CN101706793B - 搜索图片的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种搜索图片的方法和装置，涉及通信领域；为解决现有技术中不能快速搜索图片而发明。所述搜索图片的方法，包括：获取参考图片信息；根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片。所述搜索图片的装置，包括：获取模块，用于获取参考图片信息；搜索模块，用于根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片。

Description

搜索图片的方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种搜索图片的方法和装置。

背景技术

目前，手机提供了丰富的多媒体功能(如拍照，视频拍摄，图片编辑)；同时手机的存储容量也在不断的增加，允许用户在手机中存储大量的照片(如几百张甚至上千张)，那么如何在大量的照片中找到用户所需的照片成为一个待解决的问题，目前在手机中搜索照片可以采用如下几种方式：

方式一：按照拍摄的时间顺序依次对照片进行浏览，找到所需的照片。这种搜索方法效率非常低的，用户必须逐个去浏览照片，直到找到所需的照片位置；如果手机还不支持图片预览，那么用户必须逐个照片点开查看，重复操作太多，浪费时间，对用户来说非常不便；

方式二：按照存储照片的名字搜索，找到所需的照片。在通常情况下，用户使用手机在拍照时，会使用手机默认的名字进行存储，如果用户不知道该照片的默认名字，就无法使用这种搜索方法；

方式三：按照拍摄时间和照片大小搜索。按照时间搜索的方法，用户往往很难准确记忆照片拍摄的时间，无法准确定位图片，效果不好；如果按照片的大小来搜索，这些信息对用户而言，同样很难记忆，而且很多照片的大小是一样的，也无法准确定位图片，效果同样不理想。

综上所述，目前还没有一种在手机中快速查找照片的方法。

发明内容

本发明提供一种搜索图片的方法和装置，能够快速查找到用户所需的图片。

为达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种搜索图片的方法，包括：

获取参考图片信息；

根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片。

进一步的，所述方法还具有如下特点：

所述参考图片信息是包括所述目标图片部分信息的图片片段。

进一步的，所述方法还具有如下特点：

所述根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片具体包括：

确定所述参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型包括颜色特征、结构特征或脸部特征；

从搜索范围内的图片提取所述特征类型对应的特征参数；

将搜索范围内每个图片的特征参数与所述参考图片信息的特征参数进行匹配；

将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户。

进一步的，所述方法还具有如下特点：

所述从搜索范围内的图片提取所述图片特征类型对应的特征参数具体包括：

将所述搜索范围内的图片切割成多个图像块；

从所述多个图像块中提取所述图片特征类型对应的特征参数。

进一步的，所述方法还具有如下特点：

所述搜索范围是根据图片的存储区域和/或图片的像素区域确定的。

进一步的，所述方法还具有如下特点：

所述将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户具体包括：

在匹配结果中匹配度大于阈值的图片中标记与所述参考图片信息匹配的像素区域；

以图片预览的显示方式，将标记后的图片显示给用户。

一种搜索图片的装置，包括：

获取模块，用于获取参考图片信息；

搜索模块，用于根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片。

进一步的，所述装置还具有如下特点：

所述搜索模块包括：

确定子模块，用于确定所述参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型包括颜色特征、结构特征或脸部特征；

提取子模块，用于从搜索范围内的图片提取所述特征类型对应的特征参数；

匹配子模块，用于将搜索范围内每个图片的特征参数与所述参考图片信息的特征参数进行匹配；

显示子模块，用于将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户。

进一步的，所述装置还具有如下特点：

所述提取子模块包括：

切割单元，用于将所述搜索范围内的图片切割成多个图像块；

提取单元，用于从所述多个图像块中提取所述图片特征类型对应的特征参数。

进一步的，所述装置还具有如下特点：

所述显示子模块包括：

标记单元，用于在匹配结果中匹配度大于阈值的图片中标记与所述参考图片信息匹配的像素区域；

显示单元，用于以图片预览的显示方式，将标记后的图片显示给用户。

本发明提供的技术方案，根据参考图片信息的内容，搜索包括所述参考图片信息的图片，直观快速定位到用户所需的图片，实现简单且快速，便于用户操作，克服现有技术中逐个照片浏览、记录图片名字、保存时间和大小等信息，造成搜索复杂的问题。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种搜索图片的方法流程图；

图2为本发明中应用实例的示意图；

图3为图1所示中步骤102的处理方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种搜索图片的装置的结构示意图；

图5为图4所示实施例中搜索模块的结构示意图；

图6为图5所示实施例中提取子模块的结构示意图；

图7为图5所示实施例中显示子模块的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的技术方案作进一步介绍。

本发明实施例以在手机中搜索图片为例进行说明，但不限于此，对于其他应用设备同样适用，如电脑。手机中的图片包括照片，但不限于此，还可以是用户通过外置或内置的传输接口(如红外，蓝牙，数据线)得到的图片。

