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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著近些年互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展,以及社交媒體的普及,圖像信息的數(shù)量急劇增加,如何在海量圖像中快速檢索出想要的信息成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索已經(jīng)不能滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的用戶(hù)需求,基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)應(yīng)運(yùn)而生?;趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)是將圖像的內(nèi)容用圖像特征來(lái)描述,而不是通過(guò)圖像命名或者人工標(biāo)定圖像。典型的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)在建立圖像數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)根據(jù)各自圖像模型提取圖像的一種或幾種特征組合存入特征庫(kù),同時(shí)對(duì)特征庫(kù)建
2、立索引以提高查找效率。然后采用相似度匹配算法計(jì)算關(guān)鍵圖像特征與特征庫(kù)中的圖像特征相似度,按照相似度從大到小將匹配圖像反饋給用戶(hù)。
隨著智能手機(jī)和平板電腦等觸屏設(shè)備的普及,人機(jī)交互方式發(fā)生了很大的改變,觸控成為了主流的輸入方式,人們可以利用觸摸屏繪制出印象中圖像的草圖形式。由于草圖更加符合人們對(duì)物體輪廓的感知,因此基于草圖的圖像檢索作為基于內(nèi)容的圖像檢索的重要分支在近些年受到了更多關(guān)注。
本文深入研究了基于圖像特征的檢
3、索技術(shù),總結(jié)了現(xiàn)有基于草圖的圖像檢索算法及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀?;诓輬D的圖像檢索和基于內(nèi)容的圖像檢索一樣,主要面臨三個(gè)問(wèn)題:圖像特征的選取、特征之間的相似性度量以及索引結(jié)構(gòu)。本文研究了各類(lèi)常用的圖像特征在基于草圖的圖像檢索中的表現(xiàn),并選擇了圖像梯度方向場(chǎng)作為圖像特征。梯度方向場(chǎng)是在求取圖像邊緣梯度方向的基礎(chǔ)上,通過(guò)擴(kuò)散的方法得到一個(gè)方向場(chǎng),這樣的場(chǎng)在圖像邊緣上得到的是邊緣的方向信息,在非邊緣像素得到的是該像素附近邊緣像素的梯度方向信息。在提
4、取方向場(chǎng)之前,為了得到圖像主要輪廓信息,降低背景和紋理的影響,我們對(duì)圖像進(jìn)行了顯著性檢測(cè)處理,主要目的是得到圖像顯著性部分,得到和草圖最相似的輪廓信息。對(duì)圖像進(jìn)行均勻劃分為一個(gè)個(gè)的cell,對(duì)每個(gè)cell提取直方圖作為特征描述子。
對(duì)圖像特征采用詞袋(bag of words)模型對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè),即用kmeans算法將特征直方圖聚類(lèi),得到描述圖像特征的視覺(jué)單詞,這樣每一副圖像就可以用若干個(gè)視覺(jué)單詞的組合來(lái)描述。得到了每幅圖像的
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