Research on Content-Based Image Retrieval Using SIFT

基于内容的图像信息检索是多媒体信息检索领域中重要的组成部分，对图像的内容进行准确快速的描述一直都是图像检索技术中研究的重点和难点。传统的图像特征提取方法，基本上是围绕图像的颜色、纹理、形状和空间关系来展开的。本文提出一种基于SIFT特征的新的图像信息检索算法。SIFT特征向量是一种图像局部特征向量。它对于图像的尺度缩放、旋转、平移以及一定程度的仿射和光照变化具有良好的不变性。本文的主要内容如下： 1.系统分析和总结SIFT特征向量的特点，尝试将它应用到基于内容的图像信息检索中，并且改进传统的图像相似度度量方法。实验证实，改进后的图像距离度量更适合基于SIFT特征的图像检索。 2.采用主...Content based image retrieval (CBIR) is one of the fields of Multimedia information retrieval. The difficulty of CBIR is to properly express the contents of the images. Current CBIR systems generally make use of lower-level features like color, texture, shape and space relationship. This paper presents a new approach to extract image features for CBIR, which based on the SIFT features. SIFT featur...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术学号：20042803

Image retrieval based on SIFT features

提出一种多尺度图像检索算法,该算法基于SIFT特征提取,它将一幅图像转换成特征向量的集合,图像间的相似距离是通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来实现的。实验结果很好地说明了该算法具有尺度、平移、旋转不变性,一定的仿射、光照不变性以及算法能很好地应用在特定形状特征目标的检索中。This paper presented a new image retrieval algorithm which used a new class of image features as the image descriptors,the SIFT features.It transformed the image into a set of SIFT features.The similarity was computed using Euclidean distance.Experiments show that the features are invariant to image scaling,translation,rotation,and change in viewpoint,and partially invariant to illumination changes and affine.It is quite applicable to typical image retrieval.国家自然科学基金资助项目(60373080);; 厦门大学“985”二期信息技术创新平台资助项目(2004-2007);; 厦门大学院士启动基金资助项

基于p~2不变量的图象检索

基于内容的视觉信息检索是由于视觉信息的飞速膨胀而得到关注并被提出来的。现代的基于内容的视觉信息检索算法通常存在一个重要的不足:算法常随着图象的平移、旋转、尺度等变化,准确性和效率都大幅度降低。本文提出一种新的基于p2不变量的图象检索算法,该算法提取图象中关键点的位置(SIFT key location),计算该图象点集的p2不变量,并通过比较图象中p2不变量的值的方式来确定图象间的相似度。用3类图象库(战斗机、花朵、动物)实验的结果都验证了该算法具有较好的平移、尺度和旋转不变性。国家自然科学基金项目(60373080)部分资助;; 福建省自然科学基金项目(A0310009)资助;; 厦门大学985二期信息技术创新平台项目(2004-2007)资助;; 厦门大学院士启动基金项目资