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针对电力设备图像检索的需求，本文提出了一种改进的基于兴趣点的匹配算法，首先利用小波变换对图像降低维数和去除噪声处理，提取其SIFT兴趣点特征，同时进行PCA降维，采用基于k—d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种设备图像大量的实验，结果表明，该方法具有很强的匹配性和鲁棒性，可以良好的实现设备图片的检索。分析SIFT兴趣点点集合分布，提出了一种点集合的描述方法，结合SIFT兴趣点的方向信息，实现了对设备图片的分类。最后，构建了一个图片分类检索的平台，可以采用多种方法对图像进行检索分类，也可为其它算法提供良好的接口。