基于顏色和紋理特征的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，圖像的數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)，漸漸的被人們所關(guān)注。如何在龐大的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中，快速、高效的查詢(xún)出用戶(hù)需要的有用信息，已成為當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)，正是為解決這一難題而被提出來(lái)的，其以基于圖像底層特征的圖像檢索技術(shù)為核心，主要利用圖像的顏色、紋理、形狀等視覺(jué)特征進(jìn)行檢索。
　　本文描述了圖像檢索技術(shù)在國(guó)內(nèi)外當(dāng)前研究現(xiàn)狀以及最新研究方向，并對(duì)基于顏色和和紋理特征的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了

2、重點(diǎn)研究，針對(duì)基于圖像的顏色和紋理特征提取，進(jìn)行的相關(guān)工作如下：
　　1、針對(duì)基于全局直方圖的特征提取算法，無(wú)法突出圖像的主體部分和旋轉(zhuǎn)可變性的缺陷，提出了加權(quán)-分塊顏色特征提取算法。加權(quán)-分塊顏色特征提取算法采用等間距圓形劃分的思想對(duì)圖像進(jìn)行分塊，分塊之后，對(duì)每一塊采用多線程并行編程處理，并對(duì)每一塊設(shè)定一定的權(quán)值，這樣操作不僅突出了圖像的主體部分且增加了算法的旋轉(zhuǎn)不變性，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)其性能進(jìn)行了分析。
　　2、針對(duì)LBP算

3、法提取圖像紋理特征時(shí)，受噪聲影響很大的缺陷，提出了改進(jìn)LBP算法。改進(jìn)LBP算法，采用3*3分塊轉(zhuǎn)化的思想，轉(zhuǎn)化之后并將每一塊中所有像素點(diǎn)的灰度值的均值作為一個(gè)新的像素點(diǎn)的灰度值，然后再利用 LBP算法計(jì)算，這樣不僅保留了LBP算法的優(yōu)點(diǎn)，且克服采用LBP算法提取紋理特征時(shí)受圖像噪聲影響很大的缺陷，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化算法的性能。
　　3、針對(duì)圖像預(yù)處理過(guò)程中，無(wú)法解決圖像中同時(shí)存在脈沖噪聲和高斯噪聲的缺陷，在均值濾波計(jì)算過(guò)程中，

4、先計(jì)算各個(gè)像素點(diǎn)的權(quán)值，然后將濾波窗口中各個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與其對(duì)應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，計(jì)算結(jié)果作為濾波窗口中心點(diǎn)的像素值。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法可以有效解決圖像預(yù)處理過(guò)程中遇到的混合噪聲問(wèn)題。
　　本文最后設(shè)計(jì)了圖像檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)中引入Redis集群和并行多線程的編程思想，減少了訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，充分利用計(jì)算機(jī)的硬件資源，達(dá)到優(yōu)化系統(tǒng)效率的目的。通過(guò)高斯歸一化理論，將提取的顏色特征向量和紋理特征向量進(jìn)行融合，提出了融合多特征檢索