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特征提取在图像搜索和近似重复图像去冗中的应用

特征提取在图像搜索和近似重复图像去冗中的应用

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作者：郑德杰杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术和互联网应用的蓬勃发展,多媒体海量数据正以难以想象的速度增长,数字图像作为一种不可或缺的信息载体具有非常重要的地位,由于数字图像信息冗余度较大,因此如何采用图像特征提取等技术对日益庞大的图像库进行有效... 详细信息

近年来,随着信息技术和互联网应用的蓬勃发展,多媒体海量数据正以难以想象的速度增长,数字图像作为一种不可或缺的信息载体具有非常重要的地位,由于数字图像信息冗余度较大,因此如何采用图像特征提取等技术对日益庞大的图像库进行有效的管理显得尤为重要。本文围绕图像特征提取技术,在图像搜索和近似重复图像去冗两个领域进行了研究,提出了基于词袋模型(Bag-of-Words)的手机拍照图像搜索改进算法和分层次的近似重复图像去冗余算法。针对基于词袋模型的图像搜索问题,本文提出的方法包括利用改进的词袋模型对图像进行特征提取,对图像的搜索采用粗匹配和细匹配相结合的方式,平衡图像搜索的速度和精度。主要的贡献:一、针对传统词袋模型中没有考虑空间位置关系的缺点进行了改进,将图像划分为内中外三个区域进行匹配,在保留词袋模型检索速度的同时,一定程度提高了检索精度;二、提出了一种基于同心圆环的特征点检测算法,能够均匀选取图像特征且抗能抵抗平移、旋转、缩放和噪声等攻击。三、针对GALIF(Gabor local line-based feature)特征描述进行了改进。将对整幅图像滤波改为只对特征点周围的局部区域进行滤波,有效提高了滤波速度;将局部区域的滤波对象由原先的二值线条,改为图像灰度信息,从而提高了特征辨识度;通过引入局部坐标系统,使得GALIF特征能够抵抗旋转操作。四、提出了一种多尺度不变量,用来对欧式距离的匹配结果进行矫正,有效地提高了匹配的精度。五、利用基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的细匹配算法对检索到的相似候选图像进行处理,提取出一幅最匹配的图像。通过针对大量图像的实验表明,该搜索算法能够精确快速地从数据库中搜索出手机拍照图像,是图像特征提取的一个很好的应用。另外,本文针对海量图像的近似重复图像检测和去冗余方法进行了研究,提出了一种分层次图像去冗算法,主要包括利用“严苛分组”和“深度分组”相结合的技术对近似重复图像进行检测,并采用动态分组方法对图像进行快速分组。主要贡献点在于:一、提出了一种基于疏密度的全局描述子,能对图像全局和局部的疏密度信息进行描述,用此描述子对图像库进行“严苛分组”。二、利用ORB细匹配算法进行“深度分组”和图像去冗,最大程度的减少图像库冗余度。三、提出一种动态分组策略,对某个图像进行分组的时候,只需要将每幅图像与组内中心向量比较即可决定其所在的分组,中心向量根据组内所有特征向量动态更新,该方法能大幅提高图像分组的效率。四、提出一种综合考虑图像清晰度、构图、及前景比例的质量评估策略。在计算图像清晰度时结合前景显著性特征,解决了一部分背景虚化图像视觉效果评判错误;引入了九宫格图像构图法来对图像的人眼视觉效果进行评估,对于构图较优的图像会对其视觉效果进行加分;同时引入了前景比例作为评估图像质量的另一个加分准则,通过对每组近似重复图像进行质量评估,保留视觉效果最好的一幅,删掉其它图像,从而达到去冗余的目的。通过实验表明,此算法能够在保证对近似重复图像检测精度的同时,对图像库进行最大程度去冗,具有较好的应用价值。

关键词：图像特征提取图像搜索词袋模型 Gabor特征近似重复图像检测疏密度描述子图像质量评估

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