基于圖象分析的數(shù)碼照片管理方法研究.pdf

1、隨著數(shù)碼技術(shù)的飛速發(fā)展和因特網(wǎng)的普及，人們面臨海量的數(shù)碼圖象。怎樣迅速準(zhǔn)確的找到需要的照片、自動(dòng)調(diào)整方位錯(cuò)誤的照片、對(duì)照片質(zhì)量給出恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)是亟待解決的幾個(gè)重要問(wèn)題。本文針對(duì)這些問(wèn)題，主要做了以下幾個(gè)方面的工作： 首先，重點(diǎn)研究了圖象的紋理特征和顏色特征，提出了一種基于非下采樣Contourlet變換的紋理特征提取方法，實(shí)驗(yàn)表明該方法能有效的描述圖象的紋理特征。改進(jìn)了顏色特征提取方法，提出了基于關(guān)鍵區(qū)域的顏色特征提取方法，該方法

2、考慮了圖象顏色的位置特征，有效的提高了圖象檢索的性能，具有較好的查準(zhǔn)率和查全率。同時(shí)還采用VisUal C++建立了一個(gè)圖象檢索原型系統(tǒng)。 其次，把離散小波幀變換系數(shù)特征應(yīng)用于圖象方位檢測(cè)，該特征結(jié)合邊緣方向直方圖特征，采用組合SVM分類器模型用來(lái)進(jìn)行方位檢測(cè)可以有效的提高方位檢測(cè)的正確率。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在較低拒絕率的情況下達(dá)到了較高的檢測(cè)正確率，并且對(duì)室內(nèi)圖象方位檢測(cè)的正確率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)基于顏色矩的方法。 最后，在借