基于綜合特征的圖像檢索方法的研究.pdf

1、隨著計算機、多媒體以及網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展,人類進入了信息時代。隨著社會的信息化,越來越多的數(shù)字圖像資源出現(xiàn)在人們的生活中,如何對規(guī)模越來越大的圖像數(shù)據(jù)庫進行有效的管理就成為目前迫切需要解決的問題。于是,基于內(nèi)容的圖像檢索技術CBIR(Content-Based Image Retrieval)應運而生。
　　 目前基于內(nèi)容的圖像檢索技術主要集中在圖像的低層視覺特征,如顏色、紋理、形狀等。顏色特征具有旋轉不變性和尺寸不變性,然而經(jīng)

2、典的顏色直方圖法只是記錄圖像的全局顏色信息,并不能反映顏色信息的空間特性。紋理特征具有旋轉不變性和較強的抗噪能力,但當受到光照、反射以及圖像分辨率變化的影響時所計算出來的紋理可能會有較大偏差。針對這些問題,本文提出一種基于顏色與紋理相結合進行檢索的新方法,主要工作體現(xiàn)以下幾個方面：
　　 1、較全面地討論了基于內(nèi)容的圖像檢索技術的基本概念、關鍵技術及己取得的成果,分析了國內(nèi)外研究動態(tài)和今后的一些研究方向,為后續(xù)的算法理解奠定了理

3、論基礎。
　　 2、本文針對顏色直方圖不能反映顏色信息的空間特性等問題,對基于顏色的圖像檢索方法進行了改進,提出了一種基于全局主色和局部主色加權和的分塊檢索方法。首先在進行顏色空間的選擇、轉化及量化操作之后對圖像進行扇形分區(qū),分別提取圖像的全局主色和各分區(qū)主色,然后計算全局主色和分區(qū)的各顏色的加權和,從而得到圖像的顏色特征。這樣在一定程度上反映了圖像的空間信息。該方法簡單,可以更加靈活準確地描述圖像的顏色特征,實驗結果表明這種方

4、法具有較好的檢索效果和性能。
　　 3、針對對紋理信息的捕捉容易受到背景信息的干擾等問題,本文提出了基于加強前景圖像紋理的圖像檢索方法。其基本思想如下:采用Otsu法計算出分割圖像的最優(yōu)閾值T,從而得到前景圖像與背景圖像,然后利用某個值加強前景圖像信息并弱化背景圖像信息,并結合原始圖像利用灰度共生矩陣法提取紋理特征,從而進行圖像檢索。該方法增強了前景圖像的信息,并融合了全局圖像的信息,能夠在一定程度上過濾背景信息,改進了原有算法

5、易捕捉背景圖像中的干擾信息的不足,檢索性能得到提高。
　　 4、綜合顏色、紋理特征進行圖像檢索。只用一種特征進行檢索雖然取得了不錯的效果,但形式比較單一,包含的圖像內(nèi)容信息也比較片面,往往還不能滿足用戶的檢索需求,通常需要綜合特征。因此本文在顏色特征和紋理特征改進的基礎上,利用歸一化方法,分別對查詢圖像與圖像庫中所有的顏色向量和紋理向量進行歸一化,然后對兩特征進行加權相加,從而得到綜合特征,進行圖像檢索。本文的方法不僅在顏色特征