br>【具体实施方式】
[0042] 本发明提出了一种基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其具体的流程如图 1所示，本发明主要过程分为S个阶段：训练阶段、建库阶段W及在线查询阶段。其中S个 阶段都包含图像预处理主要是将原图像的大小统一化和平滑处理，下面分别介绍=个阶段 的主要步骤：
[0043] 训练阶段：该阶段主要是将库图像进行各种图像攻击模拟处理，主要包括比例变 化、字幕或者Logo嵌入，裁剪、模糊等，然后使用FAST算法提取图像中的关键点，（"关键 点"指的是图像中含有重要信息的局部结构，例如脸部的眼睛和鼻子等结构就比额头更显 著、含有更多信息，提取"关键点"的目的是从图像中抽取最能代表该图像视觉内容的信息 进行训练），根据原图和攻击后新的图像拷贝（本发明挑选的代表性的局部模式就是那些 既出现在图像的重要局部结构上，而且从中提取的视觉特征在攻击前后又能保持不变的， 将该些作为图像的基元）局部区块的模式建立局部模式库，挑选代表性局部模式主要考虑 到两点：一、所挑选的代表性局部模式种类所占新信息量要占总信息量的80%W上，二、所 挑选的代表性局部模式种类经过图像变化鲁椿性要高。根据该两个原则挑选出代表性局部 模式，并将其应用到建库阶段和在线查询阶段；
[0044] 建库阶段，库中每一个图像首先进行图像预处理（图像预处理包括；将输入图像 按照比例将较长边调整为320,然后使用5X5的高斯卷积进行图像平滑），然后使用FAST 算法提取图像中的关键点，根据该些关键点周围区块的代表性局部模式的分布建立图像指 纹（首先将图像均分为4个象限，然后在4个象限中分别统计训练阶段得出局部代表性模 式的直方图分布，最后根据局部代表模式直方图在空间上的数量比较关系建立图像指纹）， 并存入图像指纹库用于在线查询阶段进行匹配；
[0045] 在线查询阶段，该阶段接受一副样例图像，提取图像指纹特征的过程与建库阶段 相同，得到图像指纹特征的二进制串W后，使用机器优化的指令分别与库特征的每一条图 像指纹求取海明距离，海明距离越大说明图像相似度越小，因此候选图像按照海明距离从 小到大排序，取前K个作为查询结果返回。
[0046] W下为本发明的一实施例，如下所示：
[0047] 代表性局部模式的稳定性，如图2a、2b、2c、2e、2f所示，图2a为原图像，从原图 像分别模拟了 5种图像攻击，并在相应的图像上提取Top5的代表性局部模式的分布直方 图，发现尽管图像经过了各种攻击，其局部模式的直方图分布趋势基本不变。
[0048] 局部模式定义，假设图像中某个区块如图3所示，黑色的点是FAST算法检测出来 的关键点，其中绿色点代表用于检测FAST角点的采样点。本发明在该关键点周围取9X9 大小的区块，并将该区域均匀分成9个区块，令C代表中屯、区域的平均灰度，令V。代表第n 个区块的平均灰度，其中n= 1，2,…，7,b。为第n个局部区块与中屯、区块在灰度值上的比 较标志位，则该关键点的局部模式P定义为：
[0049]
[0化日]经过上述定义，局部模式P的范围为[0, 255]。
[0051] 本发明还提出一种基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，包括：
[0052] 建立局部模式库并获取代表性局部模式模块，用于将库图像进行图像攻击模拟处 理，生成新库图像，并提取所述库图像与所述新库图像的关键点，根据所述关键点，获取局 部区块，并根据所述局部区块，生成局部模式并建立局部模式库，从所述局部模式库中获取 代表性局部模式，所述代表性局部模式满足W下条件；所述代表性局部模式中的信息量占 图像中总信息量的80%W上；所述代表性局部模式经过图像变化后，具有高鲁椿性；
[0053] 建立图像指纹库模块，用于根据所述代表性局部模式，建立所述库图像与所述新 库图像的图像指纹，并将所述图像指纹存入图像指纹库；
[0054] 指纹比对模块，用于获取新图像，提取所述新图像的新图像指纹，将所述新图像指 纹与所述图像指纹库中的图像指纹进行比对，查找库图像中与所述新图像向对应的图像。
[0055]所述建立局部模式库并获取代表性局部模式模块中局部模式P为：
[0化6]
[0化7]C为中屯、区域的平均灰度，V。为第n个局部区块的平均灰度，其中n= 1，2,…，7，b。为第n个局部区块与中屯、区块在灰度值上的比较标志位。
[0化引所述建立图像指纹库模块还包括对图像进行预处理，并提取所述图像的关键点。
[0059]所述指纹比对模块包括将所述新图像指纹与所述图像指纹库的每一条图像指纹 求取海明距离，对候选图像按照所述海明距离从小到大排序，取前K个作为查询结果返回。
[0060] 本发明总的技术效果为；本发明提出了一种基于代表性局部模式的图像指纹提取 方法及系统，并在公开的数据集INRIA化liday的数据集上做测试，与GIST(代表性的全局 图像特征），SIFT(代表性的局部图像特征）和BRISK(近期提出的二进制特征）算法做了 对比，衡量的指标是mAP(平均准确率）。第一个实验测试本发明与其他=种方法在各种图 像攻击下的性能，如图4所示。
[0061] 第二个实验测试了本发明与其他=种方法在特征提取速度，内存占用W及匹配速 度间的对比，由于局部图像特征无法支持特别大的图像库，因此实验额外添加从Flickr上 下载的1万干扰图像，各个性能指标统计如表1所示：
[0062]
[0063]表1
