一种基于内容的图像检索系统平台的设计与实现

摘要

随着多媒体技术和计算机网络技术的迅速发展,数字图像的数量正以惊人的速度增长.为了有效的利用这些图像信息,需要采用某种技术,以便能够快速和准确的查找和访问图像,这就是图像检索技术.传统的基于文本的图像检索技术已经越来越不适应现代图像信息的检索要求,基于内容的图像检索技术成为目前研究的热点. 本文面向通用图像检索问题,构建了一个基于内容的图像检索系统,以区域为粒度进行图像检索,并且加入了相关反馈.该系统主要包括图像分割、特征提取、图像匹配和相关反馈四个方面.为了将图像表示成区域的集合,采用了一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割方法对图像进行分割,并且通过调整该算法中颜色散度的计算时机有效的节省了分割时间.特征提取阶段,对每个区域提取了包含颜色、纹理和形状三个方面共十五个特征.在图像匹配过程中,采用了分类加权的方法对颜色、纹理和形状特征进行组合来计算区域距离,进而计算出区域相似度,最后使用一种整合的区域匹配方法来计算图像间的相似度,并返回按图像相似度大小排序的查询结果.系统还允许用户对查询结果进行评价,并根据用户的反馈信息重新确定图像中各个区域的重要性,进行新一轮的查询. 本文的图像检索系统对不精确的图像分割有一定的抵御作用,同时通过简单的人机交互方式的加入,可以在一定程度上反映不同用户的意图,提高检索的精度.最后的实验结果证明本系统具有较好的检索性能.

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第一章绪论

1.1图像检索技术概述

1.1.1基于文本的图像检索

1.1.2基于内容的图像检索

1.2 CBIR的系统结构

1.3 CBIR的关键技术

1.3.1图像特征的选取

1.3.2图像特征的提取方法

1.3.3相似度度量

1.3.4相关反馈

1.4基于内容的图像检索系统介绍

1.5本文研究内容

第二章图像特征的提取与表达

2.1颜色特征

2.1.1颜色空间

2.1.2颜色直方图

2.1.3颜色矩

2.1.4颜色集

2.1.5颜色相关图

2.2纹理特征

2.2.1 Tamura纹理特征

2.2.2基于小波变换的纹理描述

2.2.3其他的纹理特征

2.3形状特征

2.3.1傅立叶描述符

2.3.2形状无关矩

第三章图像分割方法

3.1现有的图像分割算法

3.2一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割算法

3.3上述分割算法在本系统中的使用

3.4结果分析

第四章特征提取与特征数据库

4.1本文所提取的图像特征

4.1.1颜色特征

4.1.2纹理特征

4.1.3形状特征

4.2特征数据库

第五章图像匹配

5.1图像区域相似度度量

5.2整合区域匹配方法

5.3实验结果分析

5.3.1图像库

5.3.2 CBIR性能评价方法

5.3.3实验结果分析

5.4相关反馈的引入

5.4.1相关反馈方法

5.4.2实验结果分析

第六章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