基于全局和局部特征的圖像檢索算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展，圖像數(shù)量呈井噴式增長。如何從網(wǎng)絡(luò)或者特定圖像庫中有效地獲取合適的圖像來滿足人們的需求顯得尤為重要，成為當(dāng)今的研究熱點。目前，圖像檢索領(lǐng)域主要有三種方法：基于文本的圖像檢索(TBIR)、基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)和基于語義的圖像檢索。如上所提到的TBIR系統(tǒng)中，需要依靠人工理解標(biāo)注圖像關(guān)鍵字，由于標(biāo)注過程中的人工主觀性，使基于文本的圖像檢索方法的檢索效率和準(zhǔn)確度都有待提高。為了克服TBIR檢索過程中存在的

2、局限性，提出了CBIR方法，即基于內(nèi)容的圖像檢索?；趦?nèi)容的圖像檢索方法通過提取圖像的底層特征并且采取一定的方式進行處理，這些特征包括能夠?qū)D像進行信息表示的顏色特征、紋理特征、形狀特征和空間關(guān)系特征。檢索的基本方法主要是由用戶輸入一幅圖像，提取圖像的底層特征并且與圖像庫中的圖像進行相似度計算，根據(jù)相似度優(yōu)先排序，輸出最為相似的即為檢索結(jié)果。在基于內(nèi)容的圖像檢索中全局特征和局部特征的結(jié)合運用對檢索效果有很大的幫助，圖像分割在局部特征的提

3、取過程中發(fā)揮了很大的作用。
　　本文主要研究了基于全局和局部特征的圖像檢索方法,主要工作如下：
　　1.基于特征關(guān)聯(lián)融合的圖像檢索方法基于特征關(guān)聯(lián)融合的圖像檢索方法主要是一種基于顏色和紋理特征相互關(guān)聯(lián)融合的圖像檢索新方法。在該方法的應(yīng)用過程中首先進行顏色空間的轉(zhuǎn)化操作同時非等間隔量化HSV顏色空間，以便提取圖像的顏色特征，后利用Gabor小波提取圖像的有效紋理特征。同時對圖像類別進行簡單的劃分，針對內(nèi)容分布簡單的檢索圖像，采

4、用圖像底層特征串行關(guān)聯(lián)方法；對于內(nèi)容分布復(fù)雜的檢索圖像，采用基于典型相關(guān)分析（CCA）處理圖像底層視覺信息進行特征并行關(guān)聯(lián)，最后通過對顏色特征和紋理特征間的有效融合進行檢索。實驗結(jié)果表明方法可行。
　　2.基于全局和局部特征的圖像檢索方法基于全局和局部特征的圖像檢索系統(tǒng)可由以下步驟描述：圖像的分割、圖像的全局特征和局部特征的提取與計算、特征間的相似性度量、依據(jù)檢索結(jié)果相似性優(yōu)先排序。其中，圖像的全局特征和局部特征的提取和計算是檢索