基于內容的中草藥植物圖像檢索關鍵技術研究.pdf

1、論文工作針對基于內容的中草藥植物圖像檢索問題，在系統(tǒng)分析已有關鍵技術及發(fā)展趨勢基礎上，對中草藥植物葉子圖像的領域特征提取、層次化檢索策略、基于顯著輪廓曲線的圖像檢索、基于視覺注意的花卉圖像檢索等問題進行了系統(tǒng)、深入和較為全面的研究。這些研究內容不但是基于內容的中草藥植物圖像檢索亟待解決的關鍵問題，也是圖像處理和信息檢索領域的研究重點，具有重要的理論意義和實際應用價值。論文的主要工作和貢獻如下： (1)對基于內容圖像檢索領域的一些

2、關鍵技術作了深入的研究分析，包括：顏色、形狀、紋理等常用的圖像底層視覺特征和高層語義特征的描述，圖像相似性度量準則，圖像數(shù)據(jù)庫特征索引，檢索系統(tǒng)性能評價，相關反饋等；并對基于內容圖像檢索領域的主要研究方向進行了闡述；最后還給出了部分原型系統(tǒng)的比較分析結果。 (2)葉子作為植物的重要器官，它的識別與分類在整株植物的識別與分類過程中占有重要的地位。使用顏色、紋理、形狀等通用的視覺特征并不能取得很好的檢索效果，因此論文從植物形態(tài)學角度

3、，分析并提取了中草藥植物葉片的葉形、葉脈、葉齒等領域視覺特征，并且將所提取的特征歸類為全局特征和局部特征，在此基礎上，構建了一個層次化檢索策略，并進行了實驗分析。實驗表明：應用領域特征的檢索較傳統(tǒng)的檢索更有效，并且，層次化檢索策略在提高系統(tǒng)檢索速度的同時，又保證具有較高的檢索精度。 (3)非標準環(huán)境下采集到的中草藥植物葉子圖像，一般具有復雜的背景，遮擋現(xiàn)象普遍存在，這都極大地影響著檢索的效果。受到神經(jīng)心理學中形狀感知研究的啟發(fā)，

4、我們將非經(jīng)典感受野抑制機制引入到圖像邊緣檢測中，保留圖像中葉子的輪廓，同時抑制復雜背景中的短小邊緣，并且使用獲取的輪廓曲線的特征來代表圖像的形狀特征。然后采用“綜合多對多”的匹配策略來度量圖像間的相似性，取得了良好的匹配效果。 (4)一般情況下，非標準環(huán)境下采集到的中草藥植物花卉圖像，花卉區(qū)域具有比背景更加突出的特征屬性。利用人類視覺選擇性注意機制研究的成果，首先對圖像進行分析，綜合視覺注意模型和傳統(tǒng)的區(qū)域生長法，來定義和獲取用

5、戶感興趣的區(qū)域，然后采用一種新的“一對一”的匹配策略來度量圖像間的相似性，解決了圖像的注意性匹配問題。實驗證明：上述方法簡單有效，降低了信息處理的計算量，提高了系統(tǒng)的效率。 總之，我們在基于內容的中草藥植物圖像檢索方面，首次運用比較先進的圖像匹配與檢索方法與技術，對中草藥圖譜檢索問題做了有開拓性意義的研究工作，特別是提出的“植物葉子圖像的領域特征提取與層次化檢索"、“圖像顯著輪廓提取與綜合輪廓匹配”、“基于視覺注意的感興趣區(qū)域提