基于视觉词袋模型的图像匹配方法研究与实现

摘要

针对基于图像特征的图像匹配方法容易出现语义鸿沟,为此本文将视觉词袋模型应用到图像匹配中。在视觉词袋模型中,本文使用SIFT特征,并对SIFT特征聚类后生成视觉词汇;在此基础上,对图像库进行比对、统计、归一化处理等,形成频率直方图训练库;再通过构建待匹配图像的频率直方图,在训练库中进行搜索,匹配出相似的图像。为了解决匹配算法的速度较慢的问题,本文采用k近邻搜索的思想,将k-d树结构应用到匹配程序中,为频率直方图训练库构建索引。最后通过实验表明,本文算法具有较好的匹配效果和较高的匹配效率。