面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法

摘要

本发明公开了一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法。对图像库中每一幅图像进行高斯核卷积处理，得到图像关键点；对关键点对比度和关键点主曲率比分别进行高斯归一化，并进行线性加权得到显著度；按照关键点的显著度从小到大排序，选取用户指定数目的关键点，实现裁减；对裁减后的关键点，根据其位置、尺度和方向信息生成描述子，得到SIFT特征；对所有SIFT特征集合使用局部敏感哈希技术建立图像库索引，提供近重复图像匹配查询功能。利用了图像局部特征技术和局部敏感哈希技术的研究和实现成果，可以方便快捷的提供近重复图像查询能力，使用者根据应用需求调整裁减算法的加权系数和SIFT特征数目上限阈值，以提供最好的性能。