本文提出了一种新的基于内容图像检索的方法——基于特征点匹配和几何型哈希法的图像检索方法。该方法利用小波变换方法提取图像的特征点,并以每一个特征点为中心将图像划分成图像块,提取图像块的颜色特征,并利用几何型哈希法索引图像,通过考虑块与块之间的相互位置关系进行匹配图像。 由于利用颜色特征能够简化目标的提取和识别,所以在图像检索中,颜色是应用最广泛的视觉属性。其中利用全局颜色特征方法是最常用的方法。但是利用全局颜色特征方法有下列缺点:不能扑捉具有不同特征的图像的全部内容;不能包含颜色的空间分布信息:计算量较大。为了克服这种方法的缺点,本文提出了一种新的基于特征点提取的图像检索方法。该方法利用小波变换方法提取图像的特征点,以每一个突变点为中心将图像划分成图像块,对每一个图像块,计算它们的颜色特征矢量,这样,图像之间的相似性度量就变成了图像块之间的相似性度量,图像之间相似的块越多,两幅图像的相似度就越高。并将几何型哈希法运用到图像检索中,以实现图像的快速匹配。应用几何型哈希法进行图像匹配时,首先把图像转化成大小、位置和方向无关的不变量坐标,然后存放在以不变量坐标为地址的哈希表中,在哈希表水平进行匹配。 实验证明,用此方法表示图像可以实现对无约束场景图像的快速和有效的检索,检索效果优于全局颜色特征方法,而且即使当图像经历了几何变化(旋转、压缩、尺度变化)或局部遮挡仍然能够实现匹配。