电子学报 ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (12): 2457-2466.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.12.018

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一种基于精细化稀疏自适应匹配追踪算法的图像检索方法研究

周燕1, 曾凡智1, 赵慧民2, 卢炎生3, 周月霞1   

  1. 1. 佛山科学技术学院计算机系, 广东佛山 528000;
    2. 广东技术师范学院电子与信息学院, 广东广州 510665;
    3. 华中科技大学计算机学院, 湖北武汉 430074
  • 收稿日期:2014-04-18 修回日期:2014-08-10 出版日期:2014-12-25 发布日期:2014-12-25
  • 作者简介:周 燕 女,1979年12月生于江西抚州.2004年毕业于东华理工大学信息工程学院,硕士学位.现为佛山科学技术学院计算机系副教授.主要研究方向:图像处理. E-mail:zhouyan791266@163.com;曾凡智 男,1965年1月生于湖北洪湖.1984年、1987年和2009年分别在厦门大学、 中国科学院计算中心和华中科技大学获学士、硕士和博士学位.现为佛山科学技术学院计算机系教授.主要研究方向:图像处理、数据挖掘. E-mail: coolhead@126.com;赵慧民 男,1966年3月生于陕西,1997年、2001年分别在西北工业大学和中山大学攻读硕士、博士学位.现为广东技术师范学院教授,广东省图像图形学会常任理事,《电子学报》、《中山大学学报》等期刊审稿专家.主要研究方向是压缩感知理论和信息安全技术. E-mail:zhaohumin@tom.com;卢炎生 男,1949 年生,华中科技大学教授,博士生导师,主要研究方向为数据库与软件工程.周月霞女,1978年1月生于湖北监利.2003年毕业于长江大学电子信息工程学院,硕士学位.现为佛山科学技术学院电子信息工程系讲师.主要研究方向:图像处理,信息采集. E-mail:zyx19@tom.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.61272381);广东省自然科学基金(No.1052800001000016,No.10452800001004185,No.S2012010008639);广东省教育厅高校优秀青年创新人才培育(No.2012LYM_0132);佛山市科技发展专项基金(No.2011AA100051,No.20121011010070);佛山科学技术学院2013年优秀青年人才培育

An Image Retrieval Method Based on Meticulous Sparsity Adaptive Matching Pursuit Algorithm

ZHOU Yan1, ZENG Fan-zhi1, ZHAO Hui-min2, LU Yan-sheng3, ZHOU Yue-xia1   

  1. 1. Department of Computer Science, Foshan University, Foshan, Guangdong 528000, China;
    2. Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, Guangdong 510665, China;
    3. Computer Institute, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China
  • Received:2014-04-18 Revised:2014-08-10 Online:2014-12-25 Published:2014-12-25

摘要:

基于压缩感知理论,研究了一种精细化稀疏自适应匹配追踪(Meticulous Sparsity Adaptive Matching Pursuit,MSAMP)算法,在此基础上提出了一种新的数字图像检索方法.首先对图像的RGB颜色、灰度共生矩阵按照列优先次序形成颜色及纹理的原始信号,然后对这两类信号采用分块压缩感知测量方法对图像进行分块测量,得到代表颜色特征和纹理特征的分块测量向量.其次利用MSAMP算法进行分块重构,计算出分块原始信号差量及其稀疏值.最后在图像检索时,通过计算图像的整体相似度,重点对差量的稀疏性进行估计,不需要精确恢复原始信号,从而减少迭代次数,加快检索速度.仿真实验表明,应用MSAMP算法的图像检索方法在检索速度和查准率等指标上具有较高的性能.

关键词: 压缩感知, 图像检索, 纹理特征, 颜色特征, 自适应匹配追踪

Abstract:

Based on compressed sensing theory,we research a meticulous sparsity adaptive matching pursuit algorithm,and propose a new method for digital image retrieval on this basis.Firstly,the original signal of color and vein are formed from RGB color and gray level co-occurrence matrix by order of column prior.Then,these two signals are measured by the blocked compressive sensing method,and measurement vectors are obtained which representing the color and texture features.Secondly,we reconstruct the image by blocks using the MSAMP(Meticulous Sparsity Adaptive Matching Pursuit) algorithm,and calculate the difference and sparse value between the original blocked signals.Finally,we calculate the overall image similarity,and focus on estimating the sparseness of measurement difference.Because it does no need to recover the original signal precisely,so it can reduce the number of iteration and accelerate the retrieval speed.Simulation results show that the retrieval speed and retrieval precision about this image retrieval algorithm based on compressive sensing signal have higher performance.

Key words: compressive sensing, image retrieval, veins feature, color feature, adaptive matching pursuit

中图分类号: