基于微粒群和小波變換的圖像檢索算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術、計算機技術，通信技術及Internet網(wǎng)絡的飛速發(fā)展，包括圖像在內(nèi)的各種多媒體數(shù)據(jù)的數(shù)量正以驚人的速度增長。如何提供一個有效的算法來快速、準確的查詢這些具有豐富內(nèi)涵的圖像信息成為當今檢索領域的研究熱點。基于內(nèi)容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval，CBIR)技術是解決這一問題的關鍵技術之一。 CBIR從可視化角度對圖像檢索進行探討，通過多媒體信息本身的語義和媒體的視覺特征進行檢索

2、。其中，視覺特征包括顏色、紋理、形狀等。本文通過提取圖像的顏色特征進行研究，主要研究工作概括如下： 1．引入分塊小波變換。小波變換可以把圖像分解成不同頻率的子圖像之和，分別代表圖像的不同結構，可以通過它方便地提取圖像的主要結構信息和細節(jié)信息。采用分塊技術可以表達圖像的空間分布特性，從而提高算法的搜索性能。 2．引入微粒群算法。作為一種新的群體智能方法，微粒群群算法(particle swarmoptimization，P

3、SO)是一個非常有前景的工具。該算法特別適合于模擬個體間的社會交互，具有收斂速度快、通用性強等優(yōu)勢。本文引入微粒群算法對基于小波變換的圖像檢索算法進行優(yōu)化，加快了算法的搜索速度。 3．設計并實現(xiàn)了基于微粒群和小波變換的圖像檢索算法。本文將分塊小波技術和微粒群算法與一般的基于顏色直方圖的圖像檢索算法相結合，提出基于微粒群和小波變換的圖像檢索算法。該算法引入小波技術提高了特征提取的有效性；采用分塊技術提高了圖像檢索性能；結合微粒群算