基于綜合特征的圖像檢索方法研究.pdf

1、在簡要介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索研究背景、意義、國內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，本論文重點(diǎn)研究與探討基于綜合特征的圖像檢索方法。首先研究了基于顏色、形狀特征的圖像檢索方法。其次為了使檢索的結(jié)果盡可能與人對圖像內(nèi)容的理解一致，減小語義鴻溝，本文探討了基于區(qū)域的綜合特征圖像檢索，對其主要從圖像分割、區(qū)域表達(dá)、相似性度量等方面作了研究和探索，并用具體理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了文中算法的正確性和有效性。 本文的主要工作和創(chuàng)新如下：

2、 (1)為了能更好地表達(dá)顏色的空間分布特征，提出了一種基于局部顏色空間特征的圖像檢索方法，它依據(jù)圖像中主要物體的尺寸動(dòng)態(tài)的對圖像分塊的方法來獲取顏色的空間分布信息，且能進(jìn)行各分塊權(quán)值的調(diào)整，從而提高了檢索精度。 (2)研究了基于顏色和形狀綜合特征的圖像檢索。用邊緣方向自相關(guān)圖表示圖像的形狀內(nèi)容；對于顏色特征，計(jì)算圖像顏色的局部累加直方圖，同時(shí)為了彌補(bǔ)其不包含顏色空間分布關(guān)系的缺點(diǎn)，又提取了分塊的顏色矩，并利用高斯模型對各特征

3、距離進(jìn)行歸一化，綜合上述三個(gè)歸一化距離，進(jìn)行全局相似度量。綜合不同特征進(jìn)行圖像檢索能達(dá)到優(yōu)勢互補(bǔ)的效果。 (3)基于有限混合模型和EM算法，提出了綜合顏色、紋理和位置特征的自適應(yīng)圖像分割方法。用高斯混合模型和t混合模型建立顏色、紋理和位置特征的聯(lián)合分布，分別用改進(jìn)的分裂—融合EM算法和貪婪的EM算法估計(jì)模型參數(shù)，然后根據(jù)貝葉斯最小錯(cuò)誤率準(zhǔn)則對圖像進(jìn)行分割。 (4)區(qū)域匹配和相似性度量也是圖像檢索系統(tǒng)的中心環(huán)節(jié)，本文通過檢