技術(shù)特征：
1.基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是包括如下步驟：(1)將彩色圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間；在HSV顏色空間中，H分量表示色彩信息，可用于表示不同顏色，稱之為顏色分量；(2)在HSV彩色空間中，將H，S和V三個(gè)分量用于構(gòu)建高斯金字塔H(σ)，S(σ)和V(σ)，其中σ∈[0...5]表示尺度，然后通過跨尺度抽樣并產(chǎn)生所謂的特征映射：式中，F(xiàn)(c，s，H)表示H分量的特征映射，F(xiàn)(c，s，S)表示S分量的特征映射，F(xiàn)(c，s，V)表示V分量的特征映射，H(c)表示H分量細(xì)尺度c的高斯金字塔，H(s)表示H分量粗尺度s的高斯金字塔，S(c)表示S分量細(xì)尺度c的高斯金字塔，S(s)表示S分量粗尺度s的高斯金字塔，V(c)表示V分量細(xì)尺度c的高斯金字塔，V(s)表示V分量粗尺度s的高斯金字塔，表示中心-周邊差操作，它是在“中心”細(xì)尺度c和“周邊”粗尺度s之間進(jìn)行，并產(chǎn)生特征映射圖；將每個(gè)特征映射圖縮小到尺度5，然后進(jìn)行逐點(diǎn)相加，最后得到3個(gè)獨(dú)立顯著性圖像映射和上述三式中，表示H分量的顯著性圖像映射，表示S分量的顯著性圖像映射，表示V分量的顯著性圖像映射，c表示細(xì)尺度，s表示粗尺度，表示映射圖的跨尺度相加，N(.)表示標(biāo)準(zhǔn)化；將3個(gè)獨(dú)立顯著性圖像映射和整合為一個(gè)顯著圖Shsv；式中，Shsv表示顯著圖，N(.)表示標(biāo)準(zhǔn)化；(3)在顯著圖Shsv以及顏色分量H中，采用SIFT算法來抽取和描述局部特征，得到顯著圖Shsv的特征向量和顏色分量H的特征向量首先對顯著圖Shsv采用標(biāo)準(zhǔn)的K均值聚類來構(gòu)建詞典，詞典大小設(shè)定為n’，則詞典里面有n’個(gè)視覺詞匯；詞典構(gòu)建就是將顯著圖Shsv中所有的局部特征聚成n’個(gè)聚類中心，然后將一個(gè)聚類中心當(dāng)作是一個(gè)視覺詞匯，則詞典里的n’個(gè)視覺詞匯可以表示為詞典里面的n’個(gè)視覺詞匯分別對應(yīng)一個(gè)索引值IS＝[0,1,2,...,n'-2,n'-1]；詞典構(gòu)建完畢后，需要進(jìn)行詞典量化并且進(jìn)行索引值分配；詞典量化就是把從顯著圖Shsv中提取的每一個(gè)局部特征映射到它最接近的視覺詞匯上去，索引值分配就是給每一個(gè)局部特征所在的坐標(biāo)點(diǎn)賦予一個(gè)對應(yīng)的視覺詞匯索引值v，最后經(jīng)過詞典量化的顯著圖Shsv表示為MS(x,y)＝v,采用相同辦法對顏色分量H進(jìn)行處理，則經(jīng)過詞典量化后的顏色分量H表示為MC(x,y)＝w,(4)將HSV顏色空間圖像從柱狀坐標(biāo)系變換為笛卡爾坐標(biāo)系，假設(shè)(H,S,V)為柱狀坐標(biāo)系上的一個(gè)點(diǎn)，(H',S',V')為(H,S,V)在笛卡爾坐標(biāo)系上的轉(zhuǎn)換，其中H'＝S·cos(H),S'＝S·sin(H)和V'＝V；假設(shè)在HSV顏色空間圖像中有一個(gè)像素點(diǎn)(x,y)，該像素點(diǎn)周邊有8個(gè)點(diǎn)，分別表示為(xi,yi),i＝1,2,..,8,則標(biāo)準(zhǔn)刺激的強(qiáng)度I可以定義為：在上述公式(8)中，周邊每個(gè)點(diǎn)和中心點(diǎn)都可以計(jì)出一個(gè)均勻顏色差別值Ii,i＝1,2,...,8：此時(shí)，代表刺激的最小可覺差ΔI＝min(I1,I2,...,I8)，即ΔI取I1～I(xiàn)8中的最小值；判斷HSV顏色空間圖像中的各像素點(diǎn)是否滿足Weber原理，即ΔI/I＝K，其中ΔI代表刺激的最小可覺差，I代表標(biāo)準(zhǔn)刺激的強(qiáng)度，K是設(shè)定的特定感覺道的定值，是則保留該像素點(diǎn)(x,y)處的視覺詞匯，否則將像素點(diǎn)(x,y)處的視覺詞匯刪除；由此形成顯著圖Shsv的視覺詞匯圖像Ws(x,y)和顏色分量H的視覺詞匯圖像Wc(x,y)；(5)以視覺詞匯圖像Ws(x,y)和Wc(x,y)為基準(zhǔn)，分別對它們進(jìn)行視覺詞匯的局部結(jié)構(gòu)檢測，可以得到基于顯著圖的局部結(jié)構(gòu)模式和基于顏色的局部結(jié)構(gòu)模式；視覺詞匯的局部結(jié)構(gòu)檢測方法如下：在Ws(x,y)中，將它劃分為一系列2×2的，相互不重疊方格；然后判斷2×2方格中是否為設(shè)定的局部結(jié)構(gòu)模式中的一種，如果出現(xiàn)了其中一種局部結(jié)構(gòu)模式，則該2×2方格中的視覺詞匯保持不變，否則將2×2方格內(nèi)的視覺詞匯刪除，最終可得到一個(gè)結(jié)構(gòu)圖像TS(x,y)；采用相同辦法，由Wc(x,y)可以得到Wc(x,y)的結(jié)構(gòu)圖像TC(x,y)；以某個(gè)結(jié)構(gòu)詞匯為中心，在設(shè)定距離d范圍內(nèi)，如果它的周邊存在若干個(gè)具有相同局部結(jié)構(gòu)模式的結(jié)構(gòu)詞匯，則