基于圖像文本與內(nèi)容的分層圖像檢索.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，多媒體圖像信息同樣以驚人速度增長。為了從海量圖像庫中快速、準(zhǔn)確地獲取用戶所需圖像信息，高效的圖像檢索技術(shù)成為人們研究的熱點(diǎn)。本文研究了在海量新聞圖像中的搜索應(yīng)用，提出一種基于高斯加權(quán)距離的顏色量化方法。
　　本文針對(duì)基于文本和內(nèi)容的分層圖像檢索技術(shù)做了研究，重點(diǎn)對(duì)基于顏色和紋理特征的檢索方法進(jìn)行研究。本文主要采取的研究方法和突破如下：
　?。?）研究了基于顏色直方圖的圖像描述方法，針對(duì)采

2、用傳統(tǒng)HSV顏色空間量化方法的缺陷，提出采用高斯加權(quán)距離量化方法，避免了因量誤差所引起的檢索錯(cuò)誤。
　?。?）研究了基于紋理特征的檢索方法，該方法采用統(tǒng)計(jì)圖像不同紋理出現(xiàn)的頻率作為圖像紋理特征，對(duì)于采用綜合顏色與紋理特征的檢索方法明顯優(yōu)于單一采用顏色特征的檢索方法。
　?。?）研究了圖像特征匹配的KD-Tree，該索引樹為快速、準(zhǔn)確查詢高維特征向量最近鄰的算法，通過對(duì)圖像集實(shí)驗(yàn)表明查詢8萬幅圖像平均用時(shí)100ms-200ms

3、。
　　在自主設(shè)計(jì)的檢索系統(tǒng)上，針對(duì)新華社新聞圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的研究方法有效提升了圖像檢索系統(tǒng)的性能。
　　本論文研究了提高圖像檢索速度和準(zhǔn)確率的方法，還展望了在嵌入式設(shè)備中直接查詢圖像搜索結(jié)果?？紤]到圖像傳輸速度同樣影響用戶對(duì)圖像檢索系統(tǒng)的體驗(yàn)，本文對(duì)提升嵌入式設(shè)備網(wǎng)絡(luò)傳輸速度做了重點(diǎn)研究。通過采用在嵌入式LINUX系統(tǒng)上配置雙網(wǎng)卡方式，采用原始套接字獲取網(wǎng)卡接口，實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡，并且有效增加了網(wǎng)絡(luò)