【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及。
技术介绍
随着数字信息技术的发展，数字图像已经进入了千家万户，然而随着数字图像数量的增加，如何在庞大的图像数据库里快速而准确地寻找跟某一张图片相似的其它图片成为了一个难题。例如一个人去了埃及旅行，那里风景秀丽文化深厚，因此拍摄了成千上万的照片。有一天他偶尔发现特别喜欢一张黄昏下金字塔的照片，然后他想知道他的相机里面还有没有类似场景的照片，如果一张又一张地翻阅他的照片集工作量是非常庞大的，那能不能建立一个个人的图片搜索引擎？只要在引擎中输入某一张图片，图像搜索引擎就会提取该图像的特征，然后跟图像数据库中的图像特征进行匹配，最后输出跟输入图像相似度最尚的图像。SIFT 即尺度不变特征变换(Scale-1nvariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪...
【技术保护点】
一种搜索相似图片的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1构建图像的RootSIFT模型，并对图像数据库中的图像进行RootSIFT特征的提取，所述RootSIFT特征包括关键点和特征描述子，将提取的特征描述子存储到特征数据库；S2提取目标图像的RootSIFT特征，使用Flann特征匹配方法，与特征数据库中每一幅图像的特征描述子进行匹配，计算匹配成功的关键点个数，即两幅图像之间的距离；S3输出与目标图像匹配成功的关键点数最多的前n幅图像。
【技术特征摘要】
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