嵌入式系统上的改进二进制SIFT特征图像检索算法

本文主要探讨了一种针对嵌入式系统的改进二进制特征图像检索算法，该算法在2015年由黄超、刘利强和周卫东在《计算机工程与应用》杂志上发表，发表于第51卷第14期。随着嵌入式系统处理能力和存储容量的快速发展，智能终端和机器人等设备对大规模图像检索的需求增加，这使得实时且高效的图像检索技术变得尤为重要。 文章的核心内容聚焦于图像检索技术的基础，它属于机器视觉领域的一个子领域，包括图像拼接、目标跟踪、运动分析、对象识别和视觉导航等多个研究方向。根据检索依赖的图像特征，可以将图像检索分为基于文本特征的TBIR（Text-Based Image Retrieval）和基于视觉内容的CBIR（Content-Based Image Retrieval）。CBIR主要关注图像本身的视觉信息，不受外部文本标注影响，如光照、姿态角度的变化。 在这个背景下，作者提出了一种改进的方法，利用经典SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征作为基础。他们优化了关键点检测阶段，通过使用均值滤波替代高斯滤波，显著提高了特征提取的速度。在描述符生成阶段，他们创新性地将SIFT特征映射为二进制描述符，这不仅减少了存储空间，还便于在嵌入式系统中实现高效的计算。 尤为值得一提的是，作者引入了基于K-means的Multi-probe LSH（Locality Sensitive Hashing）方法，这是一种有效的近似搜索算法，能够对二进制描述符进行快速的检索和匹配。这种方法通过将相似的特征映射到相近的哈希桶，提高了检索的准确性和效率。 为了验证算法的有效性，作者进行了多方面的实验，包括图像缩放、旋转、模糊和光照变化等操作，结果表明，相比于传统的全局特征（如颜色、纹理和形状），这种局部特征算法在面对光照和姿态变化时更具有鲁棒性。实验结果显示，改进的二进制特征图像检索算法在检索正确率和实时性方面表现出色，满足了嵌入式系统对高效图像检索的需求。 这篇论文提出了一种创新的图像检索策略，通过结合SIFT特征的改进和二进制描述符以及Multi-probe LSH技术，为嵌入式系统提供了一个高效且准确的图像检索解决方案，对于推动嵌入式系统中的图像处理和智能应用具有重要意义。