校園網(wǎng)不良圖像檢索算法設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體、網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，各種圖像的應用日益廣泛，但是海量的圖像數(shù)據(jù)內容中不免含有大量不良內容的圖像，侵襲了校園內廣大青少年的心理健康。本文試圖通過基于內容的圖像檢索，來提取出含有不良內容的圖像，該技術已經(jīng)成為國內外研究的熱點。它結合了圖像處理、模式識別、圖像理解、數(shù)據(jù)庫等技術，是一項在理論研究和實際應用中都極有前途的新技術。
　　 本文論述了基于圖像檢索技術的發(fā)展概況，對基于顏色主色調、基于頻域信息的圖像檢索技術進行了研

2、究探討，設計了一個圖像檢索系統(tǒng)的框架，并根據(jù)標準膚色、姿態(tài)特征庫進行對比，程序實現(xiàn)了上述兩種圖像檢索技術。
　　 基于內容的圖像檢索方法，其主要思想是根據(jù)圖像所包含的色彩、紋理、形狀以及對象的空間關系等低層圖像特征來分析圖像信息，建立圖像的特征矢量作為其索引，檢索方法目前主要是根據(jù)圖像的多維特征進行相似查詢。
　　 基于內容的圖像檢索的目的不是去理解或識別圖像目標，它所關注的是能否基于內容快速發(fā)現(xiàn)所需信息，在用戶可以接受

3、的響應時間內從圖像庫中查詢到符合要求的圖像。這種查詢過程充分體現(xiàn)了圖像的信息特點又結合了圖像處理、圖像理解、數(shù)據(jù)庫技術、模式識別技術和良好的人機交互技術。
　　 理想的基于內容的圖像檢索希望采用圖像處理與計算機視覺技術，自動的從圖像中獲得語義內容。由于圖像語義的內在復雜性，目前還難以實現(xiàn)對圖像語義的自動提取。但是圖像的視覺特征與圖像的語義內容存在著一定的內在聯(lián)系，比如人類就是通過對圖像視覺特征的感知來獲得圖像的語義信息。而且在一

4、些特定的應用領域，如醫(yī)學圖像診斷和石油地質勘探中，圖像的底層視覺特征如紋理、形狀等就是檢索的依據(jù)和判斷標準。所以目前的基于內容的圖像數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)是建立在基于圖像的底層視覺特征對比基礎上的。
　　 本文首先介紹了基于內容圖像檢索的發(fā)展背景，國內外的發(fā)展現(xiàn)狀、存在的問題。對圖像檢索系統(tǒng)的框架，圖像檢索中涉及的圖像特征提取技術、特征匹配技術、特征描述技術、圖像檢索技術進行了深入的研究，顏色特征是描述圖像的常用方法，本文從光學、視覺心

5、理學、數(shù)字圖像處理等多種角度對各種顏色模型進行了討論，分析它們的模型定義、特點以及適用范圍。在此基礎上，選取能夠良好再現(xiàn)人類視覺色彩特征的變形的HSI顏色模型，在此顏色空間內，通過適當?shù)木垲惙治鏊惴ǎ诩骖欘伾直媛屎皖伾卣骶S數(shù)的條件下，提取原始圖像的主色作為顏色特征矢量。通常顏色特征都是采用直方圖來進行描述，但是顏色信息非常豐富。采用傳統(tǒng)顏色直方圖描述圖像顏色特征計算復雜度很高。本文采用顏色主色調的方法來描述圖像顏色特征并用于圖像檢

6、索。
　　 在對人的視覺行為、目前顏色空間量化的方法進行研究的基礎上，本文對提取顏色特征中的顏色空間量化方法進行改進，使量化后的結果更加符合人眼的視覺特點。將改進后的算法應用于圖像檢索，將檢索結果與算法改進前的檢索結果進行了比較分析，證明改進后的算法具有一定的效果。
　　 通常的基于顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)，都只是根據(jù)圖像的全局顏色特征進行匹配檢索，忽略了圖像顏色的空間信息，本文在考慮圖像顏色空間信息的同時，借鑒圖像紋理特

7、征的處理分析方法，提出了主顏色紋理概念并將其應用于圖像特征提取。該新算法將圖像紋理分析方法應用于顏色特征分析方法中，綜合利用了兩種方法分析圖像特征的優(yōu)點。將該算法應用于圖像檢索中，并對圖像檢索結果與改進前算法檢索結果進行了分析比較。
　　 圖像紋理特征分析也是圖像檢索中一種應用非常廣泛的技術，本文分析了圖像的紋理特征特點，介紹了紋理特征的描述和紋理特征的提取方法，研究了利用紋理特征進行圖像檢索的方法，對紋理特征提取分析中的共生矩

8、陣進行了深入的研究。在此基礎上，本文提出一種較簡單的與圖像紋理相關的基于圖像頻域特征的圖像檢索方法，該方法具有簡單，計算復雜度小等特點。將該方法應用于標準指紋圖像庫進行指紋檢索，實踐證明該方法非常有效，具有較高的檢索準確度。
　　 本文設計了一個圖像檢索系統(tǒng)框架，實現(xiàn)了基于顏色主色調、圖像頻域信息特征的圖像檢索方法。介紹了本系統(tǒng)的工作流程和原理，對基于內容圖像檢索的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行了分析與設計。采用本檢索系統(tǒng)對本文涉及到的各種基于