CN113407757B - 一种基于计算机的图像检索方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于计算机的图像检索方法，包括按图检索流程，所述按图检索流程包括有以下步骤：S100：用户输入待检索图像，提取和识别待检索图像中的图像特征；S110：识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；S120：根据所提取和识别的图像特征以及图像要素的所处位置关系和相对位置关系，在图库中检索满足图像特征的近似图片；S130：将检索的满足图像特征的近似图片输出并显示；本发明旨在解决现有的图像检索工具难于检索出满足人们要求的图像的问题，使人们能够精确的得到所检索的图像。

Description

一种基于计算机的图像检索方法及装置

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于计算机的图像检索方法及装置。

背景技术

随着计算机网络的高速发展，以及智能手机、数码相机等便携式设备的普及，每时每刻都在产生海量的图像数据，人们想从庞大的图像数据库中寻找自己需要的特定图像，需要使用图像检索工具来进行检索，图像检索工具通常是通过计算机深度学习训练，能够智能识别图像信息和检索文字信息。

然而现有的图像检索工具难于检索出满足人们要求的图像，为此，我们提出一种基于计算机的图像检索方法及装置，以便于人们能够精确的得到所检索的图像。

发明内容

本发明的目的是：旨在提供一种基于计算机的图像检索方法及装置，以解决现有的图像检索工具难于检索出满足人们要求的图像的问题，使人们能够精确的得到所检索的图像。

为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于计算机的图像检索方法，其特征在于，包括按图检索流程，其中：

所述按图检索流程包括有以下步骤：

S100：用户输入待检索图像，提取和识别待检索图像中的图像特征，所述图像特征包括有图像要素和图像要素大小比例，其中，

所述图像要素包括有人物和物品，所述图像要素大小比例包括有人物大小比例和物品大小比例；所述图像要素通过提取该图像要素的轮廓进行确定，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；所述图像要素大小比例为该图像要素的轮廓内的像素点数量占待检索图像所有图像要素的轮廓内的像素点总数量比例；

S110：识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

S120：根据所提取和识别的图像特征以及图像要素的所处位置关系和相对位置关系，在图库中检索满足图像特征的近似图片；

S130：将检索的满足图像特征的近似图片输出并显示。

通过将图像要素分为人物和物品，从而将待检索图像拆分为多个不同的图像要素再提取图像要素的轮廓，并得到各个图像要素大小比例；并且通过识别出各个图像要素在待检索图像中所处位置关系以及各个图像要素的相对位置关系能够使检索得出的图像能够与待检索图像更加近似。

所述图像检索方法还包括有无图检索流程，

所述无图检索流程包括有以下步骤：

S200：用户输入检索的信息，至少需要包括图像要素；

S210：根据用户输入检索的信息中的图像要素进行智能分析，在图库中检索包含该图像要素的图片，若检索的信息中不包含图像要素的相对位置关系，则直接输出包含该图像要素的图片，若检索的信息中包含了相对位置关系，则输出既满足包含该图像要素，同时满足该相对位置关系的图片。

在无图检索时，通过智能分析检索的信息，能够清楚准确的输出满足检索的信息的图片，从而使用户在无图检索时能够准确得到相应的满足要求的图片。

所述相对位置关系包括如下判定：

A：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间无共同边框，则识别两个图像要素之间为不相接关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别不相接位置；

B：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间有部分共同边框，则判定两个图像要素之间为相接关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别相接位置；

C：若图像要素的轮廓的全部边框与另一图像要素的轮廓的边框重合，且两个图像要素的轮廓之间全包围，则判定两个图像要素之间为全包围关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别全包围位置。

所述步骤S120中按照以下优先顺序进行检索：

人物＞物品＞相对位置关系＞所处位置关系＞图像要素大小比例。

这样的优先级判定，能够在检索图像的过程中，优先检索和筛选近似于待检索图像的各个图像要素的图片，再根据各个要素之间的相对位置关系检索近似于待检索图像中各个图像要素相对位置的图片，从而使检索的图像能够优先满足待检索图像的图像要素和图像要素的相对位置排布，使输出的图片能够与待检索图像更加近似，同时通过检索和筛选所处位置关系和图像要素大小比例，能够使检索的图像能够更加接近于待检索图像的长宽比。

