基于特征融合及相关反馈的CBIR关键技术研究

摘要

随着图像采集技术、存储技术、以及计算机网络技术的的飞速发展，图像数据呈现几何级数快速增长，并且在因特网上出现了许多大容量的图像数据库。由此也给图像的管理和检索带来了空前的困难。基于图像检索的技术的研究迫在眉睫，尤其是基于内容的图像检索(CBIR)。
　　目前图像检索领域中存在的主要问题之一：所提取单一特征无法准确的描述图像信息，以及图像底层特征与人对图像内容的理解之间存在着较大的差异即“语义鸿沟”。多特征融合可以有效解决单一特征无法全面描述图像信息这一问题；解决语义鸿沟的有效途径就是引入相关反馈机制。本论文将颜色、纹理、形状等多种特征结合相关反馈技术，设计并实现了一个CBIR系统。主要研究内容如下：
　　(1)首先从纹理特征出发，采用灰度共生矩阵和均一化算法进行纹理特征提取，分别利用欧式距离和直方图相交法进行相似度匹配，在MATLAB7.1平台上设计并实现了一个基于纹理特征的图像检索系统。
　　(2)针对单一特征无法全面表达图像信息这一缺点，并采用自定义权重的方法将图像的纹理、颜色、形状等底层特征进行融合，实现了一个基于特征融合的图像检索系统。
　　(3)在上述的图像检索系统中融入基于支持向量机的相关反馈机制，实现了检索过程的人机交互，提高检索满意度。
　　本文在国际标准图像数据库Corel上进行试验与测试，得到了较好的效果。

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第 1章 绪 论

1 .1 图像检索的发展历程

1 .2 课题研究的背景及意义

1 .3 国内外研究现状

1 .4 图像检索所存在的问题

1 .5 论文内容组织安排

第 2 章基于内容的图像检索的关键技术

2.1 CBIR系统介绍

2 .2 图像特征表示及其提取方法介绍

2 .3 相似性度量准则

2 .4 检索性能评价标准

2 .5 图像检索中的相关反馈技术

2 .6 本章小结

第 3 章基于纹理特征的图像检索

3 .1 图像纹理特征的提取

3 .2 灰度共生矩阵

3.3 LBP特征提取

3 .4 实验

3 .5 结果分析

3 .6 本章小结

第 4 章基于多特征融合的图像检索

4 .1 颜色特征提取

4 .2 颜色特征提取结果

4 .3 形状特征提取

4 .4 形状特征提取结果

4 .5 特征匹配与特征融合

4 .6 实验

4 .7 实验结果

4 .8 本章小结

第 5章特征融合及相关反馈的图像检索系统

5 .1 图像检索中的相关反馈

5 . 2 基于LS-SVM相关反馈算法

5 .3 实验

5 .4 实验结果

5 .5 结果分析

5 .6 本章小结

第 6 章总结及展望

6 .1 本文所做的工作总结

6 .2 展望

参考文献

致谢