圖像檢索中局部特征的提取和描述及其空間組織研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，可獲取的圖像和其他多媒體數(shù)據(jù)越來越多。如何對海量的數(shù)字圖像信息進(jìn)行有效管理，如何在短時間內(nèi)在海量信息中獲取所需信息都是數(shù)字化時代所要面對的挑戰(zhàn)。圖像檢索技術(shù)即為解決這一問題而產(chǎn)生。近年來，基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）成為研究熱點(diǎn)，當(dāng)前已有眾多基于內(nèi)容的圖像檢索方法提出。不過這些方法大多只利用了圖像全局特征，在檢索的通用性和正確率方面尚需提高。
　　局部特征技術(shù)作為近年興起的圖像特征提取技

2、術(shù)，已在圖像匹配、圖像識別、圖像拼接、紋理識別、視頻數(shù)據(jù)挖掘、圖像分類、圖像檢索等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。圖像的局部特征很好的描述了圖像的局部信息，與傳統(tǒng)的圖像全局特征相比，圖像的局部特征具有更好的唯一性、可重復(fù)性、不變性和魯棒性，能更好的適應(yīng)圖像背景混雜、局部遮擋、光線變化甚至仿射和幾何變換等情況。因此，將圖像的局部特征技術(shù)應(yīng)用到圖像檢索系統(tǒng)中，對于圖像意義的良好表征、快速正確的圖像特征匹配而言都具有重要的意義。
　　圖像的局部特

3、征技術(shù)包括局部特征提取技術(shù)和局部特征描述技術(shù)兩部分，而在圖像匹配和檢索中，局部特征的空間幾何關(guān)系的應(yīng)用也是很重要的一項(xiàng)技術(shù)。這三部分是影響CBIR的檢索性能的關(guān)鍵。本文研究和總結(jié)了前人的研究成果，并針對基于內(nèi)容的圖像檢索方法的特點(diǎn)，在前人的基礎(chǔ)上對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)創(chuàng)新。最后，本文把提出的方法應(yīng)用到基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中并取得了良好效果。
　　本文的主要貢獻(xiàn)如下：
　　1、研究了和比較了各種局部特征的提取方法，對DOG算子

4、檢測法提出了兩種改進(jìn)方法，在進(jìn)行綜合比較后，在本文建立的圖像檢索系統(tǒng)中采用了第二種方法進(jìn)行局部特征提取。實(shí)驗(yàn)證明，該方法在圖像檢索中取得了良好效果。
　　2、研究和比較了各種局部特征的描述方法以及對局部特征的空間關(guān)系的組織表示方法，并將其融入到BOF算法中。
　　3、利用本文所提出的圖像局部特征提取技術(shù)以及相關(guān)成熟算法，構(gòu)建了一個用于手機(jī)等移動終端的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。通過對十萬幅標(biāo)準(zhǔn)圖庫的測試表明，該系統(tǒng)在檢索準(zhǔn)確率和