這些結(jié)構(gòu)詞匯的組合稱之為結(jié)構(gòu)語義；(6)分別統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)圖像TS(x,y)和TC(x,y)中視覺詞匯出現(xiàn)的頻率，并將若干個(gè)結(jié)構(gòu)詞匯之間的均勻顏色差別作為權(quán)重，最后綜合頻率和均勻顏色差別來描述圖像內(nèi)容，其中在結(jié)構(gòu)圖像TS(x,y)和TC(x,y)中，視覺詞匯出現(xiàn)的頻率計(jì)算方法如下：Hs(i)＝card{(x,y)|Ts(x,y)＝i}/(wid×hei)(10)HC(j)＝card{(x,y)|TC(x,y)＝j(luò)}/(wid×hei)(11)上述兩式中，Hs(i)表示TS(x,y)中視覺詞匯出現(xiàn)的頻率，其中HC(j)表示TC(x,y)中視覺詞匯出現(xiàn)的頻率，其中card{.}表示統(tǒng)計(jì)詞匯個(gè)數(shù)，分別是統(tǒng)計(jì)TS(x,y)中的顯著圖詞匯和TC(x,y)中的顏色詞匯，wid和hei分別表示圖像寬和圖像高；計(jì)算均勻顏色差別的方法如下：假設(shè)在結(jié)構(gòu)圖像TS(x,y)和TC(x,y)中有兩個(gè)結(jié)構(gòu)詞匯，它們所在位置分別對應(yīng)兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)和(x',y')，在笛卡爾坐標(biāo)系中，這兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)分別對應(yīng)的HSV顏色值為(H'(x,y),S'(x,y),V'(x,y))和(H'(x',y'),S'(x',y'),V'(x',y')),則它們之間顏色差別Δcd計(jì)算方法如下：CDS(i)表示顯著圖詞匯的顏色差別直方圖，CDC(j)表示顏色詞匯的顏色差別直方圖，它們分別定義如下:上述兩式中，Δcds表示結(jié)構(gòu)圖像TS(x，y)中，兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)和(x′，y′)之間的顏色差別；Δcdc表示結(jié)構(gòu)圖像TC(x，y)中，兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)和(x′，y′)之間的顏色差別；Ts(x，y)＝Ts(x′，y′)表示在結(jié)構(gòu)圖像TS(x，y)中兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)和(x′，y′)所對應(yīng)的視覺詞匯具有相同索引值i，Tc(x，y)＝Tc(x′，y′)表示在結(jié)構(gòu)圖像TC(x，y)中兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)和(x′，y′)所對應(yīng)的視覺詞匯具有相同索引值j，顯著圖詞匯的結(jié)構(gòu)語義直方圖SH(i)和顏色詞匯的結(jié)構(gòu)語義直方圖CH(j)，它們分別定義如下：SH(i)＝CDS(i)×Hs(i)，i＝0，1，2，...，n-1(15)CH(j)＝CDC(j)×Hc(j)，j＝0，1，2，..，n-1(16)SSH＝concac{SH(i)，CH(j)}(17)上述三式中，concac{.}表示將上述兩個(gè)直方圖串聯(lián)起來形成一個(gè)最終的直方圖，即是結(jié)構(gòu)語義直方圖SSH；i和j用做直方圖的下標(biāo)；在CDS(i)和HS(i)中，i＝0，1，2，...，n-1表示顯著圖詞匯的索引值；在CDC(j)和CH(j)中，j＝0，1，2，...，n-1表示顏色詞匯索引值；(7)將結(jié)構(gòu)語義直方圖中的特征向量作為最終特征應(yīng)用于圖像檢索，并且采用L1距離來進(jìn)行圖像匹配。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(2)中，標(biāo)準(zhǔn)化N(.)由如下步驟組成：(1)歸一化映射圖中像素值，將其固定到[0，1]之間的范圍，以消除依賴于模態(tài)的幅值差異；(2)計(jì)算出映射圖中最大值M的位置和其它所有局部極大值的平均值(3)整幅映射圖乘以3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(3)中，所述詞典大小n’的取值范圍為n’＝[500，...，100000]。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(3)中，所述詞典大小n’的取值為5000。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(4)中，設(shè)定的特定感覺道的定值K＝0.2。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(5)中，設(shè)定的局部結(jié)構(gòu)模式為11種。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于結(jié)構(gòu)語義直方圖的圖像檢索方法，其特征是：在步驟(5)中，設(shè)定距離d的取值范圍介于2-5之間。