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據庫中檢索到相關圖像已成為急需解決的難題。傳統(tǒng)的基于內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，主要研究內容如下:
　　1.深入分析和研究了CBIR領域內的一些相關技術，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上，將改進的顏色與形狀特征進行加權綜合，進行綜合特征的圖像檢索。
　　采用Microsoft Visual C++6.0開發(fā)工具構建一個基于綜合特征的算法驗證系統(tǒng)。實驗數據證明基于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容豐富、數據量小，應用到檢索中快捷