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摘要随着各种具有拍照功能的设备的普及，以及人们对图片处理的需求，越来越多的图像被重新编辑处理，而且Internet网络的迅速发展，网络上的图像更是成爆炸式的增长。如何在网络上快速有效的找到自己想要的图像已成为人们的研究热点。28897
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本系统是基于词袋模型的一种图像检索技术,主要包括提取图像SIFT特征、词袋模型形成词汇表、词汇直方图匹配和空间关系检查这几个方面。空间关系检查能够和词袋模型进行互补，实现更好的检索效率。本系统能对图像数据集里的图片进行检索，较为准确的找到与之相似的图像。
关键词 sift 词袋模型 直方图 图像检索 空间关系
毕业论文设计说明书外文摘要
Title The design and implementation of approximate repeated image retrieval system
Abstract
With the popularity of various devices with camera function,and the needs of people on image processing,more and more of the image is re-editing.And the rapid development of the Internet, the image on the network is growing explosively.How quickly and effectively find their desired image on the Web has become a hot topic of research.
This system is a kind of image retrieval technology based on bag of words model, including SIFT feature,vocabulary formed by bag of words ,vocabulary histogram matching and spatial verification .The spatial verification and the bag of words model can complement each other,to achieve better retrieval efficiency. This system can retrieve the image in the image data, find similar images accurately.
Keywords sift bag of words histogram image retrieval
目 次
1 引言 1
1.1 选题设计开发的背景 1
1.2 图像检索的现状 1
1.3 论文主要内容 3
2 系统设计与实现 4
2.1 系统流程及关键问题 4
2.2 系统开发环境 4
3 关于图像检索的关键技术 6
3.1 近似重复图像含义 6
3.2 图像预处理 6
3.3 sift特征 6
3.4 视觉词袋法 12
3.5 直方图匹配 14
4 空间关系检查 18
4.1 空间关系检查步骤 18
4.2 空间关系检查原理 18
5 系统数据集 23
结 论 24
致 谢 25
参考文献26
1 引言
1.1 选题设计开发的背景
随着互联网的快速发展，和各种拍照设备的普及，尤其是智能手机，图像的拍摄成本越来越低，各种社交软件也应运而生了。比如微博，Instagram，Facebook，更甚至是微信朋友圈等等，人们越来越喜欢通过在社交网络上传图片，来与别人分享自己的所见所闻。并且喜欢通过一些修图软件，比如微博、ins都有自带的美图功能，或者其他比如美图秀秀、in等软件，来对图像进行美化。此时的图像就会发生了色调或者添加文字、小挂件的变化。所以，互联网上的图片不仅仅只是多种，而且会有很多近似重复的图像。所以，如何在大规模的图像集中检索出自己想要图像越来越重要了。
传统的图像检索是基于文本信息的，即将图像进行人工标注，标注的信息为图像的关键主题，描述的地点，相关人物等等，由此将图像检索与文本检索联系起来了。但由于采用人工的方法，不仅费时费力，而且由于每个人对图像的理解不同而产生不同的标注内容，会影响了检索的精确率，并且在如今的大规模的图像背景下，传统的仅仅基于文本信息的检索方法已经不现实了。而基于内容的检索技术得到了快速的发展。