基于圖像哈希檢索的圖像重排方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像已經(jīng)成為多媒體信息的一種重要表現(xiàn)形式，越來(lái)越多的實(shí)際需求使基于內(nèi)容的圖像檢索應(yīng)運(yùn)而生。為了適應(yīng)海量圖像庫(kù)的檢索需求并降低“維數(shù)災(zāi)難”的影響，研究人員利用圖像哈希的方法將圖像特征映射成二進(jìn)制哈希碼，用哈希碼間的漢明距離表示圖像間的相似程度。利用圖像哈希方法實(shí)現(xiàn)圖像檢索的優(yōu)勢(shì)主要有以下兩點(diǎn):首先，計(jì)算機(jī)能夠快速計(jì)算哈希碼間的漢明距離，因此能夠適應(yīng)海量圖像庫(kù)的檢索需求;其次，用哈希碼來(lái)表示圖像庫(kù)中的圖像，

2、能夠大大降低數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量。但是圖像哈希方法也存在一定的局限性，由于衡量哈希碼間相似性的漢明距離是整數(shù)，對(duì)于海量圖像庫(kù)來(lái)說(shuō)，可能會(huì)存在成千上萬(wàn)幅圖像和查詢圖像的漢明距離相等，因此按照何種順序返回漢明距離相等的圖像已經(jīng)成為急需解決的問(wèn)題。本文對(duì)圖像哈希方法和基于哈希檢索的圖像重排方法進(jìn)行了研究，主要貢獻(xiàn)如下:
　　(1)研究了典型的哈希函數(shù)學(xué)習(xí)方法，包括兩種基于隨機(jī)映射和兩種基于PCA映射的哈希方法，并從理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)角度對(duì)不

3、同哈希方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。
　　(2)改進(jìn)了基于PCA映射的圖像哈希重排方法。首先介紹并實(shí)現(xiàn)了基于緊湊哈希碼的重排方法（QAIS）和基于PCA映射的重排方法(QsRank)，并對(duì)它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。QsRank重排方法的理論依據(jù)是映射過(guò)程保留了歐式空間的ε近鄰關(guān)系，因此對(duì)基于隨機(jī)映射的哈希方法的重排效果不太理想;而且由于QsRank重排方法不再利用哈希碼間的漢明距離對(duì)圖像進(jìn)行排序，破壞了哈希檢索速度快的優(yōu)勢(shì)。本文將哈希檢索的高

4、效性和QsRank方法的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，提出了IQsRank重排方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了IQsRank重排方法具有更高的檢索準(zhǔn)確率，而且對(duì)不同的哈希方法具有魯棒性。
　　(3)提出了基于自適應(yīng)權(quán)重的圖像哈希重排方法(QAR)。為了解決現(xiàn)有基于哈希檢索的圖像重排方法中存在的問(wèn)題，本文針對(duì)哈希映射函數(shù)的特點(diǎn)，將圖像庫(kù)的語(yǔ)義類別信息與哈希函數(shù)在每個(gè)維度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過(guò)為每個(gè)語(yǔ)義類訓(xùn)練類權(quán)重向量，結(jié)合傳統(tǒng)哈希檢索的結(jié)果，為查詢圖像計(jì)算自適應(yīng)權(quán)重，并