，0≤HW≤1， 确定自适应权重模型的约束条件和目标函数J，其中，EW为增强图像与增强图像数据库的相似性度量的待定自适应权重，LW为待检索图像与原低质量图像数据库的相似性度量的待定自适应权重，HW为高频图像与高频图像数据库的相似性度量的待定自适应权重，Di为综合相似性度量2中第i个图像的相似性度量，Si为新的综合相似性度量中第i个图像的相似性度量，max为取最大值函数，min为取最小值函数，K1为原低质量图像数据库、高频图像数据库和增强图像数据库的容量，i≤K1，且i和K1均为正整数；根据所述自适应权重和所述相似性度量，确定综合相似度度量，包括：根据公式确定综合相似度度量DDq，其中，WF为自适应权重，D为相似性度量，EWF为EW的求解值，LWF为LW的求解值，HWF为HW的求解值。

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百度查询： 兰州城市学院 一种低质量图像检索方法