基于綜合特征和顯著點(diǎn)的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著大容量存儲(chǔ)設(shè)備和數(shù)字化設(shè)備的出現(xiàn)和廣泛使用，以及多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速普及，圖像已經(jīng)成為信息載體的主要形式之一，并且呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)趨勢(shì)。圖像檢索技術(shù)被提出來(lái)用于從浩瀚的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到所需要的圖像，先后經(jīng)歷了基于文本的圖像檢索和基于內(nèi)容的圖像檢索兩個(gè)階段?；趦?nèi)容的圖像檢索使人們從基于文本圖像檢索方式的枯燥、繁重的標(biāo)注工作解脫出來(lái)，獲得了廣泛的關(guān)注，并成功用應(yīng)用到了醫(yī)療、教育、數(shù)字圖書(shū)館、軍事、工業(yè)與商業(yè)等領(lǐng)域。
　　

2、 目前圖像檢索技術(shù)的許多問(wèn)題仍然需要進(jìn)一步的研究，沒(méi)有一種圖像特征對(duì)所有圖像的內(nèi)容表示都適合，大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的實(shí)時(shí)性需求也日益突出，在圖像低層特征與高層語(yǔ)義之間建立直接聯(lián)系仍然是一個(gè)開(kāi)放問(wèn)題。本文以基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(CBIR)為研究對(duì)象，深入探討了CBIR中基于綜合特征和基于顯著點(diǎn)的圖像檢索技術(shù)。論文工作的主要內(nèi)容和研究成果如下：
　　 ①闡述了圖像檢索技術(shù)的研究背景、研究意義以及圖像檢索技術(shù)的發(fā)展歷史。介紹了基于

3、內(nèi)容的圖像檢索的研究現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)；對(duì)基于圖像內(nèi)容檢索的底層特征提取算法、相似性度量方法以及性能指標(biāo)準(zhǔn)則進(jìn)行了詳細(xì)討論。
　　 ②提出了基于綜合特征的圖像檢索方法。特征提取是基于內(nèi)容的圖像檢索的關(guān)鍵步驟，本論文首先對(duì)經(jīng)典的圖像底層特征提取算法進(jìn)行了學(xué)習(xí)，重點(diǎn)對(duì)紋理特征中的塊逆概率差(BDIP)和主顏色特征中的線性分塊算法(LBA)進(jìn)行研究。經(jīng)分析，發(fā)現(xiàn)采用BDIP值的一二階矩作為圖像特征時(shí)特征維度較大，并且對(duì)子塊進(jìn)行分類(lèi)時(shí)采用均

4、值進(jìn)行二分容易使屬于同一目標(biāo)的子塊被分割到不同的類(lèi)別中去。針對(duì)以上問(wèn)題，論文提出了一種新的紋理特征--主塊逆概率差值(DBDIP)，首先提取原始圖像的彩色BDIP圖像，然后計(jì)算彩色BDIP圖像中的主要紋理值及其比例作為紋理特征?；贚BA和DBDIP實(shí)現(xiàn)了基于綜合特征的圖像檢索方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明DBDIP能很好地表征圖像內(nèi)容，從而使得所提出的圖像檢索方法具有較高的召回率和正確率。
　　 ③提出了一種新的自動(dòng)提取顯著點(diǎn)的算法，并在