基于內(nèi)容特征的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計.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并且發(fā)展快速，部分互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎和研究機構(gòu)已推出了“以圖找圖”的檢索服務。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，也相對成熟，目前的互聯(lián)網(wǎng)圖像檢索服務和現(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)和檢索實現(xiàn)的方法還處于研究和發(fā)展階段。對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)出一個相對完整的基于內(nèi)容特征的檢索系統(tǒng)的框架，并根據(jù)該框架實現(xiàn)圖像檢索。本文實現(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，圖像相似性計算三個階段。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區(qū)域塊，以此實現(xiàn)了圖像自適應自動分割。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行匹配，由于同一對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行匹配，而是先建立一個三維圖形庫，然后根據(jù)兩個圖像塊和三維圖形相似

4、度，來間接計算出兩個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)系式使用二維多項式，然后問題變?yōu)閷ふ叶囗検阶兞康淖罴讶≈?，使得特征值的多項式函?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