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基于显著度抠像的图像检索研究与实现
作 者: 任志森
导 师: 郭禾
学 校: 大连理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 抠像 显著度图 词袋模型 sift 聚类
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 35次
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内容摘要
随着Internet网络以及多媒体技术的蓬勃发展,信息爆炸也成为人们越来越需要解决的问题,互联网上每天都会产生大量的多媒体信息、。虽然文本检索取得了一些令人满意的成果,但是对于图像的检索仍然存在很大的挑战性,于是基于内容的图像检索成为国内外研究的热点,如何建立高效准确的图像检索系统成为迫切需要解决的问题。抠像技术是一种把图像中的前景物体和背景想分离的技术,被广泛的应用于图像处理以及电影和电视的合成领域。传统的图像抠像方法都需要一定的人工参与,通过涂抹或者是颜色的选择为精确的抠像提供帮助。显著度用来表示一幅图像中的某个像素点吸引人的注意力的程度,用一定的数值量化到一幅图像中便就构成了显著度图,数值较大的区域就是显著区域,数值较小的区域是背景区域。一般在人的视野当中,变化较快较迅速的区域吸引人的注意的可能性也会较大。基本上所有的显著度图提取算法都是基于这样一种假设来设计的,在灰度图中,变化较为剧烈的区域会被赋予较大的显著度值,变化较为平缓的区域会被赋予较小的显著度值,于是就形成了显著度图。本文设计了种算法,利用显著度信息、作为辅助条件,实现了非监督的图像抠像,该算法结果优于其他的非监督的图像抠像算法,和监督的抠像算法的结果相当。在基于内容的图像检索领域,人们的研究重点集中在如何提取出一种对图像放缩、旋转具有不变形的高区分度的底层特征,并取得了丰硕的成果,如sift以及gist在基于内容的图像检索中都得到了广泛的应用。基于sift特征,本文利用词袋模型进行聚类和降维,很大程度的减小了各特征间的相关性,提高了图像匹配的速度和准确度。通过抠像处理,本文可以提取图像中的前景物体的精确空间位置信息,利用空间位置信息以及sift特征,计算出一副图像的全局特征描述符,用于图像之间的匹配和检索。实验表明,本算法在面向对象的图像检索中,有明显的识别率提升。基于本文算法,设计并实现了一个综合颜色、纹理以及轮廓特征的多特征综合的图像检索系统,该系统在实现了图像的导入、浏览以及相册管理等基本功能外,还实现了基于颜色、轮廓以及纹理的单特征检索和这些特征任意组合的多特征综合检索。通过设置相似度的值,可以动态的调整检索结果中的图像个数。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 1 绪论 9-16 1.1 研究背景 9-11 1.2 国内外研究现状 11-15 1.3 本文组织结构 15-16 2 基于内容的图像检索基础知识 16-24 2.1 视觉特征 16-21 2.1.1 颜色特征 16-18 2.1.2 轮廓 18-19 2.1.3 纹理 19-21 2.2 降维算法 21-23 2.2.1 卡洛变换 21-22 2.2.2 聚类 22-23 2.3 相似性度量 23-24 2.3.1 欧拉距离 23 2.3.2 直方图交 23 2.3.3 马氏距离 23-24 3 基于抠像的图像检索技术 24-48 3.1 生理学理论基础 26-28 3.1.1 视觉的形成 26-27 3.1.2 黄斑 27 3.1.3 视觉信息处理模型 27-28 3.2 显著度的提取 28-32 3.2.1 显著度及基本提取方法 28-29 3.2.2 本文显著度提取算法 29-30 3.2.3 显著度图的块融合与过滤 30-31 3.2.4 连通区域 31 3.2.5 块过滤与融合 31-32 3.3 利用显著度图抠像 32-36 3.3.1 抠像层次预测 32-33 3.3.2 抠像 33-34 3.3.3 相关实验 34-36 3.4 抠橡技术在图像检索中的应用 36-48 3.4.1 图像特征的提取 37-42 3.4.2 SVM向量机分类 42-43 3.4.3 相关实验 43-48 4 基于内容的图像检索平台的设计与开发 48-64 4.1 平台开发环境 48 4.2 平台详细设计 48-56 4.2.1 平台架构 48-50 4.2.2 数据库存储模块 50-53 4.2.3 图像管理模块 53 4.2.4 图像浏览模块 53-54 4.2.5 特征提取模块 54-55 4.2.6 图像导入模块 55-56 4.3 图像检索模块的实现 56-64 4.3.1 基于内容的图像检索可扩展接口 56-57 4.3.2 单特征图像检索 57-60 4.3.3 多特征综合检索 60-62 4.3.4 本文算法的系统实现 62-64 结论 64-65 参考文献 65-68 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 68-69 致谢 69-70
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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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