基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究和實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像信息的應(yīng)用日益廣泛，對規(guī)模越來越大的圖像數(shù)據(jù)庫、可視信息進(jìn)行有效的管理成為迫切需要解決的問題，基于內(nèi)容的圖像檢索是解決這一問題的關(guān)鍵技術(shù)之一。對于一個圖像檢索系統(tǒng)，視覺特征的描述和相似度的測量是兩大關(guān)鍵。本論文將針對圖像檢索領(lǐng)域內(nèi)的許多基本概念和研究課題進(jìn)行全面介紹，并著重討論三種圖像低層特征，顏色、紋理和形狀的定義表達(dá)、特征提取和相似度測量。最后，結(jié)合綜合檢索和相關(guān)反饋技術(shù)，提出一個以顏色信息為

2、主導(dǎo)的圖像檢索方案。 顏色信息是被廣泛應(yīng)用的低層可視化特征，它在拉伸、旋轉(zhuǎn)、透視變換和有遮擋的情況下都能保持較好的魯棒特性。本文中采用的分塊代表色法彌補(bǔ)了一般顏色直方圖法不能捕捉圖像中對象空間位置信息的缺陷。文中還提出了兩種聚類代表色法，前者是基于K均值的簡單聚類，后者則是本文的重點(diǎn)方法：在較為均勻的CIE L*a*b*顏色模型空間，利用基于平均值位移的聚類算法提取代表色，然后采用EMD方法進(jìn)行相似度測量。平均值位移能很快地找到

3、聚類中心位置，而EMD相似度測量克服了傳統(tǒng)距離計(jì)算方法的不足。 本文在紋理特征中詳細(xì)介紹了灰度共生矩陣法，并在紋理譜法的基礎(chǔ)上提出了灰度變化統(tǒng)計(jì)法，通過設(shè)置四個方向的灰度變化統(tǒng)計(jì)量來描述紋理特征。形狀特征中利用小波變換模極大值法提取圖像邊緣，然后利用不變矩法對形狀進(jìn)行描述。由于顏色、紋理或形狀特征只適合于某類圖像，所以單用一種特征進(jìn)行檢索效果并不理想。文中提出了一種綜合利用上述三種特征共同進(jìn)行檢索的方法。同時(shí)，還將相關(guān)反饋技術(shù)融