基于形狀和空間關系的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡的飛速發(fā)展，各行各業(yè)對圖像的使用越來越廣泛，圖像信息資源的管理和檢索也顯得越來越重要。對圖像而言大部分情況下往往不能用一個或幾個簡單的關鍵詞來進行標注；如此海量的圖片也使得人工標注成為不可行的方法，為了更好的使用圖像信息，有效的圖像檢索就顯得十分必要，于是提出了基于內容的圖像檢索（CBIR,Content-based Image Retrieval）?；趦热莸膱D像檢索是利用圖像本身的性質如顏色，紋理，形狀，空間關系等，并借助圖

2、像處理技術、模式識別技術和計算機視覺技術來進行檢索。目前，基于單個特征的圖像檢索研究較多，但效果并不理想，所以基于兩種特征相結合進行圖像檢索受到越來越多的關注。論文在研究基于形狀和空間關系特征檢索的國內外研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和應用情況基礎上，鑒于物體的形狀及其空間關系既是圖像的核心內容，也是人們識別圖像、分類圖像的重要依據(jù)，并且基于這兩種特征的圖像檢索被證明是可行的，提出了基于形狀和空間關系的圖像檢索方法。在研究圖像的形狀和空間關系的基礎

3、上，找到一種能同時描述兩種特征的描述子，通過特征提取，特征描述和相似性匹配進行檢索。文章采用了傅立葉描述子和奇異值分解兩種方法對所提取特征進行描述，并用距離匹配和奇異值匹配兩種方法進行相似度匹配，并分別對檢索結果用查全率、查準率和時間復雜度進行了比較。實驗結果表明用奇異值分解方法優(yōu)于傅立葉描述子法，奇異值匹配方法優(yōu)于距離匹配法，檢索的查全率，查準率更高。論文還提出了一種圖像相似度測量的方法——改進的DP匹配法，并用大量試驗證明該方法的有