顏色和紋理特征結(jié)合的圖像檢索算法研究.pdf

1、隨著信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，各種媒體的數(shù)據(jù)量越來越大，其中圖像是社會大眾獲取信息的重要載體而且數(shù)據(jù)量也越來越大，人們需要研究如何從大量的圖像數(shù)據(jù)中搜索到可利用的數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)是利用圖像底層特征進行的圖像檢索。在對以前的圖像檢索研究進行描述之后，分析了單一特征的方法存在的不足，本文提出將顏色和紋理特征的結(jié)合的圖像檢索方法，并利用圖像預(yù)處理和相關(guān)反饋等機制改善圖像檢索的條件以得到更好的檢索結(jié)果。首先提取顏色和紋理特征，然后

2、計算顏色和紋理特征綜合相似度，最后輸出檢索結(jié)果。
　　本文在提取特征部分，顏色特征描述了幾種顏色模型和顏色提取方法，分析了各種方法的優(yōu)缺點，提出利用HSI顏色模型提取顏色直方圖。紋理特征提取分析了小波變換方法和灰度共生矩陣方法的優(yōu)缺點，灰度共生矩陣方法更有適應(yīng)力，考慮了紋理的空間位置，所以選用灰度共生矩陣方法;在相似度計算部分，直方圖相關(guān)法利用具有良好特性的顏色直方圖，而且計算簡單，所以顏色特征利用改進的直方圖相關(guān)距離法計算相似度

3、;歐式距離應(yīng)用廣泛且計算方便，紋理特征利用改進的歐式距離法計算相似度。
　　本文中研究了改進圖像檢索效果的圖像預(yù)處理機制和相關(guān)反饋機制。在圖像檢索前對圖像進行預(yù)處理，選取需要檢索的圖像區(qū)域，去除干擾因素，再進行更具體的圖像檢索。利用相關(guān)反饋機制，檢查結(jié)果是否符合用戶的要求，可以調(diào)整檢索條件、改變檢索方式獲得更好的檢索效果。最后，為了驗證圖像檢索方法的有效性，利用Corel圖像數(shù)據(jù)集進行圖像檢索實驗;利用圖像檢索評價指標查準率(Pr