基于協(xié)同分割技術(shù)的圖像檢索.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，每天都會產(chǎn)生海量的圖像。從海量的圖像當中搜索有用的信息使得圖像檢索技術(shù)應運而生。最開始的圖像檢索技術(shù)是基于文本的檢索技術(shù),這種技術(shù)的檢索結(jié)果不準確。隨著技術(shù)的進步，出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，能夠比較準確地檢索出結(jié)果。但是，如果圖像背景有干擾時，提取出來的圖像特征就不能夠準確地描述出圖像中前景目標物的特征，就會造成圖像檢索結(jié)果的不準確。
　　為了解決這一問題，本文提出了一種改進的基于協(xié)同分割

2、的圖像檢索方法。首先，使用基于SIFT Flow和混合高斯模型(GMM)的協(xié)同分割算法對圖像進行分割處理，主要采用GMM來建模圖像前景的顏色分布，以提高圖像分割算法的穩(wěn)定性和準確性，并且在圖像分割算法中改進了SIFT Flow能量函數(shù)，來彌補圖像分割算法中缺少圖像局部特征的缺點。在分割出圖像的前景目標物之后，用基于灰度共生矩陣的紋理特征提取方法提取出前景目標物的紋理特征，最后計算出紋理特征的相似度，根據(jù)相似度從高到低輸出檢索結(jié)果。由于在