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《面向移動(dòng)終端的魯棒局部圖像特征提取算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類號(hào)學(xué)號(hào)M201172512學(xué)校代碼10487密級(jí)碩士學(xué)位論文面向移動(dòng)終端的魯棒局部圖像特征提取算法研究學(xué)位申請(qǐng)人：盧莎莎學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：凌賀飛教授答辯日期：2014年1月17日萬(wàn)方數(shù)據(jù)AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeoftheMasterofEngineeringResearchonRobustImageLocalFeatureExtractionAlgorithmtowardsMobileDevicesCandid
2、ate:LuShashaMajor:ComputerApplicationTechnologySupervisor:ProfessorLingHefeiHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2014萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)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(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。對(duì)本文的研究做出貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)
3、明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)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(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)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(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”）學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：日期：年月日日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)華中科技大學(xué)碩士學(xué)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(jī)的普及讓移動(dòng)端拍照產(chǎn)生圖片的數(shù)量大量增加，從而使得對(duì)圖片的搜索需求變大，特別是購(gòu)物類的搜索需求。基于內(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(duì)移動(dòng)終端的快速高效的圖像特征提取算法，通過(guò)對(duì)攝像頭拍攝的圖片進(jìn)行特征提取，能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)出匹配圖片。首先研究與分析了當(dāng)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(shì)與不足，ORB算法采用FAST關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法，具有快速適用于手機(jī)處理的特點(diǎn)，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(jìn)行尺度空間金字塔的構(gòu)建，對(duì)每層使用FAST算法檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，取相同的閾值T來(lái)分辨潛在的興趣區(qū)域，然后對(duì)興趣區(qū)域中的點(diǎn)進(jìn)行非極大值抑制并去除不符合條件的關(guān)鍵點(diǎn)，最后對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)采用rBRIEF描述符進(jìn)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(jì)算特征相似度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，Scale-InvariantORB算法在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)魯棒性最好，這是因?yàn)镾cale-InvariantORB算法比ORB算法具備尺
6、度不變性，比SIFT算法和SURF算法計(jì)算復(fù)雜度低。最后通過(guò)把Scale-InvariantORB算法應(yīng)用于手機(jī)端圖像檢索系統(tǒng)，對(duì)圖片搜索結(jié)果進(jìn)行分析，Scale-InvariantORB算法滿足一定的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性，在魯棒性和實(shí)時(shí)性方面達(dá)到了比較好的平衡，適合用于移動(dòng)端的圖像特征提取的相關(guān)應(yīng)用。關(guān)鍵詞：移動(dòng)終端，圖片搜索，特征提取，Scale-InvariantORB，魯棒性I萬(wàn)方數(shù)據(jù)華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTImageSearchisimportantinmobilevisualsearch.Thepopularit
7、yofmobiledevicesmadeasignificantincreasementincamerapictures,andthismakingimagesearchurgent,especiallyinshoppingvisualsearch.Thereforeitisnecessarytodevelopafastandefficientalgorithmofimagefeatureextractionwhichcandetectfeaturesandgetthematchingpicturequicklyandaccurate
8、lythroughtheanalysisandprocessingoftheimagescapturedbythecamera.First,weanalyzethewidelyusedalgorithminimagefe
