[发明专利]面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法

权利要求书

1.一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法，其特征在于该方法的 步骤如下：

1)对图像库中每一幅图像进行高斯核卷积处理，使用高斯差分算子在得到的 图像多尺度空间检测极值点，称为关键点；

2)对图像提取的关键点对比度和关键点主曲率比分别进行高斯归一化；

3)采用高斯归一化后的对比度和主曲率比的线性加权来衡量关键点的匹配 能力，称为显著度；

4)对步骤3)得到的关键点集合按照关键点的显著度从小到大排序，选取用 户指定数目的关键点，实现裁减；

5)对步骤4)裁减后的关键点，根据其位置、尺度和方向信息生成描述子， 得到SIFT特征；

6)对图像库所有图像提取的经过裁减的所有SIFT特征集合使用局部敏感哈 希技术建立图像库索引，提供近重复图像匹配查询功能。

2.根据权利要求1所述的一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法， 其特征在于：所述步骤1)中关键点表示图像的局部特征，一幅图像包含多个关 键点。

3.根据权利要求1所述的一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法， 其特征在于：所述步骤5)根据关键点所在图像局部区域生成描述子，每个SIFT 特征是一个128维向量。

4.根据权利要求1所述的一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法， 其特征在于：所述步骤6)中的索引建立步骤如下：

1)以SIFT特征为单位建立LSH索引，并存储在磁盘中；

2)根据图像和SIFT特征的关系，建立从SIFT特征到图像的倒排索引。

5.根据权利要求1所述的一种面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减方法， 其特征在于：所述步骤6)中的近重复图像匹配查询功能步骤如下：

1)使用SIFT特征裁减算法提取用户输入图像的SIFT特征；

2)通过LSH索引查询与输入图像每个SIFT特征相近的SIFT特征集，并把 它们合并；

3)根据倒排索引，找出步骤2)结果集中SIFT特征所对应的图像，从而得到 一组图像；

4)过滤结果图像中，与用户输入图像匹配的SIFT特征数目小于指定阈值的 图像；

5)对步骤4)的过滤结果，使用随机抽样一致算法进行进一步的验证。