基于感興趣區(qū)域的融合多特征圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展及各種數(shù)字化設(shè)備的普及，數(shù)字圖像的數(shù)量正以驚人的速度增長，如何對其進行組織、管理和檢索是亟待解決的一個重要問題?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究正是為了解決如何有效、快速的從圖像數(shù)據(jù)庫中檢索出相關(guān)圖像的問題而提出的。近年來，此項技術(shù)已成為國內(nèi)外廣泛關(guān)注的研究熱點，在許多領(lǐng)域都有廣泛地應(yīng)用。
　　 論文主要圍繞感興趣區(qū)域的多特征綜合圖像檢索技術(shù)展開研究，首先系統(tǒng)地探討了圖像特征的提取技術(shù)，涵蓋了顏色、紋理、形狀和空間

2、關(guān)系以及語義特征的提取，并介紹了圖像的相似性度量方法和檢索性能評價等。
　　 其次詳細研究了圖像的多特征綜合檢索技術(shù)，解決了多特征圖像檢索的圖像特征選取、多特征相似性度量和融合等問題。由于在基于內(nèi)容的圖像檢索中，人們常常利用圖像的全局特征來描述整幅圖像。然而一方面全局特征不能描述圖像的細節(jié)，丟失了圖像的空間信息，另一方面用戶可能僅僅對部分圖像感興趣，這時候圖像的全局特征將不再有效，因此我們必須考慮圖像的局部特征，提取用戶感興趣區(qū)

3、域進行有效的檢索。鑒于此，論文重點研究了基于感興趣區(qū)域的圖像檢索算法，利用Harris算子提取圖像的興趣點，確定了感興趣區(qū)域，并基于興趣點提出了多種圖像特征相結(jié)合的圖像檢索新方法。該方法利用興趣點周圍局部區(qū)域的環(huán)形顏色直方圖和Gabor小波變換提取紋理特征作為刻畫圖像內(nèi)容的主要特征，并結(jié)合興趣點的空間分布對圖像進行檢索。這不僅克服了單一特征無法真正表征圖像的缺陷，同時保證了檢索算法對圖像旋轉(zhuǎn)、平移的識別不變性。實驗表明：與同類方法相比表