基于協(xié)同分割技術(shù)的圖像檢索.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的圖像。從海量的圖像當(dāng)中搜索有用的信息使得圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)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(zhǔn)確。隨著技術(shù)的進(jìn)步，出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，能夠比較準(zhǔn)確地檢索出結(jié)果。但是，如果圖像背景有干擾時(shí)，提取出來(lái)的圖像特征就不能夠準(zhǔn)確地描述出圖像中前景目標(biāo)物的特征，就會(huì)造成圖像檢索結(jié)果的不準(zhǔn)確。
　　為了解決這一問題，本文提出了一種改進(jìn)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(duì)圖像進(jìn)行分割處理，主要采用GMM來(lái)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(zhǔn)確性，并且在圖像分割算法中改進(jìn)了SIFT Flow能量函數(shù)，來(lái)彌補(bǔ)圖像分割算法中缺少圖像局部特征的缺點(diǎn)。在分割出圖像的前景目標(biāo)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(biāo)物的紋理特征，最后計(jì)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