基于CGCI-SIFT局部特征的图像检索方法技术

基于CGCI-SIFT局部特征的图像检索方法，本发明专利技术公开了一种图像检索方法，基于CGCI-SIFT实现，从邻域像素对关键点的影响强弱及分布入手，通过灰度纹理对比强度信息构建外围局部特征描述子，然后结合对中心特征点描述较强的方向梯度信息构建中心局部描述子形成最终的描述，CGCI-SIFT利用局部区域的对比性质结合了原SIFT算法的梯度信息，而不是像SIFT那样单纯地存储的梯度的权值大小和方向，使得CGCI-SIFT具有更加全面的几何和光学变换不变性。灰度纹理对比强度信息的使用使得CGCI-SIFT的计算简单，因此更加高效，更适合实时性的应用。实验结果表明，本发明专利技术的检索方法性能稳定，检索时间短，检索效果明显提升。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像检索的方法，具体涉及一种基于特征的图像检索方法，尤其是使用一种新的局部特征描述信息用于图像检索的方法，属于图像检索领域。
技术介绍
局部特征描述方法是图像匹配中一种非常稳定的方法。局部特征描述方法冗余性低、无需预先对图像进行分割、具有多种变换下的不变性，使得局部特征描述方法得到广泛的应用，例如基于内容的大规模检索，视频分析，重复检测，物体识别，旅游拍照，3D重建与检索等。好的局部图像特征方法应具有以下特点不需要预先分割图像，特征检测重复率高，特征描述符维度低，易于实现快速匹配，对光照、旋转、视点变化等图像变换具有鲁棒性 等。局部特征描述方法经过不断发展，已经成为图像配准技术的主流方向。如2004年提出的SIFT方法，该方法不仅具有尺度变换、旋转变换、仿射变换、光照变化的多种不变性，而且在目标遮挡、噪声干扰的情况下也能保持较好的匹配效果。但是，现有的局部特征描述方法都存在各种各样的问题，如SIFT描述子维度过高以及单纯地使用梯度直方图构建描述子，限制了其在实时及某些特殊专业方面的中应用。为了提高匹配精度，增强鲁棒性，同时减少匹配时间，希望能够专利技术更好的局部特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于CGCI?SIFT局部特征的图像检索方法，提供用于检索的图像库和待检索的图片，其特征在于，将图片转换成灰度图，先对用于检索的图像库进行局部特征描述处理，再进行图像检索，包括下列步骤：（1）对于图像库中的每一张图片采用DOG算法检测特征点；（2）对于每一个留下来的特征点，首先将该点的外周区域的像素点进行零均值规范化，所述外周区域为以特征点为中心，边长为2R+1的方形区域，零均值规范化的公式如下所示：I′(x,y)=I(x,y)-1NumC-1Σi=1NumC(I(xi,yi))Φ---(1)Φ=1NumC-1Σi=1NumC(I(xi,...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：崔志明，吴健，苏栋梁，赵朋朋，
申请(专利权)人：苏州搜客信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：