圖像特征提取技術的研究及其在古塔圖像檢索中的應用.pdf

1、近年來,由于多媒體技術和互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展,多媒體信息已廣泛應用到生活中的各個領域,如數(shù)字化圖書館、醫(yī)學圖像、遙感衛(wèi)星圖像、商標版權、公安系統(tǒng)等。如何從浩瀚的數(shù)據(jù)圖像中準確、快速的找出所需要的圖像,已成為迫切需要解決的問題。
　　本論文首先介紹了古塔的結構,并分析了檢索古塔圖像所采用的適合特征。同時,介紹了基于內(nèi)容的圖像特征提取中的常用特征,即顏色特征、形狀特征、和紋理特征,并且對CBIR技術的基本原理、關鍵技術、檢索結果的評價

2、標準做了分析和概括。
　　其次,分別對幾種顏色模型的特征提取方法進行研究,針對古塔圖像提出了改進的顏色特征提取方法,并通過實驗對提出的方法進行分析、檢驗。在圖像形狀特征提取方面,同樣針對古塔圖像,分析了不同邊緣檢測算子效果,在用經(jīng)典Sobel算子檢測古塔圖像之后,又采用新興Canny算子檢索古塔圖像。實驗分析,用Canny算子對古塔圖像的檢索效果較好。
　　論文最后通過顏色和形狀單一特征的算法實驗,得出基于單一特征的圖像檢索

3、只是利用了圖像的部分信息,提取效果不是很理想,即對古塔圖像檢索的查全率和查準率不是很高。為了進一步提高圖像檢索的查全率和查準率,本文根據(jù)古塔圖像的特點,又提出了基于顏色特征和形狀特征的特征加權融合算法。實驗證明,與單一特征提取的經(jīng)典方法對比,基于特征加權融合算法對古塔圖像檢索的平均查全率和平均查準率都有所提高。
　　本文構造的實驗系統(tǒng)以古塔的顏色和形狀特征為研究對象,共實現(xiàn)了九種基于內(nèi)容的檢索方法,對古建筑圖像的檢索研究有一定的參