利用SURF兴趣点的图像检索增强算法

"基于兴趣点综合特征的图像检索 (2012年)，宋具，颜永丰，西北农林科技大学信息工程学院" 本文是工程技术领域的论文，主要探讨了一种改进的图像检索算法，该算法利用了兴趣点周围的环形区域颜色和纹理特征。在2012年发表于《计算机应用》杂志上，由宋具和颜永丰共同完成。文章通过研究Gabor小波纹理特征与环形区域像素空间分布的关系，提出了一个新颖的方法来提高图像检索的准确性。 首先，算法的关键步骤是图像预处理，采用自适应平滑滤波器来去除图像中的噪声。这是图像处理的一个重要环节，因为噪声会干扰后续特征提取的精确性。接下来，应用SURF（Speeded Up Robust Features）算子来检测图像的兴趣点。SURF是一种快速且稳定的特征检测算法，能在各种光照、尺度和旋转变化下保持稳定，是图像检索领域常用的特征描述符。 在检测到兴趣点后，算法进一步计算这些点周围局部区域内的环形颜色直方图和纹理特征。环形颜色直方图是一种有效的颜色描述方式，它考虑了颜色信息的空间分布，比传统的直方图更能反映像素的空间关系。同时，结合Gabor小波纹理特征，可以获取更丰富的图像结构信息。Gabor小波在纹理分析中表现出色，能够捕获图像的频率和方向特性。 将这些兴趣点的环形区域颜色和纹理特征融合为一个综合特征向量，然后利用这些特征进行图像之间的相似度比较。通过比较不同图像的综合特征相似度，可以找出与查询图像最相似的图像，从而实现高效的图像检索。 实验结果显示，提出的算法相比传统方法提高了平均检索准确率至少7%，证明了该方法的有效性和优越性。这种提升的准确率对于图像检索系统来说至关重要，因为它直接影响用户体验和系统的实用性。 总结起来，这篇文章介绍的是一种基于兴趣点环形区域颜色和纹理特征的图像检索算法，通过结合SURF算子、环形颜色直方图和Gabor小波纹理特征，提高了检索的准确性。这种方法不仅适用于一般的图像检索任务，也可能对其他视觉识别和图像分析问题有所启发。