学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于颜色的图像检索技术研究

作 者: 胥强
导 师: 吴开兴
学 校: 河北工程大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: CBIR 模糊隶属度 颜色直方图 特征提取 图像匹配
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 33次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


随着大量图像信息的出现,传统的基于文本关键词的检索方法已经不能适应图像检索的要求,这使得基于内容的图像检索技术(CBIR,Content-Based Image Retrieval)逐渐成为目前的研究热点。本文介绍了课题的意义和背景,对基于内容的图像检索技术进行了概述,并选取了颜色特征作为研究重点,讨论了基于颜色的图像检索所涉及的一些关键技术。本文针对图像的颜色空间、颜色的量化和颜色特征提取方法进行了研究。针对传统基于颜色直方图方法量化误差大、缺乏空间信息等特点,本文作了如下改进:(1)将模糊集理论应用到基于颜色直方图的图像检索中,利用隶属度函数来改善颜色量化问题,提高传统颜色直方图匹配的准确度。(2)改进传统K×K方式的图像分块方法,提出了一种更加符合人眼视觉效果的方法即重叠矩形分块法,弥补颜色直方图不能反映图像空间信息的不足。并设计和实现一个图像检索的实验系统,作为对改进算法的测试平台,对几种检索算法进行了实验比较,验证了本文改进算法的有效性。最后,对本文的工作进行了总结,并给出了今后研究工作的展望。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 研究背景及意义  11-12
  1.2 基于内容的图像检索技术概述  12-17
    1.2.1 基于内容的图像检索系统的体系结构  12-13
    1.2.2 基于内容的图像检索方法的分类  13-15
    1.2.3 现有典型系统概况  15-17
  1.3 基于颜色的图像检索技术的研究热点  17-18
  1.4 本文的主要工作和章节安排  18
  1.5 本章小结  18-19
第2章 基于颜色的图像检索技术  19-43
  2.1 图像数据库的结构  19-21
  2.2 颜色特征概述  21-23
  2.3 颜色空间模型  23-29
    2.3.1 三基色原理  23-24
    2.3.2 RGB 颜色空间模型  24-25
    2.3.3 HSL 颜色空间模型  25-28
    2.3.4 CIE L*a*b*颜色空间模型  28-29
  2.4 颜色特征的表达方法  29-33
    2.4.1 颜色直方图  30-31
    2.4.2 颜色矩  31-32
    2.4.3 颜色集  32
    2.4.4 颜色聚合向量  32
    2.4.5 颜色相关图  32-33
  2.5 颜色的量化  33-35
    2.5.1 固定颜色模板  33-34
    2.5.2 可变颜色模板  34-35
  2.6 颜色相似性度量  35-38
  2.7 特征索引技术  38-39
  2.8 图像查询和浏览方式  39-40
  2.9 相关反馈技术  40-41
  2.10 检索性能评价  41-42
  2.11 本章小结  42-43
第3章 重叠矩形分块的模糊颜色直方图  43-55
  3.1 颜色直方图介绍  43-44
  3.2 图像的分块  44-49
    3.2.1 图像分块的一般方法  45
    3.2.2 重叠矩形分块方法  45-48
    3.2.3 实验测试结果  48-49
  3.3 模糊颜色直方图  49-54
    3.3.1 模糊理论简介  49-50
    3.3.2 模糊隶属度函数  50-52
    3.3.3 隶属度函数在颜色直方图中的应用  52-54
  3.4 本章小结  54-55
第4章 实验系统的设计与实现  55-66
  4.1 系统设计原则  55
  4.2 系统框架结构设计  55-56
    4.2.1 图像检索框架结构设计  55-56
    4.2.2 图像处理框架结构设计  56
  4.3 运行环境及开发工具的选取  56-58
  4.4 图像数据库设计  58-59
    4.4.1 图像数据的存储  58-59
    4.4.2 图像数据库的设计  59
  4.5 系统主要功能模块设计  59-64
    4.5.1 系统主界面设计  59-60
    4.5.2 图像处理模块设计  60-61
    4.5.3 图像入库模块设计  61-63
    4.5.4 图像检索模块设计  63-64
  4.6 系统性能评价  64-65
  4.7 本章小结  65-66
第5章 总结和展望  66-68
  5.1 总结  66-67
  5.2 展望  67-68
参考文献  68-72
附录  72-85
致谢  85-86
作者简介  86
攻读硕士学位期间发表的论文  86

相似论文

  1. 基于SVM的高速公路路面浅层病害的自动检测算法研究,U418.6
  2. 空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别,TN957.52
  3. 胆囊炎和肾病综合症脉象信号的特征提取与分类研究,TP391.41
  4. Q学习在基于内容图像检索技术中的应用,TP391.41
  5. 基于内容的服装图像检索技术研究及实现,TP391.41
  6. 直推式支持向量机研究及其在图像检索中的应用,TP391.41
  7. 中医舌诊中舌形与齿痕的特征提取及分类研究,TP391.41
  8. 空间交会接近视觉测量方法研究,TP391.41
  9. 图像实时采集、存储与处理方法研究,TP391.41
  10. 唇读中的特征提取、选择与融合,TP391.41
  11. 多币种纸币处理技术的研究与实现,TP391.41
  12. 基于类Harr特征和最小包含球的纸币识别方法的研究,TP391.41
  13. 红外图像匹配技术研究,TP391.41
  14. 基于图像的路面破损识别,TP391.41
  15. 移动机器人视觉检测和跟踪研究,TP242.62
  16. 高光谱与高空间分辨率遥感图像融合算法研究,TP751
  17. 基于随机森林的植物抗性基因识别方法研究,Q943
  18. 基于图像处理技术的烟叶病害自动识别研究,S435.72
  19. 基于视觉的番木瓜外观品质检测技术研究,S667.9
  20. 羊绒与羊毛纤维鉴别系统的研究,TS101.921
  21. 红外图像目标识别及跟踪技术研究,TP391.41

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
© 2012 www.xueweilunwen.com