基于綜合特征的圖像檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展和海量圖像庫的不斷涌現(xiàn)，如何快速準確地從大型數(shù)據(jù)庫中檢索到相關(guān)圖像已成為急需解決的難題。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索方法是基于單一特征的，對圖像的檢索存在偏頗，精度不夠。為了全面描述圖像內(nèi)容屬性，往往需要綜合多種特征檢索。本文重點對顏色和形狀特征進行研究，并綜合顏色和形狀進行檢索，主要研究內(nèi)容如下:
　　1.深入分析和研究了CBIR領(lǐng)域內(nèi)的一些相關(guān)技術(shù)，針對圖像顏色空間的分布特性提出一種基于HBCH索引的圖像檢

2、索方法。該方法首先通過等面積的環(huán)形劃分方法對圖像分塊處理再進行特征提取，引入了圖像顏色的空間聯(lián)系，較好地體現(xiàn)了圖像顏色的空間位置。
　　2.從圖像的形狀特性出發(fā)，在圖像興趣點的基礎(chǔ)上提出了一種基于均勻Harris興趣點的Hu矩形狀特征圖像檢索方法。首先采用了基于均勻Harris算子的興趣點提取方法提取均勻Harris興趣點，然后用等面積的環(huán)形劃分方法將興趣點劃分成四個區(qū)域，計算每個區(qū)域的Hu矩形狀特征，從而獲取圖像的形狀特征向量S

3、F。
　　3.在顏色和形狀特征的研究基礎(chǔ)上，將改進的顏色與形狀特征進行加權(quán)綜合，進行綜合特征的圖像檢索。
　　采用Microsoft Visual C++6.0開發(fā)工具構(gòu)建一個基于綜合特征的算法驗證系統(tǒng)。實驗數(shù)據(jù)證明基于HBCH索引的圖像檢索方法和基于均勻Harris興趣點的Hu矩形狀特征的圖像檢索算法檢索精度一樣。其中基于均勻Harris興趣點的Hu矩形狀特征的圖像檢索算法提取的特征信息內(nèi)容豐富、數(shù)據(jù)量小，應用到檢索中快捷