如图1所示，本发明实施例提供的方法包括如下步骤：

步骤101、获取用户选取的参考图片信息；

在本实施例中，参考图片信息包括用户待搜索的照片(又称为目标图片)的部分信息。其中参考图片信息可以是一张完整的图片，也可以是一张图片的一部分，将用于提供的参考图片信息的图片称为原始图片。

例如，如图2所示，如果用户想搜索所有包含自己脸部的照片，用户首先从手机中任意选取一个包含自己脸部的照片(即原始照片)，选取脸部部分为参考图片信息，，即图2实线标注的范围。

需要说明的是，在选取参考图片信息时，用户选取的范围应该比参考图片信息稍微大一些，但是不能太大，否则多选的部分特征会影响到参考图片信息，影响搜索结果的准确度。

为便于选取参考图片信息，手机可以为用户提供矩形框、套索等工具，用户可以通过选取矩形框将参考图片信息选中。

可选的，在获取到参考图片信息后，还可以向用户获取本次搜索的搜索范围，其中搜索范围包括图片的存储区域和/或图片的像素区域。

首先介绍如何确定图片的存储区域。用户可以选择文件搜索范围，如将搜索范围定位为一个或多个文件夹之内、或者某个特定时间段内的所有文件、或者按照照片的存储格式进行筛选。

例如，用户的图片分别保存在手机中的三个文件夹中，但是用户知道包含该脸部信息的照片都在其中一个文件夹中，因此选择搜索文件范围时，可以只选择包括该脸部信息的照片的文件夹，避免搜索其他无用的文件夹，减少搜索的时间。

通过确定图片的存储区域，减少搜索的范围，从而节约搜索的时间；由于用户对自己的照片分类是最清楚的，同时提高搜索的准确度。

下面介绍如何确定图片的像素区域。用户可以选择搜索方式，如搜索全图或者搜索照片的某个区域。

例如，用户搜索所有包含该脸部的照片，而脸部位置都位于照片的中上方，因此可以选择局部搜索，只对每个待搜索照片的中上方进行搜索，其他区域不做处理。其中进行划分区域的处理时，用户可以给出坐标，如果支持手写和触摸笔，可以直接在像素区域内画出搜索区域，如图2中虚线标注的范围。下文将用户画出的搜索区域成为目标区域。

通过划分需要搜索的像素区域，减少了与参考图片进行匹配的次数，从而减少搜索时间，提高搜索效率，实现快速搜索。

在确定完本次搜索的区域后，执行步骤102。

步骤102、根据参考图片信息的内容进行搜索，得到包括参考图片信息的目标图片。

其中本步骤可以划分几个步骤，如图3所示：

步骤1021、确定参考图片信息对应的特征类型，特征类型包括颜色特征、结构特征和脸部特征；

此处对每个特征类型进行说明：

颜色特征是指目标图片的色彩信息与参考图片信息相似，比如目标图片记录的信息是花朵、人穿着的衣服颜色等等；

结构特征信息是指目标图片的结构信息与参考图片信息比较相似，比如目标图片记录的信息是建筑物、家具、图标等；

脸部特征是指目标图片记录的信息与参考图片信息相似，比如目标图片记录的信息是人、动物、玩偶的脸部信息，其中脸部特征在图片中比较常见，提取特征的时候也可以使用人脸的先验知识(眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴的位置、形状、以及区域信息)，然后提取Gabor小波特征，可以使得搜索的准确度更高。

本实施例中，参考图片信息记录的人的脸部信息，所以确定参考图片信息对应的特征类型为脸部特征。

步骤1022、从搜索范围内的图片提取特征类型对应的特征参数；

此处对每个特征类型对应的特征参数进行介绍，其中下述特征参数只是举例，在实际应用中，每个特征类型的特征参数包括但不仅限于下述特征参数：

颜色特征的特征参数包括颜色直方图、颜色矩、颜色聚合向量等；

结构特征的特征参数包括边缘信息、纹理信息、几何形状信息等；

脸部特征的特征参数包括特征脸(眼睛、面颊、下颌等位置、形状或者区域等特征)、Gabor小波特征等。

使用的决策方式可以是高斯模型、小波分解、神经网络、遗传算法等。

在综合每个特征参数的集中特征时，可以为每个特征参数增加一个比例因子(又称为权重)。因为不同的特征对最终的结果影响是不一样的，例如，配置颜色特征的特征参数中颜色直方图和颜色矩的权重比颜色聚合向量的大。以下以颜色特征为例，说明特征参数的提取过程：

步骤1、从目标区域获取每个像素点的RGB值；

步骤2、将彩色空间由RGB投影到HIS空间；

步骤3、按像素将目标区域分块处理。

例如分成8×8的小块(如附图3)，分块之前总共需要的特征数据为384个(8×8×3×2)，分块之后只需要6个数据，压缩了64倍，所以计算量会明显下降。

步骤4、对于，计算该每块区域内H、I、S各分量的均值和方差；

步骤5、将所有区域的特征向量构成一个原始特征向量作为目标区域的特征。

如果还要同时使用其他特征，提取相关的特征，最后的结果可以根据几个特征的相似度共同决策。

例如，提取颜色特征时，可以同时使用颜色直方图和颜色聚合向量特征，针对每个待搜索的图片，计算出两个匹配度D1和D2，最终的匹配度由各特征的权重决定。(比如直方图权重为0.6，聚合向量权重为0.4，则最终结果为：D＝0.6*D1+0.4D2)

