SIFT局部特征描述算法在图像版权搜索中的应用

对图像的内容进行准确快速的描述是图像检索技术中研究的重点和难点,传统的图像特征提取方法鲁棒性较差,无法检索出修改过的图像。SIFT特征对局部特征描述能力好,同时对尺度缩放、旋转、平移、仿射变换、光照变化、剪切、降维等修改具有良好的鲁棒性,并且可以应用在多种场景下,但Lowe提出的SIFT算子的提取复杂度和匹配复杂度都非常高。为了应用SIFT对图像的描述能力及其鲁棒性,并提高效率,对SIFT的提取算法进行了修改,消除可以引起边缘响应的部分极值点,消除图像细节丰富的局部过邻近点,消除图像背景中的低对比度点,以降低算法复杂度。同时在特征提取时增加位置限制和幅度限制以降低特征点的数量,从而在匹配效率上也能得到提高。仿真实验表明,该方法在保证图像检索准确度的同时,提高了算法的效率上。