本文關鍵詞：基于精簡描述符的圖像檢索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像檢索技術已經(jīng)成為了現(xiàn)代計算機領域一個非常熱門并且值得研究的課題。從海量的圖像數(shù)據(jù)中找到我們希望查詢的圖像,不僅是數(shù)字化社會里人們很急切的一個需求,同時也是機器學會感知這個世界實現(xiàn)真正人工智能的第一步�，F(xiàn)在已經(jīng)有了很多非常成熟的商用圖像檢索體系,比如谷歌和百度的搜圖功能;在實驗室我們利用基于sift的BOW架構的檢索體系也可以實現(xiàn)比較好的圖像檢索。但隨著移動智能設備的不斷發(fā)展和普及,當我們想要將圖像檢索的功能與移動智能設備結合到一起的時候,就會面臨很多包括網(wǎng)絡傳輸、數(shù)據(jù)庫存儲、匹配計算速度在內的許多問題。為了解決這些問題,我們希望可以改進圖像的特征提取,采用更加精簡特征描述子以及特征比對方法以提高特征的提取和比對效率。本文提出了一種基于精簡描述符的圖像檢索體系,希望能實現(xiàn)更加精確同時也更具效率的圖像檢索。在圖像的特征描述子方面,不同于一般采用的sift或者surf特征描述,我們選擇了更加簡單、匹配更加快捷的二進制描述符。在傳統(tǒng)的orb描述子的基礎上,本文引入了四通道顏色空間對描述子進行改進,將特征點周圍的三個顏色通道的顏色梯度信息利用二進制編碼的方式加入到特征描述中,這樣可以有效提高二進制描述子對顏色變化和光照變化的魯棒性。通過實驗可以看出,改進過的特征描述在計算時間上與傳統(tǒng)二進制描述相差不大,但在各種變化下的特征匹配表現(xiàn)要優(yōu)于傳統(tǒng)的二進制特征描述。本文利用改進過的結合顏色信息的二進制描述子提出了一種圖像檢索的結構。在圖像的檢索過程中第一步引入了感知哈希(phash)算法對圖像數(shù)據(jù)庫進行預處理。圖像的感知哈希編碼是一種將原始圖像快速轉換為64位二進制編碼的方法,可以將感知哈希編碼理解為圖像的“指紋”,通過圖像間phash編碼之間的漢明距離可以有效判斷兩幅圖像的相似程度。利用phash算法和合適閾值,可以有效對數(shù)據(jù)庫進行過濾,過濾掉大部分數(shù)據(jù)庫中的非目標圖像,可以在很大程度上減少后續(xù)特征匹配過程的計算量,提高計算效率。圖像檢索第二步利用改進過的color orb進行特征匹配得到初始的檢索結果,二進制編碼間的匹配可以直接利用異或操作求取漢明距離,計算速度非常快。圖像檢索的第三步是利用幾何編碼算法(GC)對初始檢索結果進行幾何關系后驗證得到最終的檢索結果。幾何編碼算法是一種衡量兩幅圖像間匹配上的特征點之間的幾何關系的算法,得分越高自然說明特征點之間的幾何關系越相似,兩幅圖像之間的相似程度更大。通過實驗可以得到,與傳統(tǒng)的BOW圖像檢索體系以及BOW+GC結合的圖像檢索方式相比,我們提出的基于精簡描述符的圖像檢索結構在檢索結果上具有比較良好的表現(xiàn),同時在檢索時間上具備很大的優(yōu)勢。
【關鍵詞】：圖像檢索 精簡描述符 四通道顏色空間 color-orb 感知哈希算法 幾何編碼算法
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 圖像檢索研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 基于內容的圖像檢索12-14
• 1.2.2 基于語義的圖像檢索14-15
• 1.2.3 基于知識的圖像檢索15-16
• 1.3 移動端圖像檢索16-17
• 1.4 論文組織結構17-19
• 第2章 圖像特征描述符19-29
• 2.1 復雜局部特征描述19-24
• 2.1.1 SIFT特征19-23
• 2.1.2 SURF特征23-24
• 2.2 精簡局部特征描述24-29
• 2.2.1 FAST角點檢測24-25
• 2.2.2 ORB特征描述25-26
• 2.2.3 BRISK特征描述26-29
• 第3章 結合顏色信息的精簡描述子(COLOR-ORB)29-37
• 3.1 四通道顏色空間29-30
• 3.2 改進的局部二進制特征描述30-32
• 3.3 實驗結果和討論32-36
• 3.3.1 實驗方法32-33
• 3.3.2 實驗結果及討論33-36
• 3.4 實驗結論36-37
• 第4章 基于精簡描述符的檢索結構37-54
• 4.1 圖像檢索預處理38-42
• 4.1.1 phash算法簡介38-40
• 4.1.2 phash算法實驗結果40-42
• 4.2 圖像檢索特征比對42-45
• 4.2.1 特征比對方法42-44
• 4.2.2 特征比對實驗結果44-45
• 4.3 圖像檢索后驗證45-50
• 4.3.1 圖像幾何驗證算法45-46
• 4.3.2 幾何編碼算法(GC)46-49
• 4.3.3 圖像幾何驗證結果49-50
• 4.4 實驗結果與討論50-54
• 4.4.1 實驗結果50-52
• 4.4.2 實驗結論52-54
• 第5章 總結與展望54-56
• 5.1 全文總結54-55
• 5.2 未來展望55-56
• 參考文獻56-60
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果60-61
• 致謝61

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  本文關鍵詞：基于精簡描述符的圖像檢索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：325427