基于內(nèi)容圖像檢索技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)水平的不斷發(fā)展以及電子產(chǎn)品的大量出現(xiàn)致使圖像數(shù)據(jù)越來越多,高效和準(zhǔn)確地在這些數(shù)字圖像庫中查找到我們需要的圖像是當(dāng)今一個(gè)重要的發(fā)展趨勢。在這種形式下,基于內(nèi)容的圖像檢索逐漸發(fā)展起來,它是利用圖像的底層視覺特征,并采用恰當(dāng)?shù)南嗨菩远攘亢瘮?shù)來進(jìn)行相似性檢索。
　　 本文闡述了基于內(nèi)容圖像檢索系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,并且說明了該領(lǐng)域面臨的主要問題與難點(diǎn),以及綜述了基于內(nèi)容圖像檢索的理論基礎(chǔ)知識和相關(guān)技術(shù)。針對目前圖像底層特征的提

2、取和相似性度量方法存在的問題,主要研究了以下幾方面內(nèi)容:
　　 首先針對利用圖像底層視覺特征中的單一特征來檢索具有局限性的問題,提出了基于顏色直方圖和輪廓提取的圖像檢索方法。顏色直方圖的提取是基于HSV顏色空間的,針對H、S、V三個(gè)顏色分量量化時(shí)會產(chǎn)生一定的誤差,采用相應(yīng)區(qū)域像素的沒有進(jìn)行量化的R、G、B均值來彌補(bǔ),并采用基于高斯模糊函數(shù)的相似性度量方法;圖像輪廓的提取采用改進(jìn)的Canny邊緣檢測和區(qū)域分割相結(jié)合的方法,可以得到

3、清晰的目標(biāo)輪廓,能更準(zhǔn)確的進(jìn)行Hu不變矩特征的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的檢索效果好于文獻(xiàn)中的方法,對于目標(biāo)部分突出的圖像檢索效果更顯著。
　　 其次針對目前的圖像分割方法較復(fù)雜且不能很好的符合人們的視覺特征這一難題,提出一種基于連通區(qū)域的顏色和紋理特征圖像檢索方法。該方法對圖像進(jìn)行簡單的連通區(qū)域劃分,體現(xiàn)了圖像的形狀特征,并在區(qū)域中進(jìn)行顏色特征和紋理特征的提取。紋理特征的提取采用狄度共生矩陣方法,顏色特征的提取采用能體現(xiàn)顏色分

4、布信息的顏色直方圖方法和能體現(xiàn)空間分布信息的色調(diào)共生矩陣方法,在相似性度量上采用動態(tài)區(qū)域匹配的方法,克服了由于各個(gè)連通區(qū)域的形狀和位置不同帶來的區(qū)域之間不能恰當(dāng)匹配的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于連通區(qū)域的檢索方法優(yōu)于利用一種或兩種底層視覺特征進(jìn)行檢索,且比融合圖像三種底層特征進(jìn)行檢索的計(jì)算復(fù)雜度小。
　　 最后針對本文提出的幾種圖像檢索方法和目前檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)方便易用,能被大多數(shù)用戶所用,