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从专利角度浅谈基于底层视觉特征的图像检索技术的发展
随着信息技术的快速发展，图像检索成为数字图像处理中的重要领域之一。其主要目的是根据用户提供的图像查询语句，从大规模图像库中找到与查询图像相似或相关的图像。在实际应用中，图像检索技术具有广泛的应用前景，包括机器视觉、医学图像处理、安防监控、文化遗产保护等多个领域。
基于底层视觉特征的图像检索技术是图像检索研究中的经典方法之一。相比于其他方法，基于底层视觉特征的图像检索技术具有计算量小、鲁棒性较好、效果稳定等优点。
该技术的主要步骤包括特征提取、特征匹配和相似度计算三个环节。在特征提取阶段，底层视觉特征将图像数据转换成可量化的数字信息。在特征匹配阶段，基于底层视觉特征的方法通常需要采用局部特征匹配进行相似性计算。最后，相似度计算将根据特征匹配得出相应的相似度分数。
近年来，随着计算机视觉与深度学习技术的飞速发展，基于底层视觉特征的图像检索技术也得到了不断的提升和改进。以下将从专利角度浅谈基于底层视觉特征的图像检索技术的发展。
一、以sift算法为例的特征提取技术
sift（Scale-invariantfeaturetransform）算法是一种非常常见的基于底层视觉特征的图像检索方法。sift算法主要从图像的局部特征中提取出不变性强、鲁棒性好的特征点，用于后续的特征匹配和图像检索。
近年来，sift算法也得到了不断的改进和优化。例如，在专利US9524480B2中，一种改进的sift算法包括多相机图像的处理，以提高特征点检测精度和匹配可靠性。同时，该专利还介绍了一种发布器，能够自动将提取的图像特征点转换成可传输的二进制码，以实现高效的图像检索。
二、基于局部特征匹配的技术
除了sift算法外，基于局部特征匹配的技术也是基于底层视觉特征的图像检索方法中的重要手段。在该方法中，图像被看作是由多个局部特征构成的集合，而局部特征可以通过诸如sift、surf（SpeededUpRobustFeature）和orb（OrientedFASTandRotatedBRIEF）等技术进行提取。
在专利US10170123B2中，作者介绍了一种基于局部特征匹配的图像检索方法，该方法能够自动从高维数据（如图像、视频）中提取有用的特征，以实现高效的图像检索。该专利还介绍了一种基于分层空间匹配的匹配方法，能够提高图像特征的匹配性能和图像检索的准确性。
三、基于深度学习的技术
近年来，基于深度学习的技术也逐渐应用到图像检索领域。深度学习技术通过训练大规模图像数据集，能够自动从原始图像中提取高层次特征，达到更高的图像检索精度。
在专利US10956255B2中，一种基于深度学习的图像检索方法被提出，该方法通过训练深度神经网络，从图像数据中自动提取特征，以实现图像检索。该专利还介绍了一种基于循环神经网络的图像检索方法，能够进一步提高图像检索的准确性和鲁棒性。
总结
基于底层视觉特征的图像检索技术是图像检索领域中的经典方法之一。随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，该方法也得到了不断的提升和改进。未来，基于底层视觉特征的图像检索技术将一直是图像检索研究中的重要方向之一，其应用领域也将更加广泛。