基于視覺感知模型的圖像檢索算法研究.pdf

1、　　近年來,隨著信息存儲技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像已成為一種主要的信息載體。對海量圖像數(shù)據(jù)的檢索也就越來越引起人們的廣泛關(guān)注。通常情況下圖像會包含背景等冗余信息,本文提出了把基于視覺感知模型的自動提取感興趣區(qū)域算法與基于內(nèi)容的圖像檢索相結(jié)合,實現(xiàn)了對一幅圖像中的一個或多個感興趣區(qū)域進(jìn)行提取與檢索。首先利用 Itti 視覺感知模型在原始目標(biāo)圖像上提取感興趣區(qū)域,然后基于顏色與紋理的綜合特征提取感興趣區(qū)域的特征向量,最后融合相似距離和感興趣區(qū)域的

2、受關(guān)注度完成對圖像庫的檢索。主要研究成果如下：
　　(1) 感興趣區(qū)域的提取：從模擬人眼視覺原理的思路出發(fā),Itti 視覺感知模型首先用Gabor 濾波器對圖像的顏色、亮度和方向特征建立高斯金字塔,得到相應(yīng)的多層次的圖像序列；然后利用中央-周邊(Center-Surround)算子作用在序列圖上得到三個特征的顯著映射圖；最后綜合得到總顯著圖,從而形成一系列待注意的目標(biāo)。本文結(jié)合圖像檢索的特點(diǎn),對視覺注意模型中的尺度選擇進(jìn)行了分析

3、與論述,并結(jié)合感興趣區(qū)域的圖像檢索的特點(diǎn),對原始的 Itti 代碼進(jìn)行了改進(jìn),以便能把感興趣區(qū)域全面、完整地標(biāo)注出來。最后給出了感興趣區(qū)域的受關(guān)注度計算方法。
　　(2) 基于內(nèi)容的圖像檢索：在比較了常用的基于內(nèi)容的圖像檢索特征提取方法的的基礎(chǔ)上,提出了本文的圖像特征描述和檢索算法。主要包括：通過把感興趣區(qū)域圖像轉(zhuǎn)換到HSV 空間來統(tǒng)計顏色區(qū)間個數(shù),進(jìn)行顏色直方圖的提?。焕?Gabor 濾波器對圖像濾波從而對紋理特征進(jìn)行描述；

4、用直方圖相交距離進(jìn)行顏色的相似性度量,用圖像濾波后的均值與方差表示紋理的相似性距離；最后把顏色度量值與紋理度量值進(jìn)行高斯歸一化處理,從而完成了對圖像的特征提取和相似性度量。
　　(3) 把改進(jìn)的基于Itti模型的感興趣區(qū)域提取算法與圖像檢索相結(jié)合,并且把感興趣區(qū)域的受關(guān)注度引入到相似性度量中去,以解決對一幅圖像中含有多個感興趣區(qū)域的檢索問題。為了驗證本文所提算法的有效性,設(shè)計開發(fā)了一個簡單的圖像檢索系統(tǒng),并且進(jìn)行了對比實驗,表明