基于pca-sift在图像检索上改进算法的研究

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1、分类号：ＴＰ３Ｈ单位代码：１０１８３２５３打研究生学号：２０１１扮密级：公开馨古林大学硕女学化论文专处樂化（）ＰＣＡ－Ｓ基于ＩＦＴ在围像检索上改进算法的硏究ＴｈｅｕｄｏｎｈｅＡｄｖａｎｃｅｄＡ－ＳｔｙｔｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＰＣＡＳＩＦＴｆｏｒｉｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌ作者姓名：张霜类别：在职工程硕±＇领域（方向）：软件工程指导教腑赵宏伟教授培养单位：软件学院２０１６年１２月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容

2、进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作雜名：曰期；２０１６年基于PCA-SIFT在图像检索上改进算法的研究TheStudyontheAdva

3、ncedAlgorithmBasedonPCA-SIFTforimageretrieval作者姓名：张霜领域（方向）：软件工程指导教师：赵宏伟教授类别：在职工程硕士答辩日期：2016年月日1126摘要基于PCA-SIFT在图像检索上改进算法的研究近年来，随着计算机技术和多媒体技术的发展，计算机视觉得以广泛的应用，人们在日常生活中对于数字图像信息的处理应用已经极为普及。但在传统的图像检索算法中主要是基于对图片内容、名称或尺寸等描述的关键字文本信息，但由于人为操作描述的主观性和不确定性，不能实现高效的图像检索要求。因此研究者们对图像检索方法进行了进一步的探索，提出了基于内容的图像检索，此方法是

4、基于图像的颜色分布、布局结构和纹理等相关信息的分析和检索，有效的避免人为操作的弊端，提高了对图像特征提取的效率和准确率，对图像检索的学术研究领域和实际工业应用领域都有着极大的推动作用。局部图像特征描述是基于内容的图像检索重要组成部分，因为SIFT描述子有很好的旋转不变性、尺度不变性和光照不变性，所以在局部特征描述子中SIFT描述子应用最为广泛。在对描述子的处理中PCA算法通过正交变换来转换一组相关的可见变量，得到线性无关变量，通过此方法可以有效地提取数据集中的有主要作用的成分，从而更好的描述数据集中的变量。利用原始的高维描述子虽然能够准确地进行图像匹配和图像检索，但是其高维度也导致了大量的

5、存储空间的浪费及匹配时间的浪费。本文对现有的SIFT算法进行了改进，经过大量的实验确定了一种新的较低维度的描述子。这种描述子能极大的保留原SIFT描述子进行匹配时的匹配能力，并提高在图像匹配和检索时的时间效率。本文提出的算法采用与以往完全不同的方式，对SIFT描述子进行了改进，这种方法对于提高图像匹配和检索的效率具有重大意义。论文介绍了本算法研究的背景和意义，以及国内外的研究情况并介绍了现有的图像检索应用实例，介绍了在本算法研究过程中应用的尺度不变特征变换算法和主成分分析算法，并对以上两种算法的基本原理和操作过程都进行了详细的分I析推导。论文详细描述了在原始的PCA-SIFT算法基础上，用

6、一种理念、新的方法进行实验的改进，在总体操作流程和在每层的操作流程上的改进都进行了详细分析。最后，论文对所改进的算法进行了实验测试，并对测试的结果进行了分析和总结。关键字：局部图像特征提取，SIFT描述子，主成分分析，图像匹配IIAbstractTheStudyontheAdvancedAlgorithmBasedonPCA-SIFTforimageretrievalCurrently,withthedevelopingofcomputertechnologyandmulti-media,computervisioniswidelyused.Itisextremelypopularinpe

7、ople’sdailylifetousetheapplicationsofdigitalimageinformationprocessing.Thetraditionalimageretrievalalgorithmisusuallybasedonimagecontent,nameorscaletodescribethekeyinformationinsuchimage,asaresultofartificialoper