基于中心区域双向匹配的图像检索技术研究

摘要

近年来,伴随计算机科学技术和多媒体技术的快速发展,互联网和各种数字化设备的也变得越来越普及,使得全世界的各类多媒体信息正急速的增长和传输。图像作为多媒体信息中的一种,因为其内容丰富多彩、表现直观,备受人们的青睐。因此如何有效地组织、管理和充分的利用图像信息库的资源一直是国内外科学研究工作者关注的问题。图像检索技术就是在这种背景下产生的新兴研究领域。本文在图像检索方面的主要工作如下：
　　 ⑴在颜色特征图像检索中,主要研究了颜色空间的选择量化方法和几种常用的颜色特征提取方法,提出了基于边缘区域颜色特征优先筛选的图像检索方法,通过对图像边缘区域和中心区域固定分块后,先通过边缘区域颜色特征的相似性度量对图像数据库进行初步筛选,再比较图像中心区域的颜色特征,最终获得检索结果。并对传统统计的直方图法、固定分块直方图法和本文的检索算法进行实验分析。
　　 ⑵提出了基于中心区域双向匹配的图像检索方法,这种方法改变普通方法单向比较的理念,提出了中心区域进行双向的匹配,并分别结合图像颜色特征,以及图像颜色和纹理特征进行实验分析,进一步验证了多特征综合的方法优于单一特征的方法。
　　 ⑶对上述的几种图像检索方法,包含本文提出的两种新的方法,设计了一套可单机运行的系统,该系统还实现了自由设定参数的功能。通过设定筛选保留数目等参数进行反馈,在一定程度上改善漏选错选等状况,提高检索效果。通过检索的实验结果证明了本文提出的检索算法优于传统算法,并且综合多特征的检索算法优于单一特征的检索算法。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 国内外的研究现状

1.3 基于内容的图像检索系统的发展趋势

1.4 基于内容的图像检索系统的应用前景

1.5 本文的研究内容和章节安排

第二章 基于内容的图像检索相关技术

2.1 基于内容的图像检索技术的系统框架

2.2 图像特征的提取技术

2.2.1 颜色特征

2.2.2 形状特征

2.2.3 纹理特征

2.2.4 空间关系特征

2.3 相似性度量方法

2.4 CBIR系统检索性能评价标准

2.5 本章小节

第三章 基于边缘区域颜色特征优先筛选的图像检索方法

3.1 颜色模型

3.1.1 RGB颜色空间

3.1.2 HSV颜色空间

3.1.3 HSI颜色模型

3.2 颜色特征的提取

3.2.1 颜色直方图

3.2.2 颜色矩

3.2.3 颜色集

3.2.4 颜色熵

3.2.5 颜色聚合向量

3.2.6 颜色相关图

3.3 本文颜色模型的选择

3.4 传统直方图法和固定分块直方图法

3.4.1 全局颜色直方图的优缺点

3.4.2 固定分块提取颜色直方图法的优缺点

3.5 基于边缘区域颜色特征优先筛选的图像检索方法

3.5.1 本文思路的提出及算法改进

3.5.2 本文的方法及流程

3.5.3 本文的参数选择以及图像的处理

3.5.4 颜色特征的提取

3.5.5 颜色特征的相似性度量

3.5.6 实验与结论

3.6 本章小结

第四章 基于中心区域双向匹配的图像检索技术研究

4.1 思路的提出及算法改进

4.2 基于颜色特征的图像中心区域双向匹配的图像检索技术

4.2.1 详细方法与流程

4.2.2 参数选择与图像的初步处理

4.2.3 特征提取

4.2.4 相似性度量

4.3 综合颜色特征和纹理特征的图像中心区域双向匹配的图像检索技术

4.3.1 灰度共生矩阵提取纹理特征的方法

4.3.2 对基于颜色特征的图像中心区域双向匹配的图像检索技术的改变

4.3.3 特征提取及相似性度量

4.4 实验与分析

4.5 本章小结

第五章 图像检索系统的设计

5.1 系统的开发环境和工具

5.2 系统设计流程图

5.3 系统的主要功能界面

5.4 本章小结

第六章 总结及展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