本文關鍵詞：基于局部特征檢測的圖像搜索引擎的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網中存在著大量經過編輯修改的相似或部分相似圖像。應用圖像搜索技術,用戶只需要提供一幅圖像或其部分區(qū)域,即可快速檢索到大量相似或部分相似圖像,進而開展其他相關應用。本文主要研究基于圖像局部特征的圖像搜索技術,設計和實現(xiàn)一個圖像搜索引擎系統(tǒng),實現(xiàn)良好的圖像檢索性能。 本文在基于視覺詞袋(Bag of Visual Words)概念的倒排索引(Inverted Index)模型的基礎上,提出了采用有效的量化方法建立圖像視覺單詞庫和圖像倒排索引,以達到索引過程中時間效率和索引性能的平衡。其次針對目前在大規(guī)模搜索系統(tǒng)中采用的量化等有損壓縮技術,會導致錯配結果這一問題,提出了圖像描述符空間位置及空間位置編碼方法。通過這些方法,構造出圖像搜索模型,較好的解決了大規(guī)模圖像搜索中的時間效率和空間效率問題。 最后,基于上述量化倒排索引機制和圖像描述符空間位置及空間位置編碼方法,設計并實現(xiàn)了一個互聯(lián)網圖像搜索引擎。該圖像搜索引擎包括圖像獲取、圖像離線索引以及在線搜索模塊,實現(xiàn)了對較大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫的實時搜索,其運行結果以及與類似系統(tǒng)的性能對比實驗表明系統(tǒng)的性能和運行效率達到了預期目標,從而驗證了和圖像描述符空間位置及空間位置編碼方法的可行性和有效性。
【關鍵詞】：圖像局部特征 特征量化 空間編碼
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 論文研究目標和主要工作10
• 1.4 論文組織結構10-12
• 第二章 基于內容的圖像檢索原理及相關技術12-23
• 2.1 局部特征提取12-17
• 2.1.1 角點與區(qū)域檢測13-15
• 2.1.2 尺度不變描述符15-17
• 2.2 圖像特征高維索引17-20
• 2.2.1 相似性比較與近鄰搜索17-19
• 2.2.2 重要的高維索引結構19-20
• 2.3 檢索評價指標20-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第三章 基于特征量化的圖像倒排索引23-34
• 3.1 圖像倒排索引23-26
• 3.1.1 倒排索引概念23-24
• 3.1.2 圖像倒排索引機制24-26
• 3.2 圖像描述符量化26-29
• 3.2.1 圖像特征量化26-29
• 3.2.2 積量化29
• 3.3 量化索引與檢索29-32
• 3.3.1 生成索引29-31
• 3.3.2 檢索過程31-32
• 3.4 實驗與結果分析32-33
• 3.5 本章小結33-34
• 第四章 基于空間編碼的錯配消除34-41
• 4.1 空間位置關系與空間編碼34-37
• 4.2 空間編碼消除錯配37-38
• 4.3 實驗與結果分析38-40
• 4.4 本章小結40-41
• 第五章 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)41-56
• 5.1 需求分析41-42
• 5.2 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)42-49
• 5.2.1 開發(fā)與運行環(huán)境說明42-43
• 5.2.2 功能模塊劃分43
• 5.2.3 索引和搜索子系統(tǒng)設計與實現(xiàn)43-49
• 5.3 系統(tǒng)運行效果及分析49-55
• 5.3.1 系統(tǒng)運行情況49-51
• 5.3.2 系統(tǒng)性能分析51-55
• 5.4 本章小結55-56
• 第六章 總結與展望56-58
• 6.1 總結56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻58-61
• 致謝61-62
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文目錄62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 文燕平;基于內容的圖像檢索系統(tǒng)研究[J];現(xiàn)代圖書情報技術;2001年01期

4 熊回香;基于內容的圖像檢索技術的發(fā)展方向[J];現(xiàn)代圖書情報技術;2004年12期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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  本文關鍵詞：基于局部特征檢測的圖像搜索引擎的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：331070