基于SURF特征贡献度矩阵的图像ROI选取与检索方法

摘要：

传统的基于全局特征的图像检索方法中需要对整幅图像特征提取，计算复杂度大，且容易导致语义歧义。针对这一问题，提出一种基于 SURF 特征贡献度矩阵的 ROI 选取和图像检索方法。首先采用 SURF 算子提取图像局部特征，然后依据特征点的Hessian矩阵计算其贡献度矩阵，并将其应用到ROI检测中；在此基础上，融合并归一化ROI 的颜色、纹理以及形状等底层特征，利用非线性高斯距离函数进行相似度匹配，实现图像检索。实验结果表明，与已有算法相比，该算法提取的ROI与人类视觉意图一致性高，检索效果较好。

关键词：图像检索、SURF算法、ROI选取

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61202283,61472115;合肥工业大学春华计划2013HGCH0019资助支持

在线出版日期：2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1271-1277