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基于内容的图像检索关键技术研究
作 者: 姜兰池
导 师: 戴国骏;梁红兵
学 校: 杭州电子科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 基于内容的图像检索 特征提取 主色 Hu不变矩 多特征
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 155次
引 用: 5次
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内容摘要
随着多媒体技术及Internet的迅速发展,大规模数字图像的使用越来越广泛,图像资源的管理和检索也随之显得日益重要。然而图像所含的数据信息量大,抽象程度低,信息膨胀带来的问题很严重,传统利用对图像建立关键词等文本描述信息的方式已越来越不能适应网络信息检索的要求,很难表达图像中的全部内容。因此,建立有效的基于图像内容的检索机制来管理和查询这些海量的视觉数据资源就成人们迫切需要解决的问题,基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,CBIR)正是为了解决上述问题而出现的。该方法根据图像的可视化属性(如颜色、形状和纹理等)自动构建特征数据库及其索引结构,真正实现基于图像内容的检索。CBIR技术涉及计算机视觉、图像处理、模式识别、认知心理学等诸多领域,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文主要围绕基于内容的图像检索关键技术展开,主要内容包括以下几个方面:1.系统分析了基于内容的图像检索的基本原理和系统框架,包括颜色空间、MPEG-7的图像特征描述符(颜色、形状和纹理)的描述方法、特征选择、图像的相似性度量、颜色空间选择、图像检索性能评价标准以及相关反馈等。2.本章提出了一种基于HSV非均匀量化分块主颜色的图像检索方法,该方法克服了传统颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点,综合了全局直方图和分块直方图的优点。首先将图像分成3×3子块,将H、S、V三分量进行非等间隔的量化,并通过HSV非均匀量化提取主色,大大减小了计算量与存储空间,更有效的提取重要颜色特征;通过设置分块的权值系数,使不同分块有不同的权重值,更加有效的描述图像颜色分布情况。最后本文引入相关反馈机制调整不同分块的权重系数,可以更加准确的描绘各分块的图像特征。实验结果表明,本文提出的方法相比分块颜色直方图和全局颜色直方图有较好的查准率和查全率,检索效果有了较明显的改善。3.在研究形状特征提取的图像检索算法基础上,提出了一种利用图像边缘轮廓特征和Hu不变矩特征相结合的方法,能够得到一种既表现了图像的边缘特性又不失图像的整个区域特性的检索算法。首先利用改进的Canny算子获得较好的图像边缘;然后利用八邻域跟踪准则提取图像的外轮廓,最后计算7个不变矩特征来描述图像的形状特征。实验结果表明本文的算法可以有效提取目标的形状特征,具有良好的检索效果。4.由于图像的单一特征不能完整描绘图像的内容,本章将基于颜色、形状特征算法有效的结合起来,利用特征加权的方法实现了基于综合多特征的图像检索。实验结果表明,通过综合多特征的图像检索可以有效的提高检索性能,查全率和查准率都有明显的提高,有效的弥补了单一特征的不足。最后本文采用模块化方法设计了ImageRetrieval图像检索系统原型,系统讲述了ImageRetrieval图像检索系统的实现及系统的功能模块,验证了本文的算法正确性。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-12 1 绪论 12-19 1.1 课题研究背景及意义 12-13 1.2 国内外研究现状 13-17 1.2.1 国内外研究现状与趋势 13-15 1.2.2 国外的典型图像检索系统 15-16 1.2.3 国内的典型图像检索系统 16-17 1.3 CBIR 技术的应用前景 17-18 1.4 本文的研究内容 18-19 2 基于内容的图像检索关键技术 19-25 2.1 CBIR 的基本检索原理和系统框架结构 19-20 2.1.1 CBIR 的基本检索原理 19 2.1.2 CBIR 的系统框架结构 19-20 2.2 图像特征的描述 20-21 2.3 图像相似性匹配 21-22 2.3.1 常用的相似性度量匹配算法 21-22 2.4 图像检索性能评价准则[35] 22-24 2.4.1 查全率与查准率 23 2.4.2 命中准确率 23-24 2.5 相关反馈技术 24 2.6 本章小结 24-25 3 基于颜色特征的图像检索 25-39 3.1 引言 25-26 3.2 颜色的空间模型 26-28 3.2.1 RGB 颜色模型 26 3.2.2 HSV 颜色模型 26-27 3.2.3 RGB 与HSV 颜色模型的转换 27-28 3.3 颜色量化 28-31 3.3.1 颜色量化定义[35] 28-29 3.3.2 HSV 颜色非均匀量化 29-31 3.4 颜色特征的提取 31-33 3.4.1 颜色直方图 31-32 3.4.2 图像主色的提取 32 3.4.3 颜色分块加权算法 32-33 3.5 颜色特征的相似性度量 33-34 3.6 权值系数的调整 34-35 3.6.1 查询移动向量 34 3.6.2 方差调整距离测度 34-35 3.6.3 分块权系数的调整策略 35 3.7 实验结果与分析 35-37 3.8 本章小结 37-39 4 基于形状特征的图像检索 39-50 4.1 引言 39 4.2 图像边缘特征的提取 39-43 4.2.1 Canny 算子和Canny 准则 40 4.2.2 边缘检测的算法流程 40-43 4.3 目标区域轮廓的提取 43-46 4.3.1 轮廓跟踪 43-44 4.3.2 轮廓图像预处理 44-45 4.3.3 轮廓图像二值化 45-46 4.4 形状特征的提取 46-48 4.4.1 不变矩特征 46-47 4.4.2 特征归一化 47-48 4.5 形状特征的相似性度量 48 4.6 实验结果与分析 48-49 4.7 本章小结 49-50 5 多特征综合检索和系统实现 50-57 5.1 多特征综合检索 50-51 5.2 实验结果与分析 51-53 5.3 ImageRetrieval 原型系统设计 53-56 5.3.1 系统的功能设计 53 5.3.2 ImageRetrieval 系统主界面 53-54 5.3.3 特征提取模块设计 54 5.3.4 数据库模块设计 54-55 5.3.5 图像检索模块设计 55-56 5.4 本章小结 56-57 6 总结和展望 57-59 6.1 总结 57-58 6.2 展望 58-59 致谢 59-60 参考文献 60-63 附录 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) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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