宋小璇，刘敬浩，唐小容

（天津大学 电子信息工程学院，天津 300072）

图像检索技术在生产生活中被广泛应用。现存主流图像检索技术可大致分为基于文本检索和基于内容检索两种。基于文本的图像检索虽然可达到快速的检索效果，但检索准确性过度依赖于人工对图像的文本标注等主观因素[1]。相反，基于内容图像检索则直接从图像中提取特征信息，无需人工参与，保证了对图像内容理解的客观性和检索的准确性。文中提出了一种基于图像内容检索技术的地标识别系统，用户只需输入采集的地标图片而不添加任何文本信息，系统就能检索出与之对应的地标图片并在相应的地图中给出位置信息。系统具有鲁棒性和高准确性。另外，系统采用层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率大大提高。

1 地标识别算法设计

系统通过提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标的定位信息。系统流程图如图1所示。

1.1 特征点提取和描述

图1 地标检索系统框图Fig.1 Block diagram of landmark recognition system

图像的内容可由图像的局部特征很好地描述。高效的局部特征检测算法主要包括Scale Invariant Feature Transform（SIFT），Speededuprobustfeatures（SURF）和 Affine-SIFT（ASIFT）。文中深入分析了3种算法的优缺点并根据系统设计要求择优选择，达到了准确检索的目的。

1）SIFT算法 SIFT算法[2-4]首先检测图像DOG金字塔中的极值点来确定特征点位置，而后采用特征点4×4区域内方向直方图作为特征描述符。DOG金字塔[2]建立方式如下：

SIFT特征对尺度、旋转和光照变化和一定程度的仿射变换不敏感。……