基于改进SIFT算法的分布式图像检索系统的设计与实现

摘要

随着互联网生活的不断深入，人们对搜索引擎的需求也不断提高，特别是以图搜图的需求出现了日益增长的趋势，现存的以图搜图搜索引擎在解决图像搜索准确性和高效性上面临很大挑战。在此背景下，中科院计算所图像研究小组决定开发基于改进SIFT（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换）算法的分布式图像检索系统，并以该系统作为研究平台，继续探索提高图像检索准确性和高效性的方法。
　　本文主要介绍两方面工作，分别是对SIFT算法的改进和在改进的SIFT算法的基础上，分析、设计、实现分布式图像检索系统的过程。
　　文章详细阐述了对SIFT算法的研究，提出了SIFT算法的不足之处和改进的SIFT算法，即引入COP（Combined-Orientation-Position，组合方向位置）优化方法。通过空间向量的方向验证，提高图像对比的准确性。通过与其他图像查找算法的比较和数据集查看的实验，验证了改进的SIFF算法能够提高对图像辨识的准确性。
　　本文还阐述了对分布式图像检索系统的需求分析、概要设计和详细设计。在需求分析方面，描述了系统的功能性和非功能性需求。在概要设计方面，描述了系统的架构和类设计。在详细设计方面，具体描述了系统的开发环境配置和策略模块、通信模块、数据存储模块的优化算法及完成过程。本文介绍了对系统的整体性能测试，从实验上证明了分布式的系统可以增强图像检索的高效性。
　　最后，本文对系统进行了简单的展示，对研究进行了总结和展望。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状

1．2．2 国外研究现状

1．3 本人主要工作

1．4 本文组织结构

2 相关理论与技术概述

2．1 极限编程

2．2 聚类算法

2．3 分布式架构

2．4 OpenCV

2．5 本章小结

3 系统需求分析与概要设计

3．1 功能性需求分析

3．1．1 算法计算模块需求分析

3．1．2 策略模块需求分析

3．1．3 通信模块需求分析

3．1．4 数据查询模块需求分析

3．1．5 数据存储模块需求分析

3．2 非功能性需求分析

3．3 系统概要设计

3．4 本章小结

4 SIFT算法与改进

4．1 基本的SIFT算法

4．1．1 高斯模糊

4．1．2 SIFT算法步骤

4．2 改进的SIFT算法

4．2．1 一致性验证图

4．2．2 实验测试

4．3 本章小结

5 系统设计和实现

5．1 开发环境配置

5．1．1 OpenCV的配置

5．1．2 Web端配置

5．2 策略模块

5．2．1 网络异常检测

5．2．2 服务器均衡负载

5．3 通信模块

5．3．1 完成端口

5．3．2 通信的优化

5．4 数据存储模块

5．4．1 聚类存储

5．4．2 倒排索引

5．5 性能测试

5．6 优化及不足

5．6．1 优化

5．6．2 不足

5．7 系统展示

5．8 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士专业学位期间取得的研究成果

学位论文数据集