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基于词汇树的图像检索技术研究

作　者: 火兴林
导　师: 赵健
学　校: 西北大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 图像检索视觉词汇词汇树
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

信息技术的发展带动了多媒体技术的发展,随着信息技术和多媒体技术的发展,大量的图像信息也在急剧地增长。人们开始关心如何科学、合理和有效地管理这些图像；如何从海量的图像数据库中快速准确地查找出所需的图像。图像检索的技术由此成为一个热门的研究方向。传统的基于内容的图像检索将每幅图像的内容特征用向量表示,将大量的特征信息存储在数据库中。检索时通过比较查询图像和图像库中图像的特征向量之间的相似度,经计算自动输出相似度由大到小排列的若干幅图像,完成图像检索。这种方法在图像库不是很大的检索系统表现出很好的准确性和速度。然而当图像库更大时,这种方法便不能满足用户对检索时间和准确性的要求了。本文采用基于词汇树的图像检索方法,它是一种基于内容的图像检索的新方法。可有效应对图像库较大时,传统的基于内容的图像检索所面临的挑战。首先,本文对基于内容的图像检索的关键技术进行了研究,分析了图像的特征提取方法。选择对图像的颜色、旋转、平移等具有不变性的SIFT特征向量作为描述图像的内容特征。其次,对提取的图像特征采用分层k-means聚类,生成视觉词汇。借鉴文本检索中关键词条TF-IDF的思路,对生成图像视觉词汇也用TF-IDF关联起来,构建出特性向量的词汇树,用软件仿真出词汇树的生成过程。基于词汇树的图像检索由于将特征库中的特征向量构建成了词汇树,树形结构的上下节点具有继承关系,为图像匹配节约了时间,尤其是当图像库规模比较大的时候,这种优势更为突出。最后,提出用36维的PCA-SIFT特征代替128维的SIFT特征提取图像的内容特征进行基于词汇树的图像检索,以降低计算机的计算成本。用软件实现基于词汇树的图像检索系统,设计出可视化的人机交互的平台。采用corel图像库中的图像进行检索实验。实验结果显示采用合理维数的PCA-SIFT算法提取图像的内容特征,进行基于词汇树的图像检索,相比较采用SIFT算法提取图像特征,在尽可能保证检索准确性的前提下,使所用检索时间明显减少。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-14
  1.1 论文研究的背景和意义  8-9
  1.2 研究现状  9-11
    1.2.1 基于内容的图像检索技术国内外研究现状  9-11
    1.2.2 面临的问题  11
  1.3 基于词汇树的图像检索技术概述  11-12
  1.4 论文的主要工作和结构安排  12-14
第二章研究中所涉及的相关技术的综述  14-36
  2.1 引言  14-15
  2.2 图像的视觉特征提取  15-27
    2.2.1 颜色特征  16-18
    2.2.2 纹理特征  18-23
    2.2.3 形状特征  23-25
    2.2.4 空间关系特征  25-27
  2.3 图像相似度的比较方法  27-29
  2.4 聚类分析  29-32
  2.5 相关反馈技术  32-33
  2.6 图像检索性能评价技术  33-35
  2.7 本章小结  35-36
第三章基于词汇树的图像检索系统  36-52
  3.1 引言  36-37
  3.2 SIFT特征提取  37-43
  3.3 词汇树的构建和视觉词汇的生成  43-47
  3.4 相似度量函数的选择  47-48
  3.5 PCA-SIFT特征向量提取  48-51
  3.6 本章小结  51-52
第四章系统实验和结果分析  52-62
  4.1 系统框架实现、功能模块  52-56
  4.2 实验与结果分析  56-59
    4.2.1 SIFT特征和PCA-SIFT特征匹配性能比较  56-58
    4.2.2 图像检索性能比较  58-59
  4.3 本章小结  59-62
总结和展望  62-64
  论文总结  62-63
  展望  63-64
参考文献  64-70
攻读硕士学位期间取得的学术成果  70-72
致谢  72

基于词汇树的图像检索技术研究

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