所述步骤S100还包括有识别色彩特征，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示，在步骤S120的检索过程中，人物色彩特征优先级高于物品色彩特征优先级，即：

人物色彩特征＞物品色彩特征。

应用一种基于计算机的图像检索方法的装置，包括：

输入模块，用于按图检索时用户输入待检测图像，也用于无图检索时用户输入检索的信息；

图像特征识别模块，用于按图检索时，提取和识别待检索图像中的图像特征；

色彩特征识别模块，用于按图检索时，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示，

检索模块，用于按图检索时，根据图像特征识别模块所提取和识别的图像特征，在图库中检索满足图像特征的近似图片，也用于无图检索时，根据用户输入检索的信息进行智能分析，检索近似图片；

边框提取模块，用于提取各个图像要素的轮廓，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；

位置识别模块，用于识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

输出模块，用于输出检索模块所检索的近似图片；

显示模块，用于显示输出模块所输出的近似图片。

所述输入模块包括有USB接口、高清扫描摄像头以及输入键盘。

还包括有存储器，所述存储器用于分别存储检索历史数据，所述检索历史数据按照检索类型进行分类，至少包括：

①按图检索时，用户由输入模块输入的历史待检测图像以及由输出模块输出的历史近似图片；

②无图检索时，用户由输入模块输入的历史信息以及由输出模块输出的历史近似图片。

设置USB接口，用于按图检索时，人们外接储存设备，使人们能够将储存设备中的图像导入，设置高清扫描摄像头，用于按图检索时，人们扫描纸质图片，使人们能够将纸质图片导入，从而适用纸质和电子图片的导入；设置输入键盘，用于无图检索时，人们输入检索的信息；通过设置存储器，使人们能够方便的查看图像检索的历史数据。

附图说明

本发明可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明；

图1为本发明一种基于计算机的图像检索方法实施例的按图检索流程示意图；

图2为本发明一种基于计算机的图像检索方法实施例的无图检索流程示意图；

图3为本发明不相接位置识别判定示意图；

图4为本发明相接位置识别判定示意图；

图5为本发明全包围位置识别判定示意图；

图6为本发明应用一种基于计算机的图像检索方法的装置的实施例的结构示意图；

具体实施方式

为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明，下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步说明。

如图1-图5所示，本发明的一种基于计算机的图像检索方法，包括按图检索流程，其中：

按图检索流程包括有以下步骤：

S100：用户输入待检索图像，提取和识别待检索图像中的图像特征，图像特征包括有图像要素和图像要素大小比例，其中，

图像要素包括有人物和物品，图像要素大小比例包括有人物大小比例和物品大小比例；图像要素通过提取该图像要素的轮廓进行确定，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；图像要素大小比例为该图像要素的轮廓内的像素点数量占待检索图像所有图像要素的轮廓内的像素点总数量比例；

S110：识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

S120：根据所提取和识别的图像特征以及图像要素的所处位置关系和相对位置关系，在图库中检索满足图像特征的近似图片；

S130：将检索的满足图像特征的近似图片输出并显示。

图像检索方法还包括有无图检索流程，

无图检索流程包括有以下步骤：

S200：用户输入检索的信息，至少需要包括图像要素；

S210：根据用户输入检索的信息中的图像要素进行智能分析，在图库中检索包含该图像要素的图片，若检索的信息中不包含图像要素的相对位置关系，则直接输出包含该图像要素的图片，若检索的信息中包含了相对位置关系，则输出既满足包含该图像要素，同时满足该相对位置关系的图片。

在按图检索时，通过将图像要素分为人物和物品，从而将待检索图像拆分为多个不同的图像要素再提取图像要素的轮廓，并得到各个图像要素大小比例；并且通过识别出各个图像要素在待检索图像中所处位置关系以及各个图像要素的相对位置关系能够使检索得出的图像能够与待检索图像更加近似，在无图检索时，通过智能分析检索的信息，能够清楚准确的输出满足检索的信息的图片，从而使用户无论是按图检索还是无图检索都能够准确得到相应的图片。

