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基于内容的大规模数字图像检索技术研究

作　者: 谭川奇
导　师: 李小平
学　校: 北京理工大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 基于内容的图像检索 层叠三角形几何直方图 大规模 高维特征索引 相似度度量 形状特征
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 38次
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内容摘要


“百闻不如一见”,图像中其实包含有比文本更为丰富、更有效的信息,在日常生活中的作用是非常重要的。随着现代生活中数字图像数据的规模呈现出爆炸性的增长,为了实现准确地检索图像,就必须分析和利用图像的真正内容,即它们的内在特征如颜色、形状、纹理等等,这就是基于内容的图像检索(CBIR:Content-Based Image Retrieval)。由于CBIR重要的研究意义和实用价值,因此得到了世界各国研究人员的普遍重视。总的来说,CBIR的实质是在解决两个核心问题:特征的表示和提取、特征相似性的度量。本文将主要针对这两个核心问题和如何把CBIR扩展到大规模数据量,研究如何描述图像内容,准确、自动地提取特征;如何精确地对图像的特征进行相似性度量;以及如何在海量且高维的数据中迅速的得到检索结果。(1)首先本文在现有的图像特征提取技术基础上,研究了如何提高主体分割和去除噪声的效果使之更加适合于现今的网络图像的要求;研究了如何基于以上的分割和去除噪声等技术提取有意义的区域和重点区域的特征数据;以及提出了能够更加有效的表示图像特征的层叠三角形几何直方图,较好的解决了CBIR领域中局部形变的难题。(2)提出并实现了一种新的基于投票思想的索引与相似度度量新方法,这种基于投票的新方法更加高效地统一了快速索引高维数字图像特征和度量相似度这两个过程。在快速地索引图像特征地同时对图像之间的相似度进行了度量,在速度和效率两个方面取得了一个平衡。在后面还实现了一个基于此思想的高维特征索引与检索框架,可以用于其它的类似情景。(3)本文还在上述分析和讨论的基础上设计并开发了一个扩展性非常强的通用的基于内容的大规模数字图像检索引擎基础平台Magic,使用该平台方便了研究者进行图像检索实验研究,提高了工作效率,便于增进学术交流,使得这项工作具有了较大的实际应用价值。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-16
  1.1 引言  9-10
  1.2 基于内容的图像检索的主要研究内容和技术现状  10-12
  1.3 本文的主要研究工作  12-13
  1.4 文章的内容组织与结构安排  13-16
第2章 基于内容的数字图像检索关键技术概述  16-29
  2.1 数字图像搜索引擎的架构  16-17
  2.2 基于内容的数字图像的视觉特征  17-24
    2.2.1 颜色特征  17-20
    2.2.2 形状特征  20-21
    2.2.3 纹理特征  21-24
  2.3 相似度度量技术  24-26
    2.3.1 Minkowsky 距离  24
    2.3.2 Mahalanobis 距离  24-25
    2.3.3 交集距离  25
    2.3.4 Quadratic 距离  25
    2.3.5 直方图的相似度度量  25-26
  2.4 图像检索算法的评价准则  26-27
    2.4.1 查准率和查全率  26-27
    2.4.2 如何评价排序的结果  27
  2.5 本章小结  27-29
第3章 把CBIR 扩展到大规模数据  29-36
  3.1 大规模高维数据的索引技术  29-31
    3.1.1 基于各种树类数据结构的高维数据索引技术  29-30
    3.1.2 基于各种聚类方法的高维特征数据索引技术  30
    3.1.3 基于散列表的高维特征数据索引技术  30
    3.1.4 基于概率相似性的高维特征数据索引  30-31
  3.2 基于投票技术的索引与相似性度量算法  31-35
    3.2.1 算法的总体设计  31-32
    3.2.2 算法的具体流程  32-35
  3.3 本章小结  35-36
第4章 基于内容的大规模数字图像检索系统MAGIC  36-57
  4.1 Magic 的系统架构  37-39
  4.2 图像收集模块  39-40
  4.3 分割技术的改进  40-42
  4.4 图像特征提取模块  42-51
    4.4.1 改进的颜色特征  42-44
    4.4.2 成对几何直方图  44-46
    4.4.3 层叠三角形几何直方图  46-50
    4.4.4 纹理的特征  50-51
  4.5 索引模块  51-52
  4.6 检索模块  52-53
  4.7 用户交互模块  53-55
  4.8 系统的流程  55-56
  4.9 本章小结  56-57
第5章 实验结果与分析  57-66
  5.1 基于颜色特征的实验结果与分析  57-59
  5.2 基于形状特征的实验结果与分析  59-63
  5.3 基于纹理特征的实验结果与分析  63-65
  5.4 本章小结  65-66
结论  66-68
参考文献  68-71
攻读学位期间发表论文与研究成果清单  71-72
致谢  72

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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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