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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当今社会已进入信息化时代，随着计算机技术、通信技术的发展，图像信息处理能力也在不断提高，人们对此的关注也在相应的提高。图像匹配是图像处理里的一项关键技术，可广泛应用于目标物体识别、人脸识别、变化检测、停车场车牌识别等领域，因此，研究图像匹配方法很有意义。sift匹配算法具有准确率高的特点，不过它在匹配速度上速度很慢，因此，设计一种基于sift的hash检索算法来加快匹配速度。

国内外研究现状

国内的研究现状：1997年，王小睿等人分别用序贯相似度检测（ssda）和归一化积相关两种相似性度量方法，实现图像的配准；2003年，封靖波等人提出了一种基于相似曲线的配准方法；2004年，赵向阳、杜立民提出一种基于特征点匹配的图像自动配准算法，其中使用了harris算法提取角点并进行匹配；2005年，侯舒维、郭宝龙针对现有基于灰度级相似的图像配准方法的缺点，提出了一种图像自动配准的快速算法。

国外的研究现状：1996年由richard szeliski提出基于运动的图像配准模，采用levenberg-marquardt迭代非线性最小化方法（简称lm算法），通过求出图像间的几何变换关系来进行图像配准；2000年，shmuel peleg等人提出了自适应的图像配准模型，根据相机的不同运动，自适应选择配准模型，通过把图像分成多个狭条图像进行多重投影来完成图像配准；2003年，m.brown在iccv会上发表了一篇名为recognising panoramas的文章，文中使用了基于不变量技术的sift算法进行图像配准，算法完全自动完成且效果较好。

2. 研究的基本内容

首先使用sift算法提取图像的sift关键点描述子，对sift关键点描述子进行操作，利用hash算法将128维的sift关键点描述子转化为128维的二值码并生成对应的hash地址码，将sift关键点描述子存储到hash表所对应的hash地址码处，最终生成模板图像的hash表，最后利用hash算法来在图像数据库里检索图像。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、2016年1月15日前：撰写开题报告、任务书、英文文献翻译并在系统中提交，指导教师审核，完成开题。

2、2016年5月13日前：在指导教师的指导下查阅文献、开展论文工作、进行外文文献翻译、提交毕业论文初稿等，指导教师审核。

3、2016年5月21日－6月5日：论文答辩，提交论文定稿。

4. 参考文献

[1] 方壮．一种迭代有序k最邻近距离实现数字图像特征点匹配的算法[j]．湖北民族学院学报（自然科学版），2013，1：36-37，46．