基于几何二阶矩和局部特征融合的图像检索

摘要

图像检索就是用户在庞大的图像库中检索、浏览想要的图像信息的过程。图像检索技术是图像处理的关键性技术之一，被广泛以用于地理信息系统，搜索引擎，知识产权保护，医疗临床诊断等领域。
　　随着大数据时代的来临，数字图像等直观多媒体信息的数量呈现出了爆发式的增长。在充斥着大量图像信息的万维网中，想要检索到自己想要相关的图像及其信息不再变得那么简单；与此同时，智能终端的普及使得人们随时随地都能搜索浏览图像，图像检索的环境正在从静态向着动态的方向发展。图像检索技术面临着准确性以及稳定性的双重考验。本文通过分析国内外图像检索发展现状以及图像检索的关键性技术，提出了多特征融合的图像检索方法，通过实验证明了算法的可行性，本文完成的工作如下：
　　1.提出了局部特征在复杂环境下进行图像检索的可行性想法并进行了验证。由于图像检索的环境开始变复杂，待检索图像出现多种变化，特征提取与描述将变得困难。用于图像配准的高精度局部特征描述可以很好的适应这种情况，对SIFT以及SURF特征分别进行了光照变化，图像模糊，视角变化的鲁棒性实验，证明了SURF特征应用于图像检索的可能性。
　　2.提出了基于几何二阶矩与SURF特征融合的快速图像检索方法。利用几何二阶矩进行图像粗检索，缩小检索范围，再使用局部特征进行精准检索，在几乎不损失检索精度的情况下，加快了图像检索速度，并在商标检索中应用得到了预期的效果。使用该算法对语义相关图像检索进行了探究性实验，得到了较好结果，并分析了其中的优劣。

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第一章 绪论

1.1图像检索的研究背景与意义

1.2图像检索国内外研究现状与难题

1.3著名图像检索系统介绍

1.4论文的主要工作及内容安排

第二章 图像检索的基础理论

2.1图像检索流程简介

2.2特征检测与描述

2.3相似性度量

2.4系统性能评价

2.5本章小结

第三章 局部特征的鲁棒性分析

3.1 SIFT特征

3.2 SURF特征

3.3局部特征鲁棒性实验及结果分析

3.4本章小结

第四章 基于几何二阶矩与SURF的快速图像检索

4.1无形变归一化

4.2几何不变矩算法研究与改进

4.3 算法流程及介绍

4.4 商标图像检索实验及实验结果分析

4.5语义相关图像检索实验及分析

4.6本章小结

第五章 总结与展望

5.1本文工作总结

5.2未来展望

参考文献

致谢

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