基于多視圖融合的圖像檢索算法研究.pdf

1、多媒體技術(shù)時(shí)代,用戶從海量數(shù)據(jù)庫中區(qū)分有用的信息變得越發(fā)困難。圖像的迅猛增長向人們搜索圖像信息提出了一個(gè)挑戰(zhàn)。用戶迫切地需要一種有效的工具來幫助他們盡可能準(zhǔn)確、有效地滿足他們的檢索要求。當(dāng)輸入一幅圖像，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)系統(tǒng)可以根據(jù)其相似性提供相似的圖像。一般來說,傳統(tǒng)的圖像檢索方法通過直觀的底層特征描述信息,如顏色、紋理和形狀。研究發(fā)現(xiàn)，單一的底層特征很難完整準(zhǔn)確地描述圖像特征，所以本文針對(duì)圖像檢索，提出多種特征（即多視圖

2、）融合的方法進(jìn)行特征提取和圖像檢索，并對(duì)高維特征線性降維、感興趣區(qū)域的空間加權(quán)問題進(jìn)行研究，研究成果如下：
　　（1）在圖像特征提取過程，往往存在著大量的高維特征，過高的維度不但增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān)，同時(shí)影響特征的準(zhǔn)確性，出現(xiàn)特征高度冗余的現(xiàn)象。本文在主成分分析方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合小波變換的系數(shù)構(gòu)成特點(diǎn)，給特征向量添加不同的權(quán)重，使特征向量最大程度地表現(xiàn)圖像信息。
　　（2）通過分析各種底層特征的單一特性，將多種視圖下的特征進(jìn)行融合，