基于內(nèi)容特征的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、圖像檢索是在繼文本檢索后興起的一種信息檢索類型，近幾十年來一直是檢索的研究熱點(diǎn)并且發(fā)展快速，部分互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎和研究機(jī)構(gòu)已推出了“以圖找圖”的檢索服務(wù)。圖像檢索根據(jù)發(fā)展階段和基于的特征，可將圖像檢索分為基于文本信息的圖像檢索和基于內(nèi)容特征的圖像檢索以及基于語義的圖像檢索?；谖谋拘畔⒌膱D像檢索發(fā)展較早，也相對(duì)成熟，目前的互聯(lián)網(wǎng)圖像檢索服務(wù)和現(xiàn)有的圖像檢索系統(tǒng)多數(shù)為此種類型的檢索，然而“以圖找圖”的基于內(nèi)容特征圖像檢索系統(tǒng)相對(duì)于傳統(tǒng)的以文

2、本信息的圖像檢索的研究還不成熟和完善，其系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和檢索實(shí)現(xiàn)的方法還處于研究和發(fā)展階段。對(duì)于基于語義的圖像檢索系統(tǒng)，由于從圖像中提取語義尚無系統(tǒng)的方法，因此，該類檢索尚處于探索階段。
　　本文通過研究現(xiàn)有的圖像檢索涉及的技術(shù)和方法，總結(jié)出一個(gè)相對(duì)完整的基于內(nèi)容特征的檢索系統(tǒng)的框架，并根據(jù)該框架實(shí)現(xiàn)圖像檢索。本文實(shí)現(xiàn)的檢索系統(tǒng)的整體流程可分為圖像分割，特征提取和匹配，圖像相似性計(jì)算三個(gè)階段。在圖像分割階段本文的方法是首先根據(jù)圖像

3、紋理和顏色聯(lián)合直方圖的峰值個(gè)數(shù)確定圖像塊數(shù)，然后根據(jù)塊的數(shù)目使用K-均值分塊法將圖像分為幾個(gè)區(qū)域塊，以此實(shí)現(xiàn)了圖像自適應(yīng)自動(dòng)分割。在圖像特征提取階段，將第一階段的紋理和特征顏色特征，以及圖像塊的形狀特征作為每個(gè)圖像塊的特征，然后根據(jù)這些特征在兩幅圖像的圖像塊之間進(jìn)行匹配，由于同一對(duì)象在不同角度拍攝的圖像的形狀也不同，因此本文形狀匹配的方法不僅僅是直接將兩圖像塊的形狀特征進(jìn)行匹配，而是先建立一個(gè)三維圖形庫，然后根據(jù)兩個(gè)圖像塊和三維圖形相似

4、度，來間接計(jì)算出兩個(gè)圖像塊之間的形狀相似度。圖像塊和三維形狀特征相似度的計(jì)算方法是，首先提取三維形狀在不同角度下投影的形狀特征，然后擬合出各個(gè)形狀特征值關(guān)于投影角度的關(guān)系式，該關(guān)系式使用二維多項(xiàng)式，然后問題變?yōu)閷ふ叶囗?xiàng)式變量的最佳取值，使得特征值的多項(xiàng)式函數(shù)取值和圖像塊的形狀特征值最相近，最近處的差值即為兩者相似度。在圖像的圖像塊之間相似性匹配后，即可逐個(gè)確定出待檢索圖像的圖像塊和圖像庫中的圖像中最為相似的區(qū)塊，兩者的相似度作為該圖像塊