基于綜合特征的圖像檢索魯棒算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術的快速發(fā)展和互聯(lián)網的應用普及，人類擁有了海量的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫。如何快速、準確地檢索出目標圖像成為信息時代亟需解決的問題。基于內容的圖像檢索技術(Content-Based Image Retrieval，CBIR)應運而生，以其高效性、可靠性著稱，并逐漸成為國際學術界和商界廣泛關注的熱點研究問題。特征提取技術是圖像檢索中的關鍵環(huán)節(jié)之一，但現(xiàn)存的大多數(shù)特征提取算法并未考慮魯棒性問題(如何減少噪聲和幾何失真所帶來的干擾)，本論

2、文重點討論魯棒性綜合特征的提取問題，主要研究工作如下：
　　 ⑴提出了一種魯棒性顏色特征提取算法。根據(jù)圖像位平面理論，噪聲攻擊的影響主要集中在圖像較低位平面，因此該算法先從原始彩色圖像中提取主要位平面圖像，然后統(tǒng)計主要位平面圖像的顏色直方圖作為顏色特征進行檢索。該算法對模糊、銳化、光照等噪聲攻擊具有很好的魯棒性。
　　 ⑵提出了一種魯棒性紋理和邊緣特征提取算法。為緩解噪聲對邊緣特征的影響，同時最大程度保持紋理特征，該算法

3、首先對YCbCr顏色空間下的Y分量圖像提取緩噪位平面圖像，再針對幾何形變的特點，確定緩噪位平面圖像的魯棒性目標區(qū)域，最后分別應用三級小波變換和邊緣直方圖提取紋理和邊緣特征進行檢索。該算法對平移、旋轉、縮放等幾何形變攻擊具有很好的魯棒性。
　　 ⑶同時結合噪聲攻擊和幾何攻擊的技術特點，綜合利用上述兩種算法，提出了一種基于魯棒性綜合特征的圖像檢索算法。實驗結果表明，本文檢索算法不但能夠準確、高效的檢索出用戶所需圖像，而且對噪聲攻擊和