基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)設計與實現(xiàn)的開題報告

基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)設計與實現(xiàn)的開題報告一、研究背景和意義隨著數(shù)字圖像數(shù)量的不斷增長，如何高效地對大規(guī)模的圖像庫進行檢索成為了一個亟需解決的問題。傳統(tǒng)的基于圖像全局特征的檢索方法在對于一些具有較強局部紋理特征的圖像（如自然景物等）時效果較差，因此基于局部特征的圖像檢索方法逐漸成為了研究熱點?；诰植刻卣鞯膱D像檢索方法以提取圖像中的局部特征點為主要手段，該方法與圖像的平移、旋轉、縮放不敏感，能夠獲取豐富的圖像信息以及更高效的處理速度，因此具有更好的可擴展性和魯棒性，并且已經(jīng)在圖像識別、檢索等領域中取得了廣泛的應用。本研究將使用局部特征描述符SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法來對圖像進行特征提取，并結合多媒體技術，設計和實現(xiàn)一個基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)。二、研究內容和技術路線1.圖像局部特征提取方法本研究將使用局部特征描述符SIFT算法提取圖像中的局部特征點，具體地，我們將實現(xiàn)以下步驟：(1)對圖像進行預處理，包括去噪、邊緣檢測等。(2)通過高斯差分金字塔（DOG）找到SIFT算法中的極值點，并使用尺度空間極值算法進行極值點篩選，以減少噪聲。(3)利用DoG局部極值點計算SIFT特征描述符。2.倒排索引技術設計基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)需要建立索引結構以達到快速檢索的目的。本研究將采用倒排索引技術，將圖像局部特征描述符存儲在索引結構中，以加快檢索速度。具體地，我們將實現(xiàn)以下步驟：(1)對于每張圖像，將其局部特征描述符按照特征空間劃分為多個郵編，每個單詞對應一個局部特征點。(2)使用哈希表來存儲每個單詞在每張圖像中出現(xiàn)的局部特征點，以建立倒排索引。(3)對于每個查詢圖像，提取其局部特征點，并通過哈希表快速獲取與其相似的圖像。3.多媒體技術實現(xiàn)本研究將使用多媒體技術實現(xiàn)基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)，主要包括以下實現(xiàn)：(1)設計查詢頁面，允許用戶上傳查詢圖像，系統(tǒng)將自動獲取其局部特征描述符并進行檢索。(2)利用數(shù)據(jù)庫存儲圖像庫中的圖片信息，包括圖片信息、圖片縮略圖、圖片的路徑等。(3)為圖片庫中的所有圖像建立倒排索引。(4)顯示檢索結果，根據(jù)相似度進行排序并實時更新。4.技術路線（1）圖像局部特征提取方法實現(xiàn)通過python中的opencv庫來實現(xiàn)圖像的SIFT算法。（2）倒排索引技術實現(xiàn)通過python中的字典和哈希表等數(shù)據(jù)結構，建立倒排表以及查詢圖像與圖像庫中的圖像進行比對。（3）多媒體技術實現(xiàn)通過python的Tornado框架實現(xiàn)整個Web頁面功能。三、研究成果本研究將設計和實現(xiàn)一個基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)，能夠獲取圖像庫中與查詢圖像相似的圖像集。該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)快速、準確地檢索大規(guī)模圖像庫，對于圖像檢索領域的研究和應用具有重要意義。四、研究的難點和挑戰(zhàn)(1)SIFT算法的實現(xiàn)，包括圖像特征點的提取和特征描述符的計算。(2)倒排索引技術的實現(xiàn)，包括哈希映射以及查詢圖像與圖像庫中所有圖像的比對。(3)多媒體技術的應用，包括Web平臺和數(shù)據(jù)存儲。五、研究的時間計劃和進度安排時間節(jié)點|完成內容---|---2021.7-2021.8|建立項目，初步研究2021.9-2021.10|實現(xiàn)圖像局部特征提取方法2021.11-2021.12|建立倒排索引結構2022.1-2022.2|多媒體技術實現(xiàn)2022.3-2022.4|系統(tǒng)測試和優(yōu)化2022.5-2022.6|撰寫論文和答辯準備六、參考文獻[1]LoweDG.DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.[2]NisterD,SteweniusH.ScalableRecognitionwithaVocabularyTree[C]//CVPR,2006.[3]JingdongWang,TingZhang,GuangyouXu.