改进的加权局部结构哈希算法提升图像检索性能

本文介绍了一种名为"加权局部结构哈希(WLSH)"的图像检索算法，它针对现有的哈希算法存在的局限性进行改进。在图像检索领域，传统的哈希方法往往只关注数据的全局信息，且对每一维投影数据处理方式相同，这可能导致哈希码无法充分反映原始数据的相似性。WLSH算法旨在解决这个问题，通过结合图像数据的局部结构信息和各维投影数据的方差特性。 首先，该算法通过分析数据间的相似性，构建关系矩阵来捕捉原始图像空间中的局部结构信息。这种关系矩阵反映了数据点之间的邻近度，有助于保留图像的局部特征。接着，采用迭代量化的方法寻找最优的正交旋转矩阵，目的是优化投影过程，使得量化后的哈希码能最大程度地减小量化误差，从而更好地保留原始数据的特征表示。 在设计过程中，WLSH引入了权重矩阵，用于平衡各维方差。这确保了每个维度的单位编码信息是等效的，实现了对原始数据的最优保距映射。这种方法避免了因各维数据差异过大而导致的检索性能下降，提高了哈希码的稳定性和一致性。 实验结果显示，将WLSH算法应用于图像检索任务中，与主流的主成分分析（PCA）-迭代量化方法相比，WLSH在查准率上提高了3%，查全率提升了2%。这表明WLSH在保持高精度的同时，还能有效地扩展到大规模的图像数据库，提高了检索效率。因此，WLSH算法对于图像检索领域的实际应用具有显著的优势，特别是在处理高维图像数据时，其局部结构信息的利用和各维方差的均衡处理策略显得尤为关键。