基于反馈和多特征融合的图像检索系统研究与实现

摘要

随着传统互联网的普及和移动互联网的兴起，使得世界上每天都会产生海量的数字图像信息，如何从中准确快速的查询到用户期望的图像成为急需解决的问题。传统的基于关键字的图像检索已经不能满足人们的日常需求，基于内容的图像检索应运而生并很快成为当前研究的热点。相对于基于关键字的图像检索而言，基于内容的图像检索主要具有两大优势，其一，对于基于关键字的图像检索而言，每幅图像需要人工标注关键字，其工作量巨大且效率较低，实现较困难。其二，对于基于关键字的图像检索来说，不同的人对于同一张图像的理解和认识往往是不同的，这就造成关键字是很主观和不完整的，基于内容的图像检索通过提取图像底层特征来表示一幅图像，而这些特征在描述图像时无疑能更客观，准确。在已有的图像检索系统中，有的系统是基于单一特征的图像检索，有的系统是不可以反馈的，有的系统是不方便扩展的，所以本文提出了一种全新的基于可反馈的多特征融合图像检索系统。
　　本文主要工作如下：
　　1.首先阐述了CBIR的背景和意义，论述图像检索技术的基本原理，分析了传统图像检索系统框架的不足，提出了一种基于Web的图像检索系统。
　　2.介绍了基于内容的图像检索中基于颜色特征、纹理特征、形状特征的相关算法，并对图像的特征相似性度量，多特征融合技术以及相关反馈技术做了介绍。
　　3.在系统功能需求基础之上，对系统进行了系统设计以及各个子模块设计，使之具有较高的稳定性，可扩展性。
　　4.设计实现了图像特征分析和提取，并对特征比较算法做了详细阐述。对于各个特征的特征向量，经归一化处理之后，将各特征向量进行加权求和，完成基本的图像特征分析和提取。
　　5.最后，本文设计并实现了一个基于多特征的图像检索系统。该系统是基于Web的，不仅可以基于颜色，形状，纹理等进行单一特征检索，而且可以综合多种特征检索，并根据用户反馈结果动态改变特征权重比，使得用户能更快速，准确的获取到检索结果。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪 论

1.1课题背景

1.2课题研究意义

1.3本文的工作

1.4论文结构

第二章 背景知识介绍

2.1图像特征提取

2.2 特征匹配

2.3 多特征融合介绍

2.4 cbir相关反馈技术

2.5 本章小结

第三章 系统总体设计

3.1 系统需求分析

3.2 系统设计

3.3 本章小结

第四章 系统核心算法分析与实现

4.1特征提取算法实现

4.2特征归一化算法实现

4.3 特征匹配算法实现

4.4 多特征融合算法实现

4.5 反馈算法实现

4.6本章小结

第五章 可反馈多特征融合图像检索系统实现

5.1 图像检索系统的程序架构

5.2图像检索系统界面实现

5.3本章小结

第六章 系统测试及成果展示

6.1 测试环境

6.2 系统性能评价

第七章 总结和展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果