基于內(nèi)容的圖像檢索研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息化產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,圖像信息越來越成為人們生活和工作中信息交流與服務的重要形式,使得圖像數(shù)據(jù)日益劇增。如何靈活、高效的管理這些海量的圖像數(shù)據(jù),成為當前極具挑戰(zhàn)的問題。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)是一種有效的圖像分析、管理圖像數(shù)據(jù)庫的方法,越來越成為研究熱點。
　　 本文在分析研究基于內(nèi)容的圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,深入研究了基于內(nèi)容的圖像檢索的特征提取和圖像相似匹配算法,以及它們各自的特點與目前存在的一些問題。簡單分析了相關(guān)反饋

2、技術(shù)及圖像檢索性能測試標準。
　　 實現(xiàn)了基于顏色的圖像檢索模型,著重研究了顏色直方圖、顏色矩、顏色相關(guān)圖等相關(guān)顏色特征提取技術(shù)。在HSV顏色空間模型下,在不影響圖像特征質(zhì)量的前提下,對各個通道下顏色值進行量化,提取量化顏色直方圖。運用特征向量絕對值距離算法進行圖像間的相似匹配,并討論了運用傳統(tǒng)顏色特征進行圖像檢索存在的一些技術(shù)難題。
　　 基于單一圖像特征不能充分表達圖像內(nèi)容信息,圖像檢索效果不佳的問題,提出了融入分形

3、紋理信息,綜合提取圖像顏色特征和圖像分形紋理特征的新方法。分析比較了現(xiàn)有圖像分形維數(shù)的計算方法,驗證了差分計盒方法是一個簡單、準確估算圖像分形維數(shù)的方法。
　　 根據(jù)當前計算圖像分形維數(shù)算法特點,將圖像分形維數(shù)非線性量化。綜合估計圖像在HSV空間中各個顏色通道下的分形維數(shù),提出了分形維數(shù)量化直方圖的概念。實驗證明運用分形維數(shù)量化直方圖能夠查詢出具有相同圖像粗糙度的圖像信息,一定程度上滿足了人眼對圖像紋理的感知心理。