綜合顏色和形狀特征的圖像檢索關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、隨著Internet的普及和發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)飛速膨脹，使得如何高效、快速地檢索到所需要的圖像數(shù)據(jù)成為當(dāng)前圖像應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)不能滿足日益增長(zhǎng)的圖像檢索的需要，為了便于圖像的檢索和識(shí)別，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。 基于內(nèi)容的圖像檢索是從圖像本身的內(nèi)容出發(fā)，根據(jù)圖像所包含的顏色、紋理、形狀等底層特征和語(yǔ)義等高層特征來(lái)分析圖像信息，建立圖像的特征向量作為其索引，通過(guò)檢索這些信息對(duì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)

2、行檢索，以滿足用戶對(duì)大量圖像的檢索要求。顏色是應(yīng)用最為廣泛的視覺(jué)屬性之一，經(jīng)典的基于顏色特征的直方圖法具有計(jì)算簡(jiǎn)單，平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變等良好特性，而且抗噪聲能力較強(qiáng)。它的缺點(diǎn)是沒(méi)有包含顏色的空間分布信息，難以區(qū)分顏色組成相似但是空間分布不同的圖像。針對(duì)顏色特征檢索的這一缺陷，本文提出了綜合顏色和形狀特征的圖像檢索方法。 本文在簡(jiǎn)要介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索研究背景、國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀以及目前存在的一些關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，將圖像的顏

3、色和形狀特征綜合起來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行檢索。在前人研究的基礎(chǔ)上對(duì)顏色和形狀特征的檢索方法進(jìn)行了改進(jìn)與完善，主要從各自特征的提取方法、特征的表達(dá)、相似性度量方面做了研究和探索，并用具體理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了文中算法的正確性和有效性。其次為了使檢索的結(jié)果盡可能與人對(duì)圖像內(nèi)容的理解一致，減少語(yǔ)義鴻溝，本文將相關(guān)反饋技術(shù)運(yùn)用于顏色和形狀特征檢索中。 本文的主要工作和創(chuàng)新如下： (1)在閱讀了大量材料之后，針對(duì)顏色直方圖不能準(zhǔn)確表達(dá)圖像

4、的顏色空間分布特征這一缺點(diǎn)，我在文中提出了一種將圖像進(jìn)行分塊的方法，分塊可以體現(xiàn)圖像的空間特征但是同時(shí)也增加了用戶檢索的復(fù)雜度。為了減輕用戶負(fù)擔(dān)和減少系統(tǒng)檢索時(shí)間，采用K-means聚類的方法來(lái)將分塊進(jìn)行聚類，這樣減少分塊的個(gè)數(shù)同時(shí)能夠讓聚類后的分塊集中保留圖像的信息。 (2)回顧所看的論文，都是采用一般顏色直方圖、累加直方圖或局部累加直方圖來(lái)提取圖像顏色特征。在文中通過(guò)在matlab條件下對(duì)圖像直方圖進(jìn)行改進(jìn)發(fā)現(xiàn)規(guī)范化后的直方

5、圖比一般直方圖更能體現(xiàn)圖像的亮度，因此，我對(duì)提取聚類后每塊圖像的顏色直方圖，將其進(jìn)行直方圖的均衡化、規(guī)范化，以規(guī)范化后的直方圖作為圖像的顏色特征來(lái)進(jìn)行檢索。 (3)圖像的相似性匹配也是進(jìn)行圖像檢索的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，在文中我采用已經(jīng)經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明并且在發(fā)表的論文中驗(yàn)證了的相似性度量方法進(jìn)行圖像顏色特征的匹配，該方法減少了圖像檢索的時(shí)間復(fù)雜度。 (4)在圖像的形狀特征檢索時(shí)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較最終選擇了Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