基于內(nèi)容的圖像檢索算法研究與應(yīng)用.pdf

1、在數(shù)字圖像等多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長(zhǎng)的情況下，人們提出了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)在海量的圖像庫(kù)中迅速并且精確的找到自己需要的圖像信息的需求。在基于內(nèi)容的圖像檢索中，以全局特征為基礎(chǔ)的檢索算法通常支持快速運(yùn)算，但匹配率不高，檢索結(jié)果往往不太理想，而基于局部特征的檢索方法雖然誤檢率低，但時(shí)間復(fù)雜度太高，難以滿足實(shí)時(shí)檢索的需要。
　　針對(duì)上述情況，提出一種基于全局和局部特征的混合檢索算法，先生成 SURF特征局部描述子，構(gòu)建視

2、覺詞匯樹，對(duì)圖片進(jìn)行量化生成全局特征描述子，利用全局特征描述子進(jìn)行檢索，初步篩選過濾掉無關(guān)圖像，快速返回較少的候選圖像集合，再利用之前生成的局部SURF特征描述子對(duì)候選圖像集進(jìn)行重排序，在全局篩選的基礎(chǔ)上把相關(guān)圖像精確匹配出來，從而得到最終的查詢結(jié)果，提升檢索精度。通過采集Corel數(shù)據(jù)庫(kù)和101_ObjectCategories圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行了參數(shù)實(shí)驗(yàn)，確定算法的最優(yōu)參數(shù)，并與全局特征算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，提升了大約10％

3、的檢索精度。同時(shí)采集了LabelMe圖像庫(kù)中圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，與局部特征算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),節(jié)約了大約一半的檢索時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法既可保留較低的時(shí)間復(fù)雜度，又可達(dá)到較高的匹配率，是一種簡(jiǎn)潔高效的圖像檢索算法。
　　在基于全局和局部的混合算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合移動(dòng)平臺(tái)，構(gòu)建了一個(gè)校園建筑導(dǎo)覽系統(tǒng)。利用隨身攜帶的智能手機(jī)就能方便的識(shí)別出校園內(nèi)的建筑，以及了解該建筑的詳細(xì)信息，并在安卓平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，成功的匹配到了相關(guān)圖像，取得了