相对位置关系包括如下判定：

A：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间无共同边框，则识别两个图像要素之间为不相接关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别不相接位置；

B：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间有部分共同边框，则判定两个图像要素之间为相接关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别相接位置；

C：若图像要素的轮廓的全部边框与另一图像要素的轮廓的边框重合，且两个图像要素的轮廓之间全包围，则判定两个图像要素之间为包围关系，通过上、下、左、右及相应组合(如左下、右下等)识别全包围位置。

当人们通过无图检索流程输入检索的信息时，

例如输入“太阳照射大地”，提取该条检索信息的图像要素为：“太阳”和“大地”，并且根据“太阳照射大地”进行智能分析，得到两个图像要素的关系为：“太阳”在“大地”上方，属于A中的不相接位置关系，因此，在图库中检索近似图片时，优先将图库中包含“太阳”和“大地”且满足不相接位置关系的图像输出；更进一步的，如若输入“太阳斜射大地”，此时，还额外提取相对位置关系为：“斜”，智能分析后得到两个图像要素的关系为：“太阳”在“大地”斜上方，属于A中的不相接位置关系，因此在图库中检索近似图片时，优先将图库中包含“太阳”和“大地”且满足不相接位置关系，同时“太阳”在“大地”斜上方的图像输出；

例如输入“骑马的人”，提取该条检索信息的图像要素为：“马”和“人”，并且根据“骑马的人”进行智能分析，得到两个图像要素的关系为：“人”与“马”相接触且“人”在“马”上，属于B中的相接位置关系，因此，在图库中检索近似图片时，优先将图库中包含“人”和“马”且满足相接位置关系，同时“人”在“马”上的图像输出；

例如输入“杯中的球”，提取该条检索信息的图像要素为：“杯”和“球”，并且根据“杯中的球”进行智能分析，得到两个图像要素的关系为：“球”在“杯”中，属于C中的全包围位置关系，因此，在图库中检索近似图片时，优先将图库中包含“杯”和“球”且满足全包围位置关系的图像输出。

通过上述识别判定，能够使人们在无图检索时，能够更加准确的得到所需检索的图像。

步骤S120中按照以下优先顺序进行检索：

人物＞物品＞相对位置关系＞所处位置关系＞图像要素大小比例。

这样的优先级判定，能够在检索图像的过程中，优先检索和筛选近似于待检索图像的各个图像要素的图片，再根据各个要素之间的相对位置关系检索近似于待检索图像中各个图像要素相对位置的图片，从而使检索的图像能够优先满足待检索图像的图像要素和图像要素的相对位置排布，使输出的图片能够与待检索图像更加近似，同时通过检索和筛选所处位置关系和图像要素大小比例，能够使检索的图像能够更加接近于待检索图像的长宽比。

步骤S100还包括有识别色彩特征，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示，在步骤S120的检索过程中，人物色彩特征优先级高于物品色彩特征优先级，即：

人物色彩特征＞物品色彩特征。

应用一种基于计算机的图像检索方法的装置，如图6所示，包括：

输入模块，用于按图检索时用户输入待检测图像，也用于无图检索时用户输入检索的信息；

图像特征识别模块，用于按图检索时，提取和识别待检索图像中的图像特征；

色彩特征识别模块，用于按图检索时，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示；

检索模块，用于按图检索时，根据图像特征识别模块所提取和识别的图像特征，在图库中检索满足图像特征的近似图片，也用于无图检索时，根据用户输入检索的信息进行智能分析，检索近似图片；

边框提取模块，用于提取各个图像要素的轮廓，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；

位置识别模块，用于识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

输出模块，用于输出检索模块所检索的近似图片；

显示模块，用于显示输出模块所输出的近似图片。

输入模块包括有USB接口、高清扫描摄像头以及输入键盘。

设置USB接口，用于按图检索时，人们外接储存设备，使人们能够将储存设备中的图像导入；设置高清扫描摄像头，用于按图检索时，人们扫描纸质图片，使人们能够将纸质图片导入；设置输入键盘，用于无图检索时，人们输入检索的信息。

