基于特征提取的圖像相似度的研究和應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)前，數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅猛，各種電子設(shè)備的快速普及，導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長。以何種方式在數(shù)目巨大的圖像數(shù)據(jù)中迅速、正確以及高效率和地找到我們所需的圖像，這是當(dāng)前數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的熱門問題之一，基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval)即為現(xiàn)階段這一問題針對性的相關(guān)理論技術(shù)。本文以基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)為依托，對圖像的底層特征展開研究，并對其加以描述和提取，然后結(jié)合相關(guān)的平臺，從工程的

2、角度進(jìn)行探索與應(yīng)用。
　　在文章的開始，對圖像檢索領(lǐng)域的研究背景以及現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)闡述。其次，以此為引，介紹了數(shù)字圖像處理之中的一些基本知識和相關(guān)的底層特征，闡述了顏色信息在圖像檢索中的優(yōu)點(diǎn)。然后，在此基礎(chǔ)上，分別介紹并分析了哈希技術(shù)在圖像檢索中的應(yīng)用以及位平面的特征和優(yōu)點(diǎn)，提出了融合顏色信息的位平面哈希編碼，同時(shí)介紹了相似性度量的方法以及評價(jià)算法性能的指標(biāo)。之后，介紹了HOG(Histograms of Oriented Gra

3、dient)算子和POEM(Patterns of Oriented Edge Magnitudes)算子，將顏色信息融入其中，提出了一種以顏色梯度為基礎(chǔ)的改進(jìn)POEM算子，并對提取過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。最后，對兩種算子進(jìn)行實(shí)驗(yàn)檢測，給出實(shí)驗(yàn)過程，并對其進(jìn)行了分析和評價(jià)。
　　在上述研究的基礎(chǔ)上，本文著眼于工程，按照一般的軟件開發(fā)流程，對整個系統(tǒng)進(jìn)行了需求、功能分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)等。最后編碼實(shí)現(xiàn)，完成整個系統(tǒng)的開發(fā)。最后通過運(yùn)行測試，