基于兴趣点局部分布特征的图像检索研究

摘要：

针对当前图像检索方法存在检测正确率低、检测时间长等难题,为了提高图像检索效果,结合图像检索特点,设计了基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法.首先分析了当前国内外图像检索的研究进展,指出当前图像检索方法的局限性,然后对待检索图像进行预处理,并提取其兴趣点局部分布特征,最后根据兴趣点局部分布特征建立图像检索相似度度量模型,并在Matlab平台上对图像检索方法的有效性和优越性进行了测试.其方法可以很好度量图像之间的相似度,图像检索正确率超过95％,图像检索时间完全可以满足当前大规模图像检索要求,获得比较当前其它图像检索方法更好的图像检索结果,获得了用户的满意.

关键词：大规模图像、匹配特征、相似度度量模型、检索时间、检索正确率

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：114-116,154