綜合統(tǒng)計紋理與顏色的快速圖像檢索研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)庫中大量圖像的出現(xiàn)，如何快速地瀏覽圖像、檢索圖像成為迫切需要解決的問題。圖像包含有文本信息和內(nèi)容信息，文本信息就是對圖像內(nèi)容的文字描述，而內(nèi)容信息能真實反映圖像包含的內(nèi)容?；谖谋拘畔⒌膱D像檢索存在人工標注工作量巨大及機器標注不準確的缺點，而基于圖像自身內(nèi)容的檢索可以彌補上述缺陷，所以，基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval，CBIR)是目前該領(lǐng)域的重點研究對象之一。
　　

2、 針對CBIR技術(shù)的研究主要集中在基于底層特征、基于高層語義、自動標注、相關(guān)反饋及快速圖像檢索等幾個方向。本文以基于底層特征的快速圖像檢索為方向，結(jié)合多尺度分析、概率統(tǒng)計檢索框架、顏色空間及主顏色技術(shù)對CBIR進行研究，研究工作可歸納為以下幾點：
　　 (1)深入分析基于概率統(tǒng)計的圖像檢索框架、流程及相關(guān)技術(shù)，對比四種概率統(tǒng)計模型的性能與適應(yīng)性以確定本文算法中采用的概率統(tǒng)計模型，并采用兩種常用的參數(shù)估計方法估計模型中的參數(shù)。

3、r>　　 (2)在深入研究基于多尺度分析的CBIR基礎(chǔ)上，針對其丟失了圖像顏色這個重要信息的缺陷，通過在圖像預處理階段利用RGB顏色空間模型的特性，提出一種基于RGB顏色空間的多尺度分析圖像檢索算法，并對實驗結(jié)果進行分析。實驗結(jié)果表明，本文算法的檢索性能與傳統(tǒng)的多尺度算法相比均有了明顯的改進，其平均檢索率和平均歸一化修正檢索等級分別提高了約3.65％和25.8％。
　　 (3)在深入研究了基于概率統(tǒng)計理論的CBIR算法的基礎(chǔ)上