（硕士学位论文）基于颜色和纹理特征的图像检索相关算法研究.pdf

摘要越来越多的数字图像和视频被收集和存储,为了有效地利用这些资源,基于内容的图像检索技术应运而生。基于内容的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理和形状特征对图像进行检索,论文重点研究基于颜色和纹理特征的图像检索技术。论文首先讨论了基于内容的图像检索技术,包括图像特征提取、相似度度量及检索性能评价等。基于颜色特征的图像检索技术主要包括颜色空间的选择、颜色量化方法及颜色特征的提取。传统的颜色特征提取方法主要包括颜色直方图、累积直方图、颜色矩等。论文分别用这三种颜色特征提取方法对图像进行检索,并给出实验结果。由于传统的基于颜色特征的图像检索方法缺少颜色空间分布信息,有人提出了基于固定区域划分的方法,基于划分的方法虽然综合了颜色的空间分布信息,但是对图像的旋转和绝对位置敏感。因此论文提出了基于图像前景和背景主颜色的图像检索方法,既减小了颜色特征维数,又综合了颜色的空间分布信息,并且对图像的旋转和绝对位置不敏感。这也是论文有所创新的地方。在基于图像前景和背景主颜色的图像检索方法中,重点讨论了图像分割方法、初始聚类中心的选择对检索效果的影响。论文对全局主颜色,等面积分块、等间隔环形分块主颜色,图像前景主颜色,基于图像前景和背景主颜色的方法进行了实验,并对实验结果进行比较分析。实验结果表明基于图像前景和背景主颜色的方法与传统的基于颜色特征的检索方法相比有较高的查准率和查全率。在基于纹理特征的图像检索技术中,首先讨论了纹理特征的表达方法,然后讨论了基于灰度共生矩阵的图像检索算法,并给出该算法的实验结果。由于基于图像单一特征的检索总会存在一定的不足,论文最后综合颜色和纹理特征对图像进行检索。大量的仿真实验表明,与基于单一特征的检索方法相比,基于颜色和纹理特征的检索有较高的查准率和查全率。论文中所提到的图像检索算法都进行了仿真实验,并对所有的实验结果进行了分析比较,进一步说明了论文提出的基于图像前景和背景主颜色的图像检索算法有一定的实用价值。关键词:图像检索,主颜色,图像前景与背景,担叶裙采卣
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日期:未ㄈ独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含确的说明并表示谢意。签名:日期:年月本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑导师签名:日
第一章引言研究现状、,随着计算机和通讯技术的飞速发展,数字图像信息正以惊人的速度增长,人们面临的问题不再是缺少数字资源,而是如何在海量的数字资源中找到自己所需要的东西,这就迫切要求有一种快速而且准确的查找技术,这就是基于内容的图像检索技术。世纪年代至今,在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的推动下,基于内容的图像检索技术已经成为一个非常活跃的研究领域。由图像检索的发展历史可以看出,图像检索技术从基于文本的图像检索发展到如今的基于内容的检索。基于内容的图像检索是一门世纪年代兴起的新技术,因其直观、高效、通用等特点,近年来成为图像处理领域的一个热门研究课题。首先,它是信息检索的一项新技术,区别于传统的信息检索技术。传统的检索是基于文本的信息检索,先输入文本,然后检索出与之相匹配的对象。如果检索对象自身不是文本,而是其它媒体,也是先用文本对该类媒体标识或索引,建立起与该类媒体对象的逻辑联系,是“以文找文焖鞣绞降难由欤抵噬先匀是基于文本的检索【俊M枷窦焖飨低忱锩娴耐枷裼霉丶时曜ⅲ焖飨咚魇怯氡注匹配的关键词,概括即为输入为关键词,输出为图像。目前在互联网上,多数图像搜索网站,如雅虎、谷歌、搜狐等均采用这种方式。基于内容的图像检索是图像特征相似性匹配的过程,系统内存储的是图像特征描述,检索线索是示例图像或示例图像特征描述。输出为所有与示例图像相近的图像,按相似度排列。把一般情况下用户难以完成的图像特征描述、提取、识别等问题由系统解决,避免了不准确的关键词匹配输入及由此产生的不正确的检索结果。其次,是图像特征相似性匹配的新技术,区别于模式识别、图像处理等图像处理技术,