基于分形技術(shù)的圖像檢索研究.pdf

1、分形碼的提取和相似性比較是分形圖像檢索中的關(guān)鍵技術(shù)。為了達(dá)到實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的檢索效果，本文將通過不同的分形算法對圖像編碼、解碼及檢索進(jìn)行研究。針對不同類別的圖庫，使用灰度直方圖相似性比較算法進(jìn)行檢索，并得出測試結(jié)果，作為后續(xù)工作中查全－查準(zhǔn)率的比較標(biāo)準(zhǔn)；對圖像進(jìn)行基本分形編碼測試，其結(jié)果作為后續(xù)工作中圖像信噪比的比較標(biāo)準(zhǔn)。與此同時(shí)，提出了兩種新的局部碼本檢索算法，即基于四叉樹分割的快速分形檢索算法和基于HV分割的快速分形檢索算法。本文改進(jìn)了四

2、叉樹的分割算法，對子塊匹配策略加以限制，僅從其鄰域中選取4個(gè)方向的D 塊進(jìn)行比較判別，避免了四叉樹分割算法匹配過程中搜索量過大的缺點(diǎn)。圖像編碼速度得到提升。對編碼后分形碼的比較算法進(jìn)行了研究與分析，綜合考慮了不同R塊之間的大小、位置、匹配方向等因素，提出了一種新的距離比較公式?；贖V分割的快速分形檢索算法，提高了分割塊對圖像的自適應(yīng)性。對于當(dāng)前R塊，本文算法僅需要一次匹配運(yùn)算，進(jìn)一步提升了編碼效率。由于不同圖像的分割塊數(shù)目和大小比例并

3、不一致，在對不同R 塊相似性比較判斷上，本文提出了基于面積交叉的權(quán)重公式，并得到一種新的基于HV分割分形檢索算法距離比較公式。根據(jù)以上算法，本文針對大小為256×256 尺寸的灰度圖進(jìn)行編碼解碼相關(guān)測試。在相同測試條件下，重點(diǎn)對不同檢索算法的編碼時(shí)間、解碼質(zhì)量、分割效果等方面進(jìn)行分析?；谒牟鏄浜突贖V分割快速分形檢索算法在編碼速度上相對于基本分形編碼算法提高了40倍以上，解碼質(zhì)量依然能夠得到保證。在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的紋理圖測試中，基于HV分