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《面向移動終端的魯棒局部圖像特征提取算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號學號M201172512學校代碼10487密級碩士學位論文面向移動終端的魯棒局部圖像特征提取算法研究學位申請人：盧莎莎學科專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導教師：凌賀飛教授答辯日期：2014年1月17日萬方數(shù)據(jù)AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeoftheMasterofEngineeringResearchonRobustImageLocalFeatureExtractionAlgorithmtowardsMobileDevicesCandid
2、ate:LuShashaMajor:ComputerApplicationTechnologySupervisor:ProfessorLingHefeiHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2014萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除文中已經(jīng)標明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標
3、明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。學位論文作者簽名：日期：年月日學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者完全了解學校有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，即：學校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)華中科技大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。保密□，在年解密后適用本授權(quán)書。本論文屬于不保密□。（請在以上方框內(nèi)打“√”）學位論文作者簽名：指導教師簽名：日期：年月日日期：年月日萬方數(shù)據(jù)華中科技大學碩士學位論文摘
4、要圖片搜索是可視搜索的重要研究方向，智能手機的普及讓移動端拍照產(chǎn)生圖片的數(shù)量大量增加，從而使得對圖片的搜索需求變大，特別是購物類的搜索需求?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)是解決此類需求的有效方法，因此有必要研究出一種針對移動終端的快速高效的圖像特征提取算法，通過對攝像頭拍攝的圖片進行特征提取，能夠快速準確的檢測出匹配圖片。首先研究與分析了當前應(yīng)用最為廣泛的圖像特征提取與匹配算法，SIFT、SURF、ORB等，在此基礎(chǔ)上著重分析了ORB算法的優(yōu)勢與不足，ORB算法采用FAST關(guān)鍵點檢測算法，具有快速適用于手機處理的特點，但由于其不具備尺度不變性
5、，魯棒性較低，在研究SIFT算法具有尺度不變性原理的基礎(chǔ)上提出了具有尺度不變性的Scale-InvariantORB算法。先進行尺度空間金字塔的構(gòu)建，對每層使用FAST算法檢測關(guān)鍵點，取相同的閾值T來分辨潛在的興趣區(qū)域，然后對興趣區(qū)域中的點進行非極大值抑制并去除不符合條件的關(guān)鍵點，最后對關(guān)鍵點采用rBRIEF描述符進行描述得到256維的特征向量。在特征匹配方面采用漢明距離計算特征相似度。通過實驗表明，Scale-InvariantORB算法在保證實時性的同時魯棒性最好，這是因為Scale-InvariantORB算法比ORB算法具備尺
6、度不變性，比SIFT算法和SURF算法計算復雜度低。最后通過把Scale-InvariantORB算法應(yīng)用于手機端圖像檢索系統(tǒng)，對圖片搜索結(jié)果進行分析，Scale-InvariantORB算法滿足一定的準確率和實時性，在魯棒性和實時性方面達到了比較好的平衡，適合用于移動端的圖像特征提取的相關(guān)應(yīng)用。關(guān)鍵詞：移動終端，圖片搜索，特征提取，Scale-InvariantORB，魯棒性I萬方數(shù)據(jù)華中科技大學碩士學位論文ABSTRACTImageSearchisimportantinmobilevisualsearch.Thepopularit
7、yofmobiledevicesmadeasignificantincreasementincamerapictures,andthismakingimagesearchurgent,especiallyinshoppingvisualsearch.Thereforeitisnecessarytodevelopafastandefficientalgorithmofimagefeatureextractionwhichcandetectfeaturesandgetthematchingpicturequicklyandaccurate
8、lythroughtheanalysisandprocessingoftheimagescapturedbythecamera.First,weanalyzethewidelyusedalgorithminimagefe
