基于内容的图像检索.docx

基于内容的图像检索方法的研究摘要近年来,随着多媒体技术和计算机互联网技术的快速发展,数字图像的数量正以惊人的速度增长。面对日益丰富的图像信息海洋,人们需要有效地从中获取所期望得到多媒体信息。因此,在大规模的图像数据库中进行快速、准确的检索成为人们研究的热点。为了实现快速而准确地检索图像,利用图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等来进行图像检索的技术,也就是基于内容的图像检索技术(CBIR)应运而生。其中,颜色特征作为图像的一种重要的视觉特征,已得到广泛的应用。本文主要研究基于图像颜色特征的检索。选用基于颜色直方图的算法,ess数据库技术设计实现了基于颜色直方图算法的图像检索系统。主要做法是:采用符合人类视觉特征的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征,利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量,用相似性度量函数进行图像的相似性匹配,从而实现图像的检索。关键字:图像数据库;CBIR;颜色直方图;相似距离TheResearchofContent-worktechnique,,,rapidandeffectivesearchingfordesiredimagefromlarge-,texture,shape,whichnamedcontent-basedimageretrieval(CBIR),,:torepresenttheimage'scolorcharacteristicsconsistentwithhumanvisualcharacteristicsoftheHSVcolorspace,ponentunequalintervalquantizationandtoformafeaturevector,usingmeasurefunctiontomatchimagesimilarity,:Imagedatabase;CBIR;Colorhistogram;Similaritydistance目录1 前言 课题背景及研究意义 基于内容的图像检索技术研究的现状和发展方向 本文主要研究内容 22 基于内容的图像检索 概念 特点 CBIR过程的一般框架 33 图像特征提取与相似性度量 图像的文件格式 颜色模型 RGB颜色空间 HSV颜色空间 RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换 颜色量化 颜色直方图 基于子块颜色直方图算法 图像的相似性度量 图像的相似度 相似度计算公式 104 基于颜色特征的图像检索系统设计和实现 系统结构设计 图像特征数据库设计 系统开发环境 系统流程 系统的实现 图像的获取 图像特征的提取 图像的检索 165 总结 18参考文献 19致谢 201 课题背景及研究意义近年来,伴随着计算机网络技术和多媒体数据库技术的迅猛发展,特别是大量图像数据的广泛应用,实现图像检索成为多媒体数据库中最基本也是最普遍的要求。传统的图像检索是基于文本方式,对图像库中的每一幅图像使用关键字进行标记,然后利用文字属性的匹配进行对图像的检索。这种基于文本的图像检索需要人工注解的工作量很大,且文本描述很难准确的表达图像中丰富的信息,常常会因为不同人对同