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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,各種圖像信息日益豐富,基于內(nèi)容的圖像檢索成為一個熱門的研究課題。本文在大量基于內(nèi)容的圖像檢索文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對基于顏色和紋理的圖像檢索進(jìn)行了研究,并對用顏色、紋理及兩者相結(jié)合的方式進(jìn)行圖像檢索的算法進(jìn)行了實驗。主要研究內(nèi)容如下:
(1)在基于顏色特征的檢索方面,本文從Tahoun算法得到啟發(fā),提出了HSV空間分量距離綜合算法。該算法選擇HSV顏色空間,首先采用非等間隔量化的方法對示例圖像中的像素進(jìn)行量化,然
2、后分別求出HSV顏色空間的三個分量的直方圖,接著分別計算三個分量的直方圖與圖像庫中的圖像對應(yīng)分量的直方圖間的曼哈頓距離,得到兩幅圖像對應(yīng)分量間的距離,即H分量間的距離、S分量間的距離和V分量間的距離,最后提出引入HSV顏色空間非等間隔量化后構(gòu)造特征矢量的公式,用來計算兩幅圖像之間最終的距離。實驗表明,該算法在保持Tahoun算法較低的量化bin數(shù)的基礎(chǔ)上,對于光照強(qiáng)度的變化具有更好的魯棒性,同時該算法可以有效降低主色與示例圖像有較大差異
3、的圖像對檢索結(jié)果的干擾,對于實驗中使用的圖像庫,提高了檢索的查全率。
(2)在基于紋理特征的檢索方面,本文提出了Gabor濾波結(jié)合圖像銳化算法。該算法在Gabor濾波之前,加入了圖像銳化的步驟。本文通過實驗,比較了Gabor濾波選取不同參數(shù)時的檢索效果,以及不同銳化算子跟Gabor濾波結(jié)合時的檢索效果。實驗表明,使用Gabor濾波結(jié)合圖像銳化算法檢索的結(jié)果與直接使用Gabor濾波算法檢索的結(jié)果相比,相關(guān)圖像排列更加靠前,同
4、時,使用Gabor濾波結(jié)合圖像銳化算法檢索的結(jié)果中前15幅圖像中,不相關(guān)圖像從視覺上更接近示例圖像。特別是Sobel銳化算子跟Gabor濾波結(jié)合提取紋理時,能夠取得最好的檢索效果。
(3)本文綜合運用HSV空間分量距離綜合算法和Gabor濾波結(jié)合圖像銳化算法,同時應(yīng)用基于區(qū)域的特征提取技術(shù),建立了基于顏色和紋理的圖像檢索實驗系統(tǒng),通過實驗確定了進(jìn)行綜合特征檢索時,顏色特征和紋理特征的參考權(quán)重。對于實驗中使用的圖像庫,采用實
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