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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,以及圖像采集設(shè)備的廣泛應(yīng)用,數(shù)碼圖像的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長。在數(shù)量巨大的圖像中存在大量近相似的圖像,近相似圖像的檢索具有廣泛的應(yīng)用前景,比如:互聯(lián)網(wǎng)上的藝術(shù)作品版權(quán)侵犯檢測(cè)、檢測(cè)新的商標(biāo)是否與已存在的商標(biāo)相似或者相同、用商品圖片檢索類似的商品以及在檢索時(shí)排除相近或者相同的結(jié)果,以保持搜索結(jié)果的多樣性等等。近年來,近相似圖像檢索逐漸成為圖像檢索的一個(gè)重要分支,受到越來越多的關(guān)注。
本文首先介紹了
2、近相似圖像檢索的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。圖像檢索的經(jīng)典方法采用局部特征加上詞袋模型,但詞袋模型僅僅是使用了局部特征的描述子,而沒有使用局部特征的幾何信息,如:尺度、角度、坐標(biāo)。本文主要研究的內(nèi)容是利用局部特征點(diǎn)的幾何信息來提高近相似圖像檢索的精度,并提出了三種算法。首先提出了一致性引導(dǎo)的去除多重特征點(diǎn)匹配的方法,考慮到正確的匹配通常會(huì)有更多匹配在變換參數(shù)上和它一致,該方法將參數(shù)空間進(jìn)行均勻劃分,每次從稠密的區(qū)域選擇一個(gè)保留的匹配,再去除和它
3、沖突的匹配,通過不斷迭代來去除多重匹配。該方法能夠去除很多的錯(cuò)誤匹配,可以作為其它幾何校驗(yàn)方法的預(yù)處理步驟來提高它們的檢索精度。傳統(tǒng)的幾何交驗(yàn)基于變換參數(shù)空間的直方圖,這可以看成是一種比較粗糙的密度估計(jì)方法。本文提出了一種基于霍夫空間核密度估計(jì)的幾何校驗(yàn)方法,將密度作為匹配的得分用于相似度的計(jì)算,實(shí)驗(yàn)表明該方法能提高近相似圖像檢索的精度。最后,本文提出了一種基于幾何信息的局部特征編碼方法,將各特征點(diǎn)在其尺度和角度空間中的相對(duì)位置關(guān)系進(jìn)行
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