[0064] 从表1中可W看出，本发明将所有图像指纹特征加载到内存中仅消耗0.16MB的内 存，而GIST、SIFT、BRISK分别消耗38. 4MB、1536MB和128MB，同时在图像指纹提取和匹配的 时间上，比最快的方法还要快2-3个数量级，因此证明本发明在准确上与目前最好的方法 相当，但是在内存使用和匹配速度方面有明显的而优势。
【主权项】
1. 一种基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其特征在于，包括： 步骤1，将库图像进行图像攻击模拟处理，生成新库图像，并提取所述库图像与所述新 库图像的关键点，根据所述关键点，获取局部区块，并根据所述局部区块，生成局部模式并 建立局部模式库，从所述局部模式库中获取代表性局部模式； 步骤2,根据所述代表性局部模式，建立所述库图像与所述新库图像的图像指纹，并将 所述图像指纹存入图像指纹库； 步骤3,获取新图像，提取所述新图像的新图像指纹，将所述新图像指纹与所述图像指 纹库中的图像指纹进行比对，查找库图像中与所述新图像向对应的图像。2. 如权利要求1所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其特征在于，所述 步骤1中所述代表性局部模式满足以下条件： 所述代表性局部模式中的信息量占图像中总信息量的80%以上； 所述代表性局部模式经过图像变化后，具有高鲁棒性。3. 如权利要求1所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其特征在于，所述 步骤1中局部模式P为，C为中心区域的平均灰度，Vn为第η个局部区块的平均灰度，其中η = 1，2,…，7，b "为 第η个局部区块与中心区块在灰度值上的比较标志位。4. 如权利要求1所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其特征在于，所述 步骤2还包括对图像进行预处理，并提取所述图像的关键点。5. 如权利要求1所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取方法，其特征在于，所述 步骤3包括将所述新图像指纹与所述图像指纹库的每一条图像指纹求取海明距离，对候选 图像按照所述海明距离从小到大排序，取前K个作为查询结果返回。6. -种基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，其特征在于，包括： 建立局部模式库并获取代表性局部模式模块，用于将库图像进行图像攻击模拟处理， 生成新库图像，并提取所述库图像与所述新库图像的关键点，根据所述关键点，获取局部区 块，并根据所述局部区块，生成局部模式并建立局部模式库，从所述局部模式库中获取代表 性局部模式； 建立图像指纹库模块，用于根据所述代表性局部模式，建立所述库图像与所述新库图 像的图像指纹，并将所述图像指纹存入图像指纹库； 指纹比对模块，用于获取新图像，提取所述新图像的新图像指纹，将所述新图像指纹与 所述图像指纹库中的图像指纹进行比对，查找库图像中与所述新图像向对应的图像。7. 如权利要求6所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，其特征在于，所述 建立局部模式库并获取代表性局部模式模块中所述代表性局部模式满足以下条件： 所述代表性局部模式中的信息量占图像中总信息量的80%以上； 所述代表性局部模式经过图像变化后，具有高鲁棒性。8. 如权利要求6所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，其特征在于，所述 建立局部模式库并获取代表性局部模式模块中局部模式P为： 7 Γ14it-t EB ΓΛ C为中心区域的平均灰度，Vn为第η个局部区块的平均灰度，其中η = 1，2,…，7，b "为 第η个局部区块与中心区块在灰度值上的比较标志位。9. 如权利要求6所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，其特征在于，所述 建立图像指纹库模块还包括对图像进行预处理，并提取所述图像的关键点。10. 如权利要求6所述的基于代表性局部模式的图像指纹提取系统，其特征在于，所述 指纹比对模块包括将所述新图像指纹与所述图像指纹库的每一条图像指纹求取海明距离， 对候选图像按照所述海明距离从小到大排序，取前K个作为查询结果返回。
【专利摘要】本发明公开了一种基于代表性局部模式的图像指纹提取方法及系统，涉及图像处理领域，该方法包括将库图像进行图像攻击模拟处理，生成新库图像，并提取所述库图像与所述新库图像的关键点，根据所述关键点，获取局部区块，并根据所述局部区块，生成局部模式并建立局部模式库，从所述局部模式库中获取代表性局部模式；根据所述代表性局部模式，建立所述库图像与所述新库图像的图像指纹，并将所述图像指纹存入图像指纹库；获取新图像，提取所述新图像的新图像指纹，将所述新图像指纹与所述图像指纹库中的图像指纹进行比对，查找库图像中与所述新图像向对应的图像。本发明占用内存少，可以使用优化的机器指令进行加速匹配，适于大规模的图像拷贝检测。
【IPC分类】G06K9/46
【公开号】CN104881668
【申请号】CN201510241287
【发明人】高科, 王刚, 张勇东, 李锦涛
【申请人】中国科学院计算技术研究所
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年5月13日