构建应用图像并行处理的图像搜索引擎

摘要

笔者所在日本某大型企业参加的项目是一个大型的ERP系统。在这个系统，几乎所有的查询均是基于文本关键字的查询。对于图像的搜索，由于速度和查询方法的局限，仍然是一个无法完善解决的问题。目前，该企业将其作为一个专项攻关技术，正在研究中。 同时，Internet的迅猛发展，随着信息的增多，使人们在网上快速定位到所需信息带来了很大的困难。搜索引擎的出现增强了人们定位信息的能力，可以帮助人们迅速找到所需要的信息。但迄今为止，对于基于内容的图像搜索，在Internet上，仍是一个不断探索的课题。随着图像检索引擎的发展，以及图像搜索引擎的一些雏形的推出，这一领域正在不断地完善。速度和准确度是基于内容的图像搜索引擎发展的两大瓶颈问题。 在此项目背景下，本文研究了图像搜索引擎技术的基本原理和体系结构，分析了目前图像搜索引擎技术面临的图像搜索速度慢的主要问题，并提出了将图像并行处理算法应用到图像搜索引擎中的对策。 本文的研究是在NggolekiGinambaran图像检索引擎的开源项目的基础上进行的。本文中介绍了类似于NggolekiGinambara图像搜索引擎的基本构建和总体结构以及改良性的实现以及本人在该项目中将图像并行算法在图像搜索引擎中的应用工作和在工作中取得的一些体会。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1产生背景

1.2目标

1.3国内外研究现状

1.4本文的结构

第二章图像搜索引擎和集群式系统的图像并行处理简介

2.1图像搜索引擎简介

2.1.1图像搜索引擎的定义

2.1.2图像搜索引擎的特点

2.1.3图像数据库的分类以及本文图像搜索引擎所选用的数据库形式

2.1.4搜索引擎的结构分类以及本文图像搜索引擎所采用的结构

2.2集群式计算机的图像并行处理简介

2.2.1图像并行化方法

2.2.2集群计算机的并行系统的特点

2.2.3.本文所采用的集群机上的图像并行化方法

第三章集群式图像并行处理的图像搜索引擎的整体设计

3.1设计思想的考虑

3.1.1设计策略

3.1.2图像处理系统结构的选择

3.1.3图像搜索引擎的处理速度的评价方法的选择

3.1.4算法的选择

3.2功能设计

3.2.1模块功能设计

3.2.2系统体系的设计

第四章搜索引擎的各个模块设计

4.1图像搜索模块设计

4.1.1根据抓取过程蜘蛛主要分为三个功能模块

4.2图像预处理模块设计

4.3图像特征提取计算模块设计

4.3.1采用颜色检索方法的目的

4.3.2利用颜色直方图进行检索

4.3.3颜色直方图实现思路的介绍

4.3.4颜色对实现思路介绍

4.4数据库管理系统模块设计

4.4.1索引文件结构

4.4.2索引文件导出过程

4.5查询服务模块设计

4.5.1基于示例的查询

第五章搜索引擎的各个模块实现

5.1图像搜索模块实现

5.2图像预处理模块实现

5.3图像特征提取计算模块实现

5.3.1基于子块颜色直方图方法的程序实现

5.3.2基于颜色对的方法的程序实现

5.4.数据库管理系统模块实现

5.5 WWW查询服务模块实现

第六章结束语

6.1蜘蛛的抓取速度

6.2图像特征的权值运算问题

6.3查询器的分页机制

6.4系统之间的自动协调

致谢

参考文献

研究成果

附录A 搜索机器人及搜索策略的选择