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综合多特征的图像检索技术研究

作　者: 任丽杰
导　师: 邵虹
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 特征综合图像检索 KernelPCA 遗传算法权重自动设置
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 52次
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内容摘要

传统的基于内容的图像检索技术使用单一底层特征作为检索手段，在一定程度上约束了图像多种特征来联合表达图像丰富信息的可能性，限制了从不同特征角度来共同表达图像本身信息。综合多特征检索技术研究选取多种类别特征，从不同方面来描述图像特征信息，去除多类特征在综合中的信息冗余问题，提高图像综合特征信息的表示程度和检索效率，节省计算资源。本文首先对综合多特征检索技术课题的背景和技术发展现状做了分析和探讨，详细阐述了目前基于内容的特征检索中存在的一些问题；其次对图像特征选择和特征综合的层次做了介绍，选取纹理特征中的灰度共生矩阵和颜色特征中的主颜色作为检索手段；提取完毕的特征信息本身之间存在信息冗余及向量相关性，特征维数较大，不方便后续的处理，进而提出采用基于核的主成分分析来对特征向量进行降维优化处理，保留图像本身丰富的线性和非线性信息，得到图像信息丰富的，无冗余的特征向量信息；最后在得到优化后的无关特征向量集基础之上，采用遗传算法迭代获取自动化设置的权重，先对初始种群采用浮点数编码，再选择相应的适应度函数作为迭代停止的判别依据，最后经过遗传算法的具体操作（如选择和突变操作），在目标种群中找到适合图像类别的最优化特征权重值。本文在基于内容的图像检索系统平台上做二次开发，设计并开发了综合多特征的检索系统平台，通过比较两种单一特征图像检索和本文提出的综合多特征检索，综合多特征的图像检索的效率明显高于基于单一具体特征检索，是一种有效的检索方法。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-13
  1.1 课题研究背景与意义  10-11
  1.2 图像检索国内外发展现状  11-12
  1.3 研究内容  12-13
第二章多特征选取及信息优化处理  13-38
  2.1 图像基于单一特征的描述  13-16
    2.1.1 图像纹理特征  13-15
    2.1.2 图像颜色特征  15-16
  2.2 多特征选取  16-26
    2.2.1 特征综合级别  16-18
    2.2.2 特征综合表示  18-20
    2.2.3 纹理特征表示  20-22
    2.2.4 颜色特征提取  22-26
  2.3 多特征信息预处理  26-32
    2.3.1 特征融合的信息冗余  26
    2.3.2 主成分分析在特征综合中的应用  26-28
    2.3.3 核主成分分析法对主成分分析法的改进  28-32
  2.4 检索相似性比较  32-35
  2.5 检索性能评价  35-37
  2.6 本章小结  37-38
第三章多特征权重信息优化组合  38-50
  3.1 遗传算法的基本理论及应用实现  38-45
    3.1.1 遗传算法的基本思想  38-40
    3.1.2 遗传算法的组成及实现  40-45
  3.2 权重优化组合算法  45-49
    3.2.1 初始种群设定  45
    3.2.2 适应度函数选择  45-46
    3.2.3 权重自动设置算法的实现  46-49
  3.3 本章小结  49-50
第四章实验结果及分析  50-57
  4.1 系统平台组成框图  50-51
  4.2 实验平台及数据资源  51-52
    4.2.1 系统开发平台及开发工具  51
    4.2.2 实验数据  51-52
  4.3 实验结果与分析  52-56
    4.3.1 基于核的主成分分析实验  52-53
    4.3.2 特征权重的设置实验  53-56
  4.4 本章小结  56-57
第五章结论  57-59
参考文献  59-62
在学研究成果  62-63
致谢  63

综合多特征的图像检索技术研究

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