改进的主颜色提取方法及自适应权重图像检索算法研究

摘要

随着社会的快速发展和信息化的不断提高，人们对数据信息的强烈需求，于是出现了大容量的图像数据库。研究更好的表示图像内容的特征提取算法，进行有效的图像检索，成为图像处理方面的一个热点。
　　在分析研究MPEG-7主颜色描述符的基础上，考虑到大部分图像是由目标图像和背景图像两部分构成的，且大多数图像的目标物体出现在图像中间的情况，针对主颜色描述符忽略了背景噪声对目标物体的干扰，提出了一种改进的主颜色描述符(Improved DCD，IDCD)。改进的主颜色描述符通过检索图像边界区域，提取图像背景噪声，减少背景噪声对图像目标的干扰。实验结果表明使用IDCD比传统的主颜色在检索准确率和检索效率上可以取得更好的检索效果。
　　依赖图像的单特征，不能较好的反映出一幅图像的内容。为了更好的表达出图像的内容信息，本文提出了基于中心块的多特征图像检索算法。在传统的颜色特征基础上做了改进，有效的区分了图像中的目标物体和背景噪声，在计算图像距离时可减少背景噪声的干扰;基于中心块的纹理特征，避开了图像中与目标图像关系不大的背景纹理，更接近图像目标物体的纹理特征。在经过外部高斯归一化后，综合基于图像中心块的两种特征，从Corel图像库中选取图像进行检索实验。分析实验结果得出，与传统的综合多特征的图像检索算法相比，其检索精度有了较大提高。
　　针对在综合图像多特征检索时，特征权值的设定难题，本文提出了运用差分演化算法在图像库中优化权值的方法，解决了由于设置固定权值导致检索相似图像时存在的限制性问题，对权值的设定起到了一定的优化作用。通过实验验证了自适应权值比固定权值在图像检索上有更高的准确率。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文主要研究内容

1．4 本文的框架结构

第2章 图像检索的相关理论

2．1 MPEG-7标准概述

2．1．1 MPEG-7标准的主要元素

2．1．2 MPEG-7标准在图像检索中的地位

2．2 MPEG-7颜色描述符

2．3 检索性能评价标准

2．3．1 查全率和查准率

2．3．2 平均归一化检索等级

2．4 图像特征匹配

2．4．1 计量定理

2．4．2 常用的匹配算法

2．5 本章小结

第3章 改进的MPEG-7主颜色图像检索算法

3．1 图像预处理

3．2 HSV颜色空间

3．3 颜色量化

3．4 图像颜色特征模型

3．5 MPEG-7主颜色描述符

3．6 改进的主颜色提取算法

3．7 实验结果及分析

3．8 本章小节

第4章 基于中心块的多特征图像检索算法

4．1 基于中心块的主颜色提取算法

4．2 纹理特征

4．2．1 灰度共生矩阵的定义

4．2．2 数字统计量

4．2．3 基于中心块的纹理特征提取算法

4．3 特征归一化

4．3．1 内部特征归一化

4．3．2 外部特征归一化

4．4 基于中心块的多特征图像检索算法描述

4．5 实验结果及分析

4．6 本章小结

第5章 自适应权值图像检索算法

5．1 差分演化算法

5．1．1 算法简介

5．1．2 算法基本流程

5．2 自适应权值图像多特征检索

5．3 实验结果及分析

5．4 本章小结

第6章 总结和展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