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基于内容图像数据库检索的技术研究

作　者: 白俊江
导　师: 洪春勇
学　校: 南昌大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 图像检索 像素相关 颜色直方图 LBP纹理 灰度共生矩阵 统计纹理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


传统的基于文本的检索方法是对图像数据库中的每一幅图像进行关键字描述,根据关键字对用户给定的图像进行检索,基于内容的图像检索是使用图像的颜色、纹理和形状图像内容,建立特征向量,对给定的图像和图像数据库中的特征向量进行相似度计算,来完成图像检索。这种方法不需要用户事先输入,具有方便,工作量小,查询更加全面等优点。文中首先回顾了基于内容的图像检索理论及其应用研究的发展过程,对基于内容的图像检索(颜色、纹理、形状等)的技术和现状作了综述,并分析了各自的优缺点。再详细介绍了基于颜色的检索方法,并针对经典的基于颜色特征的直方图法没有包含颜色的空间分布信息,难以区分颜色组成相似但是空间分布不同的图像。提出了基于像素相关的检索方法,利用各相邻像素之间的相关性,统计每个像素到其相邻像素的变化概率。试验表明,与传统的基于颜色直方图的检索方法相比,基于像素相关的检索方法提高了检索效果。最后详细介绍了基于纹理的检索方法,介绍了各种纹理的提取方法,重点介绍了LBP纹理的提取方法,并提出了基于LBP纹理的检索方法。该方法是：首先使用LBP纹理生成纹理矩阵,计算纹理矩阵的直方图,再使用直方图进行检索。试验表明,与传统的基于灰度共生矩阵和基于统计纹理的检索方法进行了比较,基于LBP纹理的检索方法提高了检索效果。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-13
  1.1 课题的来源与意义  8-9
  1.2 图像检索的发展阶段  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-11
    1.3.1 国外研究现状  10-11
    1.3.2 国内研究现状  11
  1.4 图像检索技术面临的问题  11-12
  1.5 本文的主要工作  12-13
第二章 基于内容的图像检索相关技术综述  13-33
  2.1 颜色空间介绍  13-17
    2.1.1 RGB颜色空间  13-14
    2.1.2 HSV颜色空间  14-16
    2.1.3 CIEL~*a~*b~*和CIEL~*u~*v~*颜色空间  16-17
  2.2 颜色特征  17-21
    2.2.1 全局颜色特征  17-19
    2.2.2 空间颜色特征  19-21
  2.3 纹理特征  21-23
    2.3.1 灰度共生矩阵法  21-23
    2.3.2 自回归纹理模型法  23
    2.3.3 小波纹理算法  23
  2.4 形状特征  23-25
    2.4.1 傅立叶形状描述符  24-25
    2.4.2 形状无关矩  25
  2.5 图像检索中距离度量模型  25-28
    2.5.1 Minkowsky距离  26
    2.5.2 直方图相交法  26-27
    2.5.3 二次式距离  27
    2.5.4 余弦距离(Cosine distance)  27
    2.5.5 相关系数  27-28
    2.5.6 Kullback-Leibler散度和Jeffrey散度  28
    2.5.7 x~2距离  28
  2.6 特征归一化  28-30
    2.6.1 线性放缩到单位区间  29
    2.6.2 高斯归一化  29
    2.6.3 变换为在[0,1]上均匀分布的随机变量  29
    2.6.4 排序(rank)归一化  29-30
  2.7 图像检索算法的评价准则  30-31
  2.8 本章小结  31-33
第三章 基于颜色的图像检索方法  33-43
  3.1 引言  33
  3.2 颜色直方图  33-34
  3.3 基于像素颜色相关的检索  34-37
    3.3.1 图像遍历方法  34-35
    3.3.2 马尔科夫链  35-36
    3.3.3 状态转移矩阵  36-37
  3.4 具体算法  37-38
  3.5 实验以及结论  38-41
  3.6 本章小结  41-43
第四章 基于纹理的图像检索方法  43-53
  4.1 引言  43
  4.2 灰度共生矩阵和统计纹理  43-47
    4.2.1 灰度共生矩阵  43-45
    4.2.2 统计纹理  45-47
  4.3 LBP纹理  47-48
  4.4 具体算法  48
  4.5 实验以及结论  48-52
  4.6 本章小结  52-53
第五章 总结与展望  53-55
  5.1 论文总结与创新点  53
  5.2 展望  53-55
致谢  55-56
参考文献  56-59
攻读学位期间的研究成果  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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