基于多層次特征的彩色圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近幾年，由于多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像已逐漸取代傳統(tǒng)圖像經(jīng)成為當今世界視覺信息領(lǐng)域內(nèi)圖像的主要載體。因此，如何更加合理的運用海量的數(shù)字圖像為用戶提供所需信息成為一個嚴峻的挑戰(zhàn)，鑒于這種迫切的需求，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(Content-Based Image Retrieval，CBIR)應運而生并迅速成為多媒體信息處理領(lǐng)域備受關(guān)注的一項技術(shù)。本文圍繞基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，對如何提升圖像檢索算法性能進行研究，主要內(nèi)容包括以下方面:

2、
　　1、提出了一種多特征融合的基于內(nèi)容圖像檢索方法，以解決單一特征無法對圖像進行全面刻畫的問題。該方法首先對圖像的R、G、B分量分別構(gòu)造其指數(shù)矩作為圖像的顏色特征;然后在HSI空間中利用強度分量I計算圖像每個像素的局部角相位(LAP)，并利用各像素的局部角相位計算直方圖作為圖像的紋理特征;最后將顏色與紋理特征進行歸一化處理并確定其相應的權(quán)值，利用加權(quán)后的綜合特征進行圖像間相似度的計算，將檢索結(jié)果按照其相似度大小整理排序后返回給用

3、戶。仿真實驗表明，這種融合多特征后的圖像檢索方法的檢索性能比單一特征的圖像檢索性能更高，可以取得較為理想的檢索結(jié)果。
　　2、提出了一種基于興趣點的圖像檢索方法，以解決全局特征無法很好地描繪圖像的關(guān)鍵內(nèi)容的問題。該方法首先利用圖像的色彩與結(jié)構(gòu)特性構(gòu)造顏色不變量圖像;然后使用抗錯性尺度不變特征檢測算子(SIFER)對圖像提取特征點;最后分別計算特征點的顏色直方圖、分布熵直方圖以及梯度方向直方圖用于表示圖像特征，并計算圖像間的相似度返

4、回最終的檢索結(jié)果。仿真實驗證明，SIFER算子可以有效的找到圖像的感興趣區(qū)域(ROI)，從而使用ROI中的圖像特征點代替全局特征進行圖像檢索，取得理想的檢索結(jié)果。
　　3、提出了一種基于相關(guān)反饋的彩色圖像檢索算法，以解決基于底層特征的圖像檢索中所存在的“語義鴻溝”問題。該方法首先使用核主成分分析對底層特征進行降維，以去除特征間的相關(guān)性和噪聲信息，并減少反饋過程的時間復雜度;然后在高斯核函數(shù)中引入特征的均值與均方差構(gòu)造基于N-RBF