基于內(nèi)容的圖像檢索底層特征提取.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based image retrieval)具有廣泛的應(yīng)用前景。當(dāng)前國內(nèi)外對此技術(shù)的研究方興未艾。圖像檢索是一門融合了各種方面的技術(shù)。本文側(cè)重圖像底層特征的研究，包括顏色，紋理，形狀等特征。
　　 本文首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索的基本原理，然后分別就顏色，紋理，形狀三種圖像底層特征進(jìn)行深入地研究。顏色是圖像檢索系統(tǒng)中最常用的系統(tǒng)。常用的直方圖表示法缺失了顏色的空間信息。圖像主色是圖像的重要特

2、征。一張圖片只需要三個左右的主色就可以很好地表達(dá)它的顏色特征。對于直方圖無法表達(dá)顏色的空間特征，本文提出了一種基于多分辨率的主色矩的圖像檢索方法。該方法能夠很好地表達(dá)了圖像的顏色與空間分布特征。紋理是圖像的另一個重要的特征。Gabor小波是表達(dá)圖像紋理的重要特征，但是計算時間復(fù)雜度較高。本文通過對LBP的研究，發(fā)現(xiàn)LBP是一種很好的圖像紋理特征，在時間運算復(fù)雜度上具有極大的優(yōu)勢。由于LBP是一種全局的特征，很難表達(dá)圖像的某個特定對象的特

3、征。因此，本文提出了基于主色的LBP。結(jié)合顏色，通過提取圖像的前三個主色的LBP作為紋理特征。在彩色圖像檢索中，該方法獲得了較傳統(tǒng)的LBP更好的檢索結(jié)果。形狀特征的提取首先依賴于圖像的分割。分裂合并方法因其充分利用圖像的整體和局部特征，且算法簡單清晰而在圖像處理領(lǐng)域倍受青睞。同時，也由于算法的過于簡單而容易產(chǎn)生方塊效應(yīng)與過分割的缺點。結(jié)合圖像邊緣，本文提出了一種基于分裂合并與邊緣檢測的圖像分割方法。實驗證明該方法具有比普通的分裂合并方法