基于興趣點(diǎn)的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷應(yīng)用，數(shù)字圖像的數(shù)量不斷增長，如何對其進(jìn)行組織、存儲、表達(dá)、查詢和檢索是急需解決的一個問題。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)為解決這個問題提供了一種有益的途徑。在基于內(nèi)容的圖像檢索中，人們常常提取顏色、紋理以及形狀的全局特征來描述整幅圖像，然而全局特征不能描述圖像的細(xì)節(jié)，丟失了圖像的空間信息，并且用戶可能僅僅對部分圖像或圖像中的某一對象感興趣，這時候圖像的全局特征將不再有效，我們必須考慮圖像的局部特征，而興趣點(diǎn)恰恰可以用來提取

2、圖像的局部特征。
　　本文重點(diǎn)研究了基于興趣點(diǎn)的圖像表示和檢索方法，在當(dāng)前一種較有效的基于興趣點(diǎn)同心圓環(huán)的圖像檢索方法的基礎(chǔ)上，針對它不能夠很好的抑制游離的興趣點(diǎn)對圖像檢索造成不利影響的缺點(diǎn)，提出了一種基于興趣點(diǎn)凸包的圖像檢索方法，先利用小波變換檢測出興趣點(diǎn)后，然后遞歸的求出興趣點(diǎn)的凸包，并將這些凸包分插在桶里，形成基于興趣點(diǎn)凸包的顏色直方圖特征和Gabor小波紋理特征，并結(jié)合興趣點(diǎn)的空間離散度特征、全局顏色直方圖特征和基于小波和

3、矩的形狀特征進(jìn)行圖像檢索，取得了較好的結(jié)果。
　　另外，本文針對移動查詢點(diǎn)相關(guān)反饋方法對一次檢索返回的相關(guān)圖像和不相關(guān)圖像沒有精確的考慮它們的權(quán)值的缺點(diǎn)，作了一定的改進(jìn)，提出了一種基于SVM(support vector machine)加權(quán)的移動查詢點(diǎn)的相關(guān)反饋方法。
　　本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，為驗(yàn)證上述方法提供了實(shí)驗(yàn)平臺。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的基于興趣點(diǎn)凸包的圖像檢索方法要好于基于興趣點(diǎn)同心圓環(huán)的圖像