(1)对所有image进行边缘提取
输入:所有原始图像
处理脚本(批处理):image_ edge_ detection.m
处理函数:AnisotropicDetector
输出:所有图像的边缘图像
备注:处理时间较长
(2)计算所有image的local feature
输入:(1)处理后得到的所有边缘图像
处理脚本(批处理):image_ local_ feature_extraction.m
处理函数: feature_ extraction_local.m
输出:所有图像的local feature
备注:处理时间较长,相比(1)时间要短
(3)计算图像的视觉词典codebook
输入:(2)得到的所有图像的local feature
处理脚本:generate_local_feature_visual_word.m
输出:所有图像的local feature
备注:visual vocabulary用于量化local feature
(4)量化所有图像的local feature
输入:(2)得到的local feature,(3)得到的visual vocabulary
处理脚本(批处理):quantize_image_local_feature.m
处理函数: adaptive_weigthing_quantization.m
输出:所有图像经过量化后的local feature
备注:
(5)计算所有image的分割情况
输入:(1)处理得到的边缘图像
处理脚本(批处理):image_divide.m
处理函数: divide_function.m
输出:每一个图像的分割情况
备注: 1)处理时间较快; 2)图像的分割情况可能用于匹配值计算(类似two-way-matching)
(1)sketch预处理
输入:sketch
处理函数:sketch_ processing.m
输出:sketch的边缘图像
备注:
(2)计算sketch的local feature
输入:(1)处理后的sketch
处理函数:feature_ extraction_ local.m
输出:sketch的local feature
备注:
(3)量化sketch的local feature
输入:(2)处理后的local feature,离线得到的codebook
处理脚本:adaptive_weigthing_quantization.m
输出:量化后的local feature
备注:
(4)计算sketch的分割情况
输入:(1)处理后的边缘图像
处理函数:divide_function.m
输出:sketch的分割情况
备注:
(1) 根据sketch的分割情况计算sketch的global feature
输入:sketch的边缘图像,sketch的分割情况
处理函数:feature_ extraction_ global
输出:sketch的global feature
备注:
(2) 根据sketch的分割情况计算image的global feature
输入:image的边缘图像,sketch的分割情况
处理函数:feature_ extraction_ global
输出:image的global feature
(3)整理sketch和image的feature
对于sketch和image上的每一个兴趣点,现在已经可以得到每一个兴趣点的feature,每一个feature = [global feature, local feature]
(1) 根据image的分割情况计算sketch的global feature
输入:sketch的边缘图像,image的分割情况
处理函数:feature_ extraction_ global
输出:sketch的global feature
备注:
(2) 根据image的分割情况计算image的global feature
输入:image的边缘图像,image的分割情况
处理函数:feature_ extraction_ global
输出:image的global feature
(3)整理sketch和image的feature
对于sketch和image上的每一个兴趣点,现在已经可以得到每一个兴趣点的feature,每一个feature = [global feature, local feature]
###2.3 计算匹配值
输入:sketch,所有image
处理脚本:retrieval.m
输出:最终的匹配值
备注:query_sketch.m中包含下面两部分
输入:sketch的feature,image的feature,sketch的分割情况
处理脚本:calculate_ matching_ cost.m
输出:sketch ——> image的匹配值
备注:
输入:sketch的feature,image的feature,image的分割情况
处理脚本:calculate_ matching_ cost.m
输出:image ——> sketch的匹配值
备注: