基于內(nèi)容相似性的圖像特征提取.pdf

1、近年來圖像檢索發(fā)展得越來越快，而圖像檢索的基礎(chǔ)工作就是圖像的特征提取，本文以此為背景研究了圖像的顏色、紋理、興趣點(diǎn)、空間結(jié)構(gòu)特征提取方法，并結(jié)合這些特征對具有相似內(nèi)容圖片的共性特征提取的方法進(jìn)行了探討，以期建立高層語義檢索中必需的概念表達(dá)方法。 本文第一部分研究了圖像底層特征提取方法，該部分主要內(nèi)容包括： 1) 顏色特征提?。豪酶咚够旌夏Ｐ褪噶苛炕姆椒ń⒘藞D像顏色分布的直方圖，該方法較之傳統(tǒng)直方圖具有能夠反映圖像空

2、間分布信息的能力，使用該直方圖進(jìn)行顏色的相似性度量能夠區(qū)分顏色分布相同但空間分布迥異的圖片。本文給出了使用該方法對圖像進(jìn)行量化的實例和圖像檢索的結(jié)果，實驗證明該方法能夠較有效的提取出圖像的顏色特征。 2) 紋理特征提?。罕疚慕梃b Tamura 紋理特征表示方法，并對其相似性度量方法進(jìn)行了改進(jìn)，使用直方圖表示了最重要的粗糙度、對比度、方向度特征。本文還將粗糙度直方圖改進(jìn)為能夠適應(yīng)圖片尺寸變化的方式，另外使用對數(shù)非均勻量化方式將對比

3、度特征形成直方圖，該處理方法能夠更適應(yīng)人眼的認(rèn)知特點(diǎn)。同時，對每種紋理特征都給出了相似性度量仿真實例，證實該方法具有較好效果。最后使用三種特征的加權(quán)距離對圖像的紋理特征相似性進(jìn)行度量，并給出了圖像檢索的結(jié)果和性能評價。 3) 興趣點(diǎn)特征提?。罕疚木C合了 Harris 興趣點(diǎn)標(biāo)定方法和區(qū)域矩不變特性對圖像興趣點(diǎn)特征進(jìn)行表達(dá)。該特征能夠適應(yīng)光照、視角、縮放等場景的變化，文中給出圖片實例對這一特點(diǎn)進(jìn)行了驗證。本文根據(jù)實驗提出了圖像的興

4、趣點(diǎn)相似性度量方法，并給出了圖像檢索的結(jié)果和性能評價。 本文第二部分研究了區(qū)域相似性評價和圖片共性特征歸納方法。區(qū)域分割是該過程的基礎(chǔ)，本文介紹了一種簡單的基于顏色和紋理的區(qū)域分割法，并提出了圖像空間結(jié)構(gòu)相似性度量方法。在對具有相似內(nèi)容的圖片進(jìn)行共性特征提取過程中，根據(jù)不同的應(yīng)用場景選取了不同的特征子集以降低復(fù)雜度。本文還通過實例，闡明了共性特征提取方法、步驟及概念表達(dá)的方法，最后在給出的共性特征標(biāo)示圖中驗證了該方法的效果和可行