基于对象颜色特征图像检索研究

摘要

随着多媒体技术时代的来临，大量的数字图像在互联网上流传，如何能够快速并且有效的获取需要的图像信息成为一个研究热点，基于内容的图像检索技术应运而生。目前对于基于内容的图像检索多数集中在基于全局的底层特征上，基于全局的方法比较简单，计算效率高，但对于一些用户不感兴趣的背景含信息量大、目标占图像比例比较小的图像的检索效果不佳。基于目标特征的图像检索能减少图像中背景信息对检索的影响，难点在于如何能够精确的从图像中提取互用感兴趣的目标区域。
　　 本文提出的一种基于对象的图像检索方法，先将图像进行分割，分割后再对分割出来的目标区域进行特征提取并进行检索。首先将图像的直方图量化，在量化后的直方图的峰值中找出合适的值作为图像中的主色，再把每个像素归类为距离最近的主色，把图像转换成为主色图，利用最大类间方差法找出类间方差最大的阈值，利用该阈值将图像分为目标和背景两部分，以此提取图像的目标区域。
　　 在特征提取环节中，先把图像分割中得到的目标区域进行颜色量化，用颜色按百分比排序法提取目标区域的主颜色，将主颜色和主颜色所占百分比作为特征向量进行图像检索，为了在主颜色特征中加入空间信息，在特征提取前将图像进行分块，对信息关注度不同的区域提取的特征设定不同的权值。最后采用的归一化的欧氏距离进行相似性度量。
　　 实验表明该方法能比较好的提取图像中的目标，在特征提取中排除了背景对相似度的影响，提高检索的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究的目的和意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要内容及结构

第2章基于内容的图像检索

2.1基于内容图像检索的系统结构

2.2图像特征提取

2.2.1颜色特征

2.2.2纹理特征

2.2.3形状特征

2.2.4空间关系特征

2.3相似性度量

2.4图像检索系统性能评价

2.5本章小结

第3章图像分割

3.1.图像分割的定义

3.2图像分割的方法

3.2.1并行边界分割技术

3.2.2串行边界分割技术

3.2.3并行区域分割技术

3.2.4串行区域分割技术

3.3利用图像分割提取对象

3.4本章小结

第4章颜色特征描述子

4.1 MPEG-7标准

4.2 MPEG-7的检索评价标准

4.3 MPEG-7标准的颜色描述子

4.3.1 MPEG-7中的颜色空间

4.3.2可伸缩颜色描述子

4.3.3主颜色描述子

4.3.4颜色布局描述子

4.4本章小结

第5章基于目标的图像检索

5.1改进的最大类间方差图像分割方法

5.1.1最大类间方差法原理

5.1.2主色的提取

5.1.3分割结果

5.2目标的特征提取

5.3相似性度量

5.4实验结果

5.5本章小结

第6章总结与展望

6.1总结

6.2未来与展望

致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文