商品图像局部特征提取算法研究与实现-论文.pdf

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1、2014年6月15日现代电子技术Jun．2014第37卷第12期ModernElectronicsTechniqueV01．37No．12商品图像局部特征提取算法研究与实现白宗文，周美丽(延安大学，陕西延安716000)摘要：研究商品图像局部兴趣点提取的方法，利用Matlab语言对提取商品图像局部特征Harris和Harris—Laplace算法进行建模仿真，开发了基于商品图像局部特征进行商品检索系统。当检索商品处在不同角度和背景中时，对此系统进行测试，并对测试结果进行比较分析，指出二者算法各自的特点，最后提出了改进算法的建议。关键词：商品图

2、像；局部特征提取算法；角点检测；兴趣点提取中图分类号：TN919—34；TP391文献标识码：A文章编号：1004—373X(2014)12-0056—03ResearchandimplementationoflocalfeatureextractionalgorithmforcommodityimagesBAIZong—wen，ZHOUMei—li(Yan’alUniversity，Yan’art716000，China)Abstract：Themethodoflocalinterestingpointextractionforcommod

3、ityimagesisstudiedinthispaper．Simulationmodel—ingofHarrisandHarris—LaplacealgorithmsforlocalfeatureextractionofcommodityimagewasperformedbymeansofMatlablanguage．Acommodityretrievalsystembasedoncommodityimagelocalfeatureswasdeveloped．Thesystemwastestedwhentheretrievalcommodi

4、tywasindiferentanglesorinthedifferentbackground．Thetestresultswerecomparedandanalyzed．Thecharacteristicsofthetwoalgorithmsarepointedout．SomesuggestionsOilalgorithmimprovementisproposed．Keywords：commodityimage；localfeatureextractionalgorithm；cornerdetection；interestingpointe

5、xtraction泛用于图像分类及图像检索等领域。基于局部特征的0引言应用包含3个基本步骤：检测、描述以及匹配。先利用商品图像在实际生活中有很多的应用，在上网购检测算子检测出图像信号中的兴趣点，再利用描述子对物，在淘宝网上买东西，都需要查看商品图像，了解商品兴趣点周边的区域进行鲁棒的特征描述，最后利用匹配的信息。商品图像特征提取作为计算机视觉中最重要算法匹配两幅图像的描述子⋯。得一环在近年来也得到了足够的重视和大量的研究。1算法原理简介随着人们获取图像的途径和所获图像数量的增多，数字图像处理里一些基础性的研究方向变得更加至关重本文是根据商品的

6、局部特征角点的提取算法进行要。局部特征技术作为图像特征抽取的关键技术近些讨论、研究。现有的角点提取算法主要可分为两种：年来得到了广泛的研究和应用。局部特征就是从图像(1)基于边缘轮廓的角点提取算法，先提取图像信的局部结构出发，用局部信息来构造出具有光照，几何息中的边缘轮廓，再求角点，如Kitchen．Rosenfeld，CSS，变换不变性的描述子，局部特征不依赖于图像分割的结Freeman链码法，Wang．Brady等是这类算法为代表；果因而其对于遮挡、重叠等情况具有良好的鲁棒性，由(2)直接对灰度图像进行角点检测，有Moravec，此局部特

7、征也成为了目前特征提取领域的主流算法。Harris，Trajkovic，SUSAN等是这类算法为代表】。图像的局部特征具备在多种图像变换下的不变性、由于基于灰度的角点提取算法直接对图像中像素无需预先对图像分割、低冗余性和独特性等特点，被广点的灰度值进行处理，避免了基于边缘轮廓的角点提取算法在提取轮廓时存在的误差，因此在实际研究中得到收稿日期：2014—03．23更多关注。其中的Harris算法与Harris—Laplace算法是基金项目：延安市工业攻关项目：基于机器视觉的文物修该类算法中应用最为广泛的两种角点检测方法。Harris复系统与实现

8、(2012kg一07)；延安市科技局项角点检测基本算法原理：目：三位数字化文物保护技术的研究与应用(2013-kgl5)