还包括有存储器，存储器用于分别存储检索历史数据，检索历史数据按照检索类型进行分类，至少包括：

①按图检索时，用户由输入模块输入的历史待检测图像以及由输出模块输出的历史近似图片；

②无图检索时，用户由输入模块输入的历史信息以及由输出模块输出的历史近似图片。

通过设置存储器，使人们能够方便的查看图像检索的历史数据。

上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.一种基于计算机的图像检索方法，其特征在于，包括按图检索流程，其中：

所述按图检索流程包括有以下步骤：

S100：用户输入待检索图像，提取和识别待检索图像中的图像特征，所述图像特征包括有图像要素和图像要素大小比例，其中，

所述图像要素包括有人物和物品，所述图像要素大小比例包括有人物大小比例和物品大小比例；所述图像要素通过提取该图像要素的轮廓进行确定，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；所述图像要素大小比例为该图像要素的轮廓内的像素点数量占待检索图像所有图像要素的轮廓内的像素点总数量比例；

S110：识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

S120：根据所提取和识别的图像特征以及图像要素的所处位置关系和相对位置关系，在图库中检索满足图像特征的近似图片；

S130：将检索的满足图像特征的近似图片输出并显示；

所述图像检索方法还包括有无图检索流程，

所述无图检索流程包括有以下步骤：

S200：用户输入检索的信息，至少需要包括图像要素；

S210：根据用户输入检索的信息中的图像要素进行智能分析，在图库中检索包含该图像要素的图片，若检索的信息中不包含图像要素的相对位置关系，则直接输出包含该图像要素的图片，若检索的信息中包含了相对位置关系，则输出既满足包含该图像要素，同时满足该相对位置关系的图片。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机的图像检索方法，其特征在于：所述相对位置关系包括如下判定：

A：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间无共同边框，则识别两个图像要素之间为不相接关系，通过上、下、左、右及相应组合识别不相接位置；

B：若图像要素的轮廓与另一图像要素的轮廓之间有部分共同边框，则判定两个图像要素之间为相接关系，通过上、下、左、右及相应组合识别相接位置；

C：若图像要素的轮廓的全部边框与另一图像要素的轮廓的边框重合，且两个图像要素的轮廓之间全包围，则判定两个图像要素之间为全包围关系，通过上、下、左、右及相应组合识别全包围位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机的图像检索方法，其特征在于：所述步骤S120中按照以下优先顺序进行检索：

人物＞物品＞相对位置关系＞所处位置关系＞图像要素大小比例。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机的图像检索方法，其特征在于：所述步骤S100还包括有识别色彩特征，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示，在所述步骤S120的检索过程中，人物色彩特征优先级高于物品色彩特征优先级，即：

人物色彩特征＞物品色彩特征。

5.应用权利要求1-4任意一项所述的一种基于计算机的图像检索方法的装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于按图检索时用户输入待检测图像，也用于无图检索时用户输入检索的信息；

图像特征识别模块，用于按图检索时，提取和识别待检索图像中的图像特征；

色彩特征识别模块，用于按图检索时，识别各个图像要素的色彩特征，并通过RGB值进行表示；

检索模块，用于按图检索时，根据图像特征识别模块所提取和识别的图像特征，在图库中检索满足图像特征的近似图片，也用于无图检索时，根据用户输入检索的信息进行智能分析，检索近似图片；

边框提取模块，用于提取各个图像要素的轮廓，并计算包含于该图像要素的轮廓内的像素点数量；

位置识别模块，用于识别各个图像要素在待检索图像中的所处位置关系，并识别各个图像要素的相对位置关系；

输出模块，用于输出检索模块所检索的近似图片；

显示模块，用于显示输出模块所输出的近似图片。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机的图像检索方法的装置，其特征在于：所述输入模块包括有USB接口、高清扫描摄像头以及输入键盘。

7.根据权利要求6所述的一种基于计算机的图像检索方法的装置，其特征在于：还包括有存储器，所述存储器用于分别存储检索历史数据，所述检索历史数据按照检索类型进行分类，至少包括：

①按图检索时，用户由输入模块输入的历史待检测图像以及由输出模块输出的历史近似图片；

②无图检索时，用户由输入模块输入的历史信息以及由输出模块输出的历史近似图片。

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