基于感兴趣区域的图象检索技术研究

摘要

论文系统研究了基于感兴趣区域的图象检索技术;详细阐述了根据人眼视觉特征选取感兴趣区域的新方法.并对现有基于感兴趣区域的图象检索技术进行了改进.对于感兴趣区域的提取,论文采用基于子区域的区域生长方法,在原根据关注度图和相对位置作为生长条件的基础上,加入了对图像内容信息(颜色纹理)的考虑,并且颜色纹理的权重可以根据图象不同自适应调整,增加了速度,提高了图象中的感兴趣区域提取的准确性.图象的特征描述问题,采用了感兴趣区域特征与图象整体特征相结合的方法,降低了感兴趣区域提取不准确带来的影响,加入了对图象背景信息的考虑,提高了检索的准确率.论文采用Visual C++ 和Matlab对论文提出的算法进行了仿真实验,证明了本文算法的有效性.