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基于颜色特征的图像检索技术研究

作　者: 贾艳翠
导　师: 左万利
学　校: 吉林大学
专　业: 软件工程
关键词: 基于内容的图像检索 颜色特征 直方图 相似性度量
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 284次
引　用: 6次
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内容摘要


随着Internet和多媒体PC的迅猛发展,图像信息管理问题越来越成为一个具有重大现实意义和挑战性问题。而作为图像检索中较高层次的基于内容的图像检索技术则是解决目前图像信息爆炸的有效方法之一。基于内容的图像检索技术的应用使管理者从大量的、单调的人工管理工作中解放出来,能够方便、快速、准确的从图像数据库中查找特定图像。本文分析了传统的基于文本的图像检索技术的弊端,介绍了基于内容的图像检索系统所具有的优点、系统结构及相关处理技术,并对利用图像的颜色特征进行检索中涉及到的问题进行了详细的研究,重点探讨了图像颜色特征的表示、颜色特征的提取和相似性度量等方面的问题。在现有的基于全局颜色直方图的图像颜色特征提取算法的基础上,提出了基于分块的图像颜色特征提取算法和基于综合颜色直方图并加权的图像颜色特征提取算法,以保证图像颜色特征的旋转、平移不变性的特点,并加入了图像的空间关系等因素,从而提高了基于内容的图像检索系统的检索效率。最后本文指出了当前基于内容的检索技术的研究热点和今后的发展方向。

全文目录


内容提要  4-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 选题背景  8
  1.2 图像检索技术的发展  8-10
    1.2.1 基于文本的图像检索技术  8-10
    1.2.2 基于内容的图像检索技术  10
    1.2.3 基于语义的图像检索技术  10
  1.3 基于内容的图像检索技术  10-13
    1.3.1 几种典型的基于内容的图像检索系统  11-12
    1.3.2 基于内容图像检索系统的特点  12-13
    1.3.3 基于内容图像检索系统的应用领域  13
  1.4 本文的主要工作和论文结构  13-15
    1.4.1 本文的主要工作  13-14
    1.4.2 本文的结构  14-15
第2章 图像特征提取技术  15-28
  2.1 基于内容的图像特征提取技术概述  15
  2.2 基于颜色的特征提取及表达方法  15-25
    2.2.1 颜色特征概述  15-16
    2.2.2 颜色空间模型  16-20
    2.2.3 颜色空间模型之间的转换  20-22
    2.2.4 颜色特征的表达方法  22-25
  2.3 基于纹理的特征提取技术  25-26
  2.4 基于形状的特征提取技术  26-27
  2.5 特征提取技术的比较  27-28
第3章 图像的相似性的度量和相关反馈技术  28-34
  3.1 图像特征相似性度量  28-30
  3.2 特征向量归一化  30-31
    3.2.1 特征向量内部归一化  30-31
    3.2.2 特征向量外部归一化  31
  3.3 相关反馈技术  31-32
  3.4 检索效果评价方法  32-34
第4章 基于颜色的图像特征提取算法与改进  34-49
  4.1 基于全局颜色直方图的颜色特征提取方法  34-36
    4.1.1 相似性度量公式  34
    4.1.2 基于全局颜色直方图的特征提取算法  34-35
    4.1.3 实验结果示例  35-36
  4.2 基于分块的局部颜色直方图特征的提取方法  36-39
    4.2.1 分块策略  36-37
    4.2.2 相似性度量公式  37
    4.2.3 基于分块的局部颜色直方图的特征提取算法  37-38
    4.2.4 实验结果示例  38-39
  4.3 基于综合颜色直方图并加权的特征提取方法  39-49
    4.3.1 分块策略  39-40
    4.3.2 相似性度量公式  40-41
    4.3.3 权值的确定  41-46
    4.3.4 基于综合颜色直方图并加权的特征提取算法  46-47
    4.3.5 实验结果示例  47-49
第5章 基于颜色特征的图像检索系统的设计与实现  49-55
  5.1 系统实现选用的开发工具  49
  5.2 CDIB 类的设计  49-51
  5.3 图像数据库的设计  51
  5.4 颜色空间的选择  51
  5.5 颜色直方图的存储形式  51-52
  5.6 颜色空间模型的量化  52
  5.7 相似性度量公式的选择  52-53
  5.8 系统的图像检索界面  53-54
  5.9 系统的体系结构图  54-55
第6章 总结  55-57
  6.1 本论文的工作总结  55
  6.2 后继工作和展望  55-57
参考文献  57-59
致谢  59-60
摘要  60-62
Abstract  62-63

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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） > 检索机
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