采用上述提取方法，对待匹配的每个图片按照同样的分块，提取同样的特征，组成特征向量(每个分块H、I、S各分量的均值和方差)。

步骤1023、将搜索范围内每个图片的特征参数与参考图片信息的特征参数进行匹配；

在本步骤中，以颜色特征为例，将参考图片信息的特征向量与步骤1022中得到的特征进行匹配，即计算两个向量的距离，记录匹配的最大值，即记录每个待搜索的照片对应的最大值和该最大匹配的位置信息。

步骤1024、将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户。

在步骤中，对所有待搜索照片的匹配值排序，匹配值最大的即为匹配度最高的。按照匹配度从高到低的顺序，将搜索结果显示给用户。

如果是按照片预览显示方式，还可以标记出匹配的位置信息，或者用特定的线框来标示出和原始照片最匹配的部分，这样用户看到的结果将更加直观。

本发明提供的技术方案，根据参考图片信息的内容，搜索包括参考图片信息的图片，直观快速定位到用户所需的图片，实现简单且快速，便于用户操作，克服现有技术中逐个照片浏览、记录图片名字、保存时间和大小等信息，造成搜索复杂的问题。

如图4所示，一种搜索图片的装置，包括：

获取模块401，用于获取参考图片信息；

搜索模块402，用于根据参考图片信息的内容进行搜索，得到包括参考图片信息的目标图片。

进一步的，如图5所示，搜索模块402可以进一步包括：

确定子模块501，用于确定参考图片信息对应的特征类型，特征类型包括颜色特征、结构特征或脸部特征；

提取子模块502，用于从搜索范围内的图片提取特征类型对应的特征参数；

匹配子模块503，用于将搜索范围内每个图片的特征参数与参考图片信息的特征参数进行匹配；

显示子模块504，用于将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户。

进一步的，如图6所示，提取子模块502可以进一步包括：

切割单元601，用于将搜索范围内的图片切割成多个图像块；

提取单元602，用于从多个图像块中提取图片特征类型对应的特征参数。

进一步的，如图7所示，显示子模块504可以进一步包括：

标记单元701，用于在匹配结果中匹配度大于阈值的图片中标记与参考图片信息匹配的像素区域；

显示单元702，用于以图片预览的显示方式，将标记后的图片显示给用户。

本发明提供的技术方案，根据参考图片信息的内容，搜索包括参考图片信息的图片，直观快速定位到用户所需的图片，实现简单且快速，便于用户操作，克服现有技术中逐个照片浏览、记录图片名字、保存时间和大小等信息，造成搜索复杂的问题。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种搜索图片的方法，其特征在于，包括：

获取参考图片信息；

根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片：确定所述参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型还包括脸部特征；从搜索范围内的图片提取所述特征类型对应的特征参数；将搜索范围内每个图片的特征参数与所述参考图片信息的特征参数进行匹配；将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户；

所述参考图片信息的内容包含参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型包括颜色特征或结构特征；

所述将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户具体包括：

在匹配结果中匹配度大于阈值的图片中标记与所述参考图片信息匹配的像素区域；

以图片预览的显示方式，将标记后的图片显示给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考图片信息是包括所述目标图片部分信息的图片片段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述从搜索范围内的图片提取所述特征类型对应的特征参数具体包括：

将所述搜索范围内的图片切割成多个图像块；

从所述多个图像块中提取所述特征类型对应的特征参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述搜索范围是根据图片的存储区域和/或图片的像素区域确定的。

5.一种搜索图片的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取参考图片信息，所述参考图片信息的内容包含参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型包括颜色特征或结构特征；

搜索模块，用于根据所述参考图片信息的内容进行搜索，得到包括所述参考图片信息的目标图片；

所述搜索模块包括：

确定子模块，用于确定所述参考图片信息对应的特征类型，所述特征类型还包括脸部特征；

提取子模块，用于从搜索范围内的图片提取所述特征类型对应的特征参数；

匹配子模块，用于将搜索范围内每个图片的特征参数与所述参考图片信息的特征参数进行匹配；

显示子模块，用于将匹配结果中匹配度大于阈值的一个或多个图片显示给用户；

所述显示子模块包括：

标记单元，用于在匹配结果中匹配度大于阈值的图片中标记与所述参考图片信息匹配的像素区域；

显示单元，用于以图片预览的显示方式，将标记后的图片显示给用户。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述提取子模块包括：

切割单元，用于将所述搜索范围内的图片切割成多个图像块；

提取单元，用于从所述多个图像块中提取所述特征类型对应的特征参数。

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