基于多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(shù)和計算機網(wǎng)絡技術(shù)的快速發(fā)展，基于傳統(tǒng)的文本檢索圖像的方法逐漸暴露出了嚴重的問題。因此，在此基礎上出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，利用圖像的特征(顏色特征、紋理特征、形狀特征)進行檢索，此技術(shù)的研究已經(jīng)成為其領(lǐng)域的研究熱點。
　　 本文以基于圖像內(nèi)容的底層視覺特征的圖像檢索為主線，從其基本原理和框架入手介紹了圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)。首先，對RGB、YUV、HSV三種顏色空間進行了描述，分析了顏色空間的選擇，討論了顏色的量化

2、及采用YUV及HSV顏色空間直方圖方法來提取顏色特征，并提出了使用72bin進行合理的量化和3×3分塊設置不同權(quán)重，改進了基于HSV模型的顏色空間直方圖算法，提高了相似度的同時也提高了檢索效果。其次，討論了灰度共生矩和灰度紋理矩及邊緣方向直方圖等不同方法提取圖像紋理特征，在傳統(tǒng)的共生矩陣特征的基礎上，引進高斯歸一化，改進了算法，提高了準確度；也重點討論了在提取紋理特征之前使用Canny算子預處理圖像來改進邊緣方向直方圖方法，提高了圖像檢

3、索效果。再次，在本文的綜合顏色和紋理特征中，采用了HSV顏色直方圖和共生矩陣。這樣既充分利用了全局顏色特征中的色彩信息，又充分利用了局部紋理特征中圖像的灰度信息，避免單一特征描述圖像的片面性，此種綜合檢索方式取得了更好的檢索效果。最后，為了比較本文研究的幾種提取特征方法的檢索效果，在Visual Studio平臺下，設計并實現(xiàn)了一個基于內(nèi)容底層視覺多特征的圖像檢索系統(tǒng)的原型，介紹了系統(tǒng)檢索流程和各個模塊，分析了各個模塊的功能，總結(jié)了本文

4、的工作，并提出了進一步的研究方向。
　　 本文的創(chuàng)新有如下兩點：
　　 (1)研究并改進了HSV顏色特征的圖像檢索方法。此改進方法是在HSV顏色模型基礎上，對圖像先采用72bin的合理量化，然后使用3×3合理分塊的用戶反饋機制設置不同權(quán)值實現(xiàn)的。
　　 (2)研究并改進了邊緣方向直方圖特征的圖像檢索方法。此改進方法是在原始邊緣方向直方圖的基礎上，在提取紋理特征之前引入Canny算子來預處理圖像，提高了圖像檢索效果