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1. ES2530687 - Método implementado por ordenador para recuperación de imágenes por contenido y programa de ordenador del mismo

Note: Text based on automatic Optical Character Recognition processes. Please use the PDF version for legal matters

[ ES ]

REIVINDICACIONES

Método implementado por ordenador para recuperación de imágenes por contenido, del tipo que comprende:

a) seleccionar una imagen consultada;

b) segmentar, mediante la aplicación de una técnica de segmentación, dicha imagen consultada;

c) extraer características de dicha imagen consultada segmentada mediante el cálculo de al menos dos descriptores de características incluyendo color y textura combinados con descriptores de forma y orientación, en el que el descriptor de forma utiliza los momentos de Hu invariantes; y

d) determinar la similitud de la imagen consultada con una pluralidad de imágenes incluidas en una base de datos, las cuales incluyen también características extraídas calculadas por dichos al menos dos descriptores,

en el que en dicha etapa c) dichos descriptores de características incluyen la combinación de diferentes espacios de color, los cuales comprenden unas medidas estadísticas globales y/o locales en dichos espacios, dando como resultado al menos dos descriptores semánticos de alto nivel, invariantes.

Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque comprende además calcular una región de interés (ROI) de un determinado tamaño de píxeles de la imagen consultada para diferenciar diferentes regiones de color o textura en la imagen consultada, en donde dicha ROI se calcula midiendo media y varianza donde la ROI cumple la distancia más cercana a los valores globales.

Método implementado por ordenador según la reivindicación 2, caracterizado porque dicho tamaño de píxeles es al menos 9x9.

Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque dichos espacios de color diferentes comprenden al menos HSV, CieLAB o CieXYZ.

Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque dicho descriptor de características de forma comprende utilizar los momentos de Hu invariantes y de bajo nivel y otros parámetros no lineales y adimensionales relacionados con el volumen del objeto, basados en áreas como las envolventes convexas, excentricidades, otras formas derivadas y sus ratios relacionados con el objeto.

6. Método implementado por ordenador según la reivindicación 5, caracterizado porque comprende calcular:

- perímetros equivalentes basados en ratios y formas locales detalladas para los contornos internos y otras variables de alto nivel; y/o

- áreas defectuosas de convexidad y ratios lineales relacionados para los bordes internos y externos, convexidades y excentricidades.

7. Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque dicho descriptor de características de orientación se calcula al menos en base a un valor del ángulo del primer componente del PCA.

8. Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque dicha similitud se determina en base a una medición del espacio aplicada dentro de una agrupación hipercubo adaptada en tiempo real definida por un vector de radio n- dimensional del total de n- dimensiones de dichos dos descriptores juntos, con valores de radio independientes y diferentes para cada dimensión, en base a un porcentaje de distancia aceptada del valor de la posición de la imagen de consulta y limitada por el cálculo de velocidad máxima permitida para calcular todas las distancias 1 :1 necesarias dentro de la agrupación, dicha agrupación hipercubo estando centrada en la posición del espacio de la imagen consultada.

9. Método implementado por ordenador según la reivindicación 8, caracterizado porque dicho vector de radio se calcula para cada dimensión basándose al menos en la posición de dicha imagen consultada pasando de forma matemática y geométrica de un espacio multidimensional a uno de una dimensión.

Método implementado por ordenador según la reivindicación 1 , caracterizado porque los descriptores de dicha etapa c) se optimizan mediante la aplicación de técnicas de transformación y métodos de filtro basándose en métodos de clasificación estadísticos aplicados en un análisis de regresión logística multi-variante.

1 Método implementado por ordenador para recuperación de imágenes por contenido, del tipo que comprende:

a) seleccionar una imagen consultada;

b) segmentar, mediante la aplicación de una técnica de segmentación, dicha imagen consultada;

c) extraer características de dicha imagen consultada segmentada mediante el cálculo de al menos dos descriptores de características incluyendo color y textura; y

d) determinar la similitud de la imagen consultada con una pluralidad de imágenes incluidas en una base de datos, las cuales incluyen también características extraídas calculadas por dichos al menos dos descriptores,

en el que en dicha etapa c) dichos descriptores de características incluyen la combinación de diferentes espacios de color, los cuales comprenden unas medidas estadísticas globales y/o locales en dichos espacios diferentes que comprenden la media y la varianza de la imagen consultada para dichos espacios de color, dando como resultado un descriptor semántico de alto nivel, invariante.

12. Programa de ordenador que comprende código adaptado para realizar las etapas c) y d) del método según la reivindicación 1 u 11 cuando se ejecuta en uno cualquiera de un dispositivo de computación, o en un procesador digital de señal, o en un circuito específico integrado, o en un microcontrolador u otra forma de sistema de procesamiento de datos.