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基于形状特征的图像检索技术研究
作 者: 王典
导 师: 邵虹
学 校: 沈阳工业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 尺度曲率 傅里叶描述子 图像检索 形状描述子
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
形状是图像的低层视觉特征,人类的视觉系统可以通过物体的形状而快速对此物体进行辨别。图像中同一个主要对象的纹理、颜色特征的表现可能不同,但是其形状特征却可以非常相似。由于对视觉和语义内容的检索并不是通过图像的原子属性或者其关键字,而是以图像的形状等物理特征作为检索视觉和语义内容的基础。本文提供了三种基于图像形状特征的检索方法并叙述了它们各自的特征提取、特征表示与特征匹配。用大量不以特定应用领域的图像数据为角度,简而言之是以抽象独立的视角来测试形状特征的检索效果。本文首先提取图像的主要对象使其与背景分离,主要对象的提取对于形状特征提取是十分重要的。详细研究了主要对象边界的提取方法,能够对图像中主要对象进行准确的提取。然后,对提取出的形状进行理解与表示,这也是计算机模拟视觉的一大难点。本文提出了一种新的形状描述符尺度曲率傅里叶形状描述子,在频域内分析形状的边界特征对于轮廓的噪声具有很好的鲁棒性。尺度曲率傅里叶形状描述子具有尺度、旋转和平移不变性的特点,对于物体的非刚性形变的处理上也有很好的性能。最后是形状描述子相似性匹配研究,其中对通用傅里叶描述子、曲率尺度空间描述子以及尺度曲率傅里叶描述子分别进行了相似性匹配实验,并采用查全率和查准率作为评价效果的工具。对三种算法在图像数据库中进行了基于形状特征检索实验。图像数据库使用的是国际通用的MPEG-7标准中对形状算法测试提供的图像库。其中的测试图像基本包括了形状的各种非刚性变换。对算法的实验结果显示,这种新的形状特征提取算法可以准确的描述对象的形状特征。
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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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