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。
技术关键词
图像检索方法
字典
ORB算法
OMP算法
神经网络算法
canny算子
拉格朗日插值法
图像检索系统
边缘轮廓
图像检索技术
图像增强
样本
场景
处理单元
亮度
纹理
直线
边缘检测
格式
系统为您推荐了相关专利信息
类别判别方法
三维地形表面
覆盖层
GIS分区
地质结构模型
黑名单生成方法
日志
压缩算法
黑名单生成装置
格式
传输信道状态信息
智能降噪
音频系统
音频特征
信道冲激响应
文档识别方法
表格
识别文档图像
文本识别模型
文本行
矿山井巷
网格
三维点云数据
测量方法
循环神经网络算法