基于興趣點的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷應用，數(shù)字圖像的數(shù)量不斷增長，如何對其進行組織、存儲、表達、查詢和檢索是急需解決的一個問題?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)為解決這個問題提供了一種有益的途徑。在基于內(nèi)容的圖像檢索中，人們常常提取顏色、紋理以及形狀的全局特征來描述整幅圖像，然而全局特征不能描述圖像的細節(jié)，丟失了圖像的空間信息，并且用戶可能僅僅對部分圖像或圖像中的某一對象感興趣，這時候圖像的全局特征將不再有效，我們必須考慮圖像的局部特征，而興趣點恰恰可以用來提取

2、圖像的局部特征。
　　本文重點研究了基于興趣點的圖像表示和檢索方法，在當前一種較有效的基于興趣點同心圓環(huán)的圖像檢索方法的基礎(chǔ)上，針對它不能夠很好的抑制游離的興趣點對圖像檢索造成不利影響的缺點，提出了一種基于興趣點凸包的圖像檢索方法，先利用小波變換檢測出興趣點后，然后遞歸的求出興趣點的凸包，并將這些凸包分插在桶里，形成基于興趣點凸包的顏色直方圖特征和Gabor小波紋理特征，并結(jié)合興趣點的空間離散度特征、全局顏色直方圖特征和基于小波和

3、矩的形狀特征進行圖像檢索，取得了較好的結(jié)果。
　　另外，本文針對移動查詢點相關(guān)反饋方法對一次檢索返回的相關(guān)圖像和不相關(guān)圖像沒有精確的考慮它們的權(quán)值的缺點，作了一定的改進，提出了一種基于SVM(support vector machine)加權(quán)的移動查詢點的相關(guān)反饋方法。
　　本文設計并實現(xiàn)了一個基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，為驗證上述方法提供了實驗平臺。實驗表明，本文提出的基于興趣點凸包的圖像檢索方法要好于基于興趣點同心圓環(huán)的圖像