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基于ROI的网格商空间多粒度图像检索

作　者: 刘福刚
导　师: 李炜
学　校: 安徽大学
专　业: 计算机技术
关键词: 商空间粒度网格 ROI 特征提取相关反馈
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 22次
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内容摘要

伴随计算机技术及Internet的迅速发展,图像信息资源的检索已经成为国内外研究的热点。它结合人工智能、计算机视觉、模式识别、心理学等研究领域,由对图像特征的提取,进而与查询要求接近的图像在特征空间中进行匹配,故而就自动搜索和管理数据库中的图像。基于内容的图像检索目前存在问题是图像的底层视觉特征并不能反映图像的特点,确实存在着底部之间和高层语义的“语义鸿沟”。为克服“语义鸿沟”,近年来已提出了一些方法,如感兴趣区域检索、相关反馈和分类模型,本文对当前的一个研究热点—基于“感兴趣区域”的图像检索,提出了关于感兴趣区域的网格商空间多粒度图像检索。首先,介绍了基于内容的图像检索的研究背景和意义,以及国内外典型的CBIR系统。系统分析和研究了此领域的一些关键技术,如：底层特征提取方法,图像间的相似性度量方法,以及相关反馈的相关知识。其次,介绍了商空间粒度理论及其在图像分析里的应用。针对目前图像检索中存在的“语义鸿沟”问题,提出综合商空间粒度和网格理论的基于ROI的图像检索技术,并融合颜色、纹理和形状等底层特征,结合基于方差分析的相关反馈技术进行检索。使得系统具有较好的人机交互性能,能显著缩小“语义鸿沟”。最后,本文设计完成了基于ROI的网格商空间多粒度图像检索系统。该系统使用网格对图像进行划分,提取图像不同粒度下的各种底层特征存储在特征库,由用户选择的感兴趣区域,根据商空间粒度合成原理,返回查询结果,用户根据查询结果进行相关反馈。试验结果表明,此系统能较好地缩小“语义鸿沟”,具有较高的查准率和查全率。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-12
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 论文主要工作  9-10
  1.4 论文组织结构  10-12
第二章关于内容的图像检索技术  12-21
  2.1 引言  12
  2.2 特征提取及表达  12-16
    2.2.1 颜色特征  12-14
    2.2.2 纹理特征  14-15
    2.2.3 形状特征  15-16
  2.3 相似性度量的基本方法  16-18
    2.3.1 明可夫斯基距离  16-17
    2.3.2 二次型距离  17-18
    2.3.3 直方图相交  18
  2.4 相关反馈技术  18-20
    2.4.1 相关反馈提出的背景  18-19
    2.4.2 相关反馈的分类  19-20
  2.5 小结  20-21
第三章基于ROI的网格商空间多粒度图像检索技术  21-41
  3.1 引言  21-22
  3.2 商空间粒度理论概述  22-25
    3.2.1 粒度计算背景  22
    3.2.2 粒度计算研究现状  22-23
    3.2.3 商空间理论概述  23-25
  3.3 特征提取及表达  25-30
    3.3.1 颜色特征提取  25-26
    3.3.2 融合小波变换和共生矩阵的纹理特征提取  26-29
    3.3.3 融合Canny算子和相对矩的形状特征提取  29-30
  3.4 基于ROI的网格商空间多粒度图像检索  30-38
    3.4.1 网格划分及图像的ROI选择  31-32
    3.4.2 不同粒度下的特征提取  32
    3.4.3 特征归一化  32-34
    3.4.4 区域匹配  34-38
  3.5 基于方差分析的相关反馈  38-40
  3.6 小结  40-41
第四章系统的设计、实现与评价  41-56
  4.1 系统流程  41-42
  4.2 系统总体结构设计  42-43
  4.3 测试环境与系统配置  43-44
  4.4 算法评价标准  44
  4.5 试验结果与分析  44-55
    4.5.1 基于全局特征的图像检索效果对比  44-50
    4.5.2 基于全局融合特征与本文方法的查询结果对比  50-52
    4.5.3 加入相关反馈前后的查询结果对比  52-55
  4.6 小结  55-56
第五章总结及未来的工作  56-59
  5.1 总结  56-57
  5.2 未来的工作  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-64

基于ROI的网格商空间多粒度图像检索

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