基于空間信息內(nèi)容的圖像檢索方法.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像涵蓋了大部分的信息,每天有成千上萬(wàn)的圖像信息將要被儲(chǔ)存等待被處理,近年來(lái)很多研究人員都致力于對(duì)于圖像處理的應(yīng)用。如何詳細(xì)正確的描述一幅圖像的內(nèi)容是研究人員的工作重點(diǎn)。經(jīng)過(guò)幾十年的研究與發(fā)展,基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)是現(xiàn)階段最主流的方法,它是一種采用很多數(shù)學(xué)模型提取圖像的色彩特征信息、輪廓特征信息、紋理特征信息等等來(lái)實(shí)施圖像識(shí)別和圖像匹配檢索的技術(shù)。一般采用的匹配方法有灰度直方圖、尺度不變特征變換、詞袋方法等等。
  本文通過(guò)對(duì)基

2、于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行更深一步的研究,從兩個(gè)方面針對(duì)兩種不同的圖像檢索方法做了改進(jìn)。
  1.針對(duì)部分醫(yī)學(xué)圖像,提出了基于Gabor-Zernike的圖像檢索的改進(jìn)方法。Gabor濾波器可以很好的提取圖像的形狀信息,并且不受其他因素的影響而Zernike矩陣可以很好的處理圖像的紋理信息?;趦?nèi)容的旋轉(zhuǎn)不變的Gabor-Zernike方法是將Gabor與Zernike矩陣相結(jié)合,用相同的尺度和不同的角度來(lái)提取圖像的旋轉(zhuǎn)不變紋理特征

3、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)已有的圖像檢索方法有較高的效率,克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于描述不準(zhǔn)確而引起的精度下降的缺點(diǎn),使得在有噪聲的情況下檢索精度更高。相對(duì)已有的圖像檢索方法有較高的效率,并且運(yùn)行時(shí)間較短。
  2.針對(duì)部分自然圖像,提出了基于詞袋圖像檢索的改進(jìn)方法。詞袋圖像檢索是針對(duì)自然圖像方面最主流的方法之一,但是它僅使用了局部特征信息而忽略了圖像本該存在的整體空間位置信息。希爾伯特曲線是一種能夠填充整個(gè)二維空間,并且保持點(diǎn)與點(diǎn)鄰居之間信

4、息的一種曲線。我們應(yīng)用改進(jìn)后的希爾伯特曲線來(lái)加強(qiáng)詞袋方法的空間信息,然后生成一種希爾伯特曲線樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行圖像匹配和檢索技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,改進(jìn)后的希爾伯特曲線樹(shù)結(jié)構(gòu)在掃描圖像選擇路徑上有更好的結(jié)果,并且此算法的平均準(zhǔn)確率有不小改善。而且路徑的正確選擇,理論上也會(huì)減少樹(shù)結(jié)構(gòu)在生成的時(shí)候所產(chǎn)生的層數(shù),層數(shù)越少,每一層的信息量越集中,產(chǎn)生字典時(shí)的復(fù)雜度會(huì)越低,因此理論上本算法也會(huì)更高效。
  論文針對(duì)于不同的圖像采取了不同的改進(jìn)方法,這

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