基于尺度不变特征转换的图像检索

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1、分类号：TP311单位代码：10183研究生学号：201353H471密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于尺度不变特征转换的图像检索ResearchofImageRetrievalBasedonScaleInvariantFeaturesTransform作者姓名：朱玉爽类别：软件工程领域（方向）：软件工程指导教师：孙永雄副教授培养单位：软件学院2016年12月基于尺度不变特征转换的图像检索ResearchofImageRetrievalBasedonScaleInvariantFeaturesTransform作者姓名：朱

2、玉爽领域（方向）：软件工程指导教师：孙永雄副教授类别：在职工程硕士答辩日期：2016年11月20日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本，均不得对本论文的全、电子版本的任何单位和个人部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限。）。否则，应承担侵巧的法律责任吉林大学硕±学位论文原创性声明，本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外本论文不包當任何其他个人或集

3、体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担学位论文作者签名；＾吏４＾日期：年Ｕ月Ｉ日摘要基于尺度不变特征转换的图像检索基于尺度不变特征转换的图像检索在现阶段的不断发展中，无论是智能多媒体、数字化技术、互联网都起着不可替代的作用，尺度不变特征转换的图像检索也在我们的实际生活当中，无时无刻不在改变着，这种变化是图像在各领域所涉及最为广泛的，也正因这种结果使我们对图像检索技术的需求变高。基于尺度不变特征转换的图像检索方式和一般的

4、检索有着极大的区别，它不需要对图像进行更多繁琐的手动识别，则充分展现图像视觉的冲击及应用，把每一层进行逐一的变化，这样可以说读取图像的信息的检索过程中，迅速调用数据库信息。本文针对基于尺度不变特征转换的图像检索技术的新方向和新研究,大大增加了研究的新高度，从以下几个方面将做出详细的阐述。（1）对基于尺度不变特征转换的图像检索技术中的全部与部分系统探讨，对全部方面的各种特点和计算进行了详细的推导；在部分方面，理论推导SIFT算法的实际应用，因为SIFT算法有较强的检索精准度，文章中在不同的方式下，利用图像SIFT算法的特点来实现检索信息

5、的正确结果。（2）在研究的图像检索领域中，它的相似程度得到了证明。提出对距离度量方法与统计度量方法相结合的计算方法，这样更加明确的完成了相似度；另外为了加强匹配效率运用了BBF-KDtree算法，它与基本的模型结构相比，有效地完成了随机取样，运用KD树算法和BBF算法两种初始化方法，达到在数据量的情况下，仍能在速度上相对匹配；在匹配过程中有一部分信息产生误匹配采用RANSAC算法进行处理，不但在这个过程中消除了误匹配点，同时也保留了特征匹配分析中，对我们来说正确匹配点，同时说明了这些算法相互结合可以达到最优效果。（3）进一步运用Bag

6、-of-Feature模型与支持向量机SupportVectorMachine算法的结合方式，将Bag-of-Feature模型的基本框架以实现多个单元格的标记处理，并在其中注明各单元格的相近特征，用来区分；再通过支持向量机图像识I别、分类以及处理分析，所有图像一一分割的子词袋完成分类识别，去除多余的部分，在仿真实验中，这些算法在准确率内容上都起着很好的作用。在以上的介绍中，很明确的证明了基于尺度不变特征转换的图像检索，对与信息检索的需求运用SIFT算法对图像实现准确的判断，将各种度量相结合，运用了BBF-KDtree算法对图像数据库

7、进行消除处理。对文中所提方法和算法进行了多次仿真实验，说明了文中所采用的各种方法和算法均有效和准确。关键词：尺度不变特征转换，词袋模型，度量，KD树算法，RANSAC算法IIAbstractResearchofImageRetrievalBasedonScaleInvariantFeaturesTransformBasedonscaleinvariantfeaturetransformthecontinuousdevelopmentofimageretrievalatpresent,bothinintelligentmultimedi

8、a,digitaltechnology,theInternetplaysanirreplaceablerole,scaleinvariantfeaturetransformimageretrievalinouractua