The invention discloses a fast image retrieval method based on SIFT HASH algorithm, and adopts the HASH algorithm of two valued SIFT key points descriptor. First, an image folder is pre built to preprocess the template image, then the key point descriptor of the template image is obtained, the two value processing is two, and the key point descriptor of the two valued SIFT is a HASH address code, and then the HASH address code is obtained for the similar operation of the query image, and the same code is found in the template image library according to the site code. The address code is used to calculate the Hamming distance of the SIFT key point descriptor of the query image and the template image. According to Hamming distance, the similarity degree of the query image and the SIFT key point descriptor of the template image is matched, and the image with high similarity is returned. The invention can speed up the retrieval of similar features, reduce the storage space of the data, improve the retrieval efficiency of the query, and satisfy the real-time application.
【技术实现步骤摘要】
一种基于SIFT的HASH算法的图像快速检索方法
本专利技术涉及图像检索
,具体说是一种基于SIFT的HASH算法的图像快速检索方法。
技术介绍
当今社会已进入信息化时代,随着计算机技术、通信技术的发展,图像信息处理能力也在不断提高,人们对此的关注也在相应的提高。图像匹配是图像处理中的一项关键技术,可广泛应用于目标物体识别、人脸识别、变化检测、停车场车牌识别等领域。SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法是由Lowe提出的,适用于图像匹配,该算法通过提取图像的SIFT特征来实现图像匹配,在稳定性、独特性、多量性以及可扩展性等方面具有很好的表现。但SIFT算法在应用于图像匹配时,需要计算特征值之间的欧氏距离而非常耗时;也有采取将SIFT与HASH算法相结合的算法,该算法在图像hash的基础上结合sift,通过对SIFT特征向量进行有针对性的筛选和压缩、基于特征向量质心的量化生成图像摘要,为适应图像摘要构造的特性,设计了基于广义集合距的匹配算法来衡量摘要间的距离。此种算法优点在于结合了SIFT对常见的几何攻击,非几何攻击具有强鲁棒性,但计算太过繁琐,耗时久,不易于实现。专利文献CN104199922A《一种基于局部相似哈希算法的大规模图像库检索方法》是一种SIFT与HASH相结合算法。该专利从待检索图像库中选取部分图像作为训练图像集,提取训练集图像的SIFT特征;利用K均值算法对训练集的SIFT特征进行聚类,得到码本;在训练集上计算码本中每一码字的逆频率;对每一码字进行局部敏感哈希编码;对查询图像和待检索图像库中图像分 ...
【技术保护点】
1.一种基于SIFT的HASH算法的图像快速检索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:对模板图像和查询图像进行预处理,得到调整图像;步骤S2:分别提取预处理后的模板图像和查询图像的SIFT关键点描述子;步骤S3:二值化SIFT关键点描述子,存储二值化SIFT关键点描述子为HASH地址码;步骤S4:计算查询图像和模板图像的SIFT关键点描述子的汉明距离,根据汉明距离来判断查询图像与模板图像的SIFT关键点描述子匹配的相似度,返回相似度高的图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于SIFT的HASH算法的图像快速检索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:对模板图像和查询图像进行预处理,得到调整图像;步骤S2:分别提取预处理后的模板图像和查询图像的SIFT关键点描述子;步骤S3:二值化SIFT关键点描述子,存储二值化SIFT关键点描述子为HASH地址码;步骤S4:计算查询图像和模板图像的SIFT关键点描述子的汉明距离,根据汉明距离来判断查询图像与模板图像的SIFT关键点描述子匹配的相似度,返回相似度高的图像。2.根据权利要求1所述的基于SIFT的HASH算法的图像快速检索方法,其特征在于,步骤S1中所述预处理为:将图像转化为灰度图像,然后将灰度图像的分辨率调整为240x320,...
【专利技术属性】
技术研发人员:张闯,杨咸兆,徐齐全,
申请(专利权)人:南京信息工程大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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