摘要
探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.
This paper researches into the Content-Based Image Retrieval.The SIFT descriptor is invariant to image scale and rotation,and is shown to provide robust matching across a substantial range.But the SIFT descriptor does not involve color and global information of feature point which provides powerfully distinguishable signals in feature description and matching tasks.This paper presents an improved descriptor based on SIFT by integrating color and global information with it.Experimental results indicate that the retrieval has a good performance.
出处
《湖州师范学院学报》
2010年第1期52-55,共4页
Journal of Huzhou University
关键词
图像检索
SIFT算法
颜色不变量
全局向量
image retrieval
SIFT（scale invariant feature transform）
color invariance
global context
