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传统的图像检索侧重于查找小规模图像库中的图像,对于海量图像库,其检索效率明显降低,难以提取完整的图像信息.针对上述问题,本文设计并实现了一种基于SIFT的照片查重系统.系统利用SIFT特征点四个边缘角度相对独立的特性对特征点进行分类,可大幅减少匹配过程中需要比较的特征点数量,并使用k-means算法对每一分类中的特征点进行聚类分析,然后对每一聚类的特征点进行汉明编码.匹配完成后根据特征点位置信息分析照片是否经过PS或者重组等修改.实验结果表明,在海量的图像库中进行查询时,本系统比传统的图像检索系统检