独创性或创新性声明
本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导进行的研究作及所取得
的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论
文中不包含其它人己发表或撰写过的研究成果也不包含为获得西安电子科技大
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为本研究
所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢
申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。
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学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为
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本人签名日期
导师签名日期
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第一章绪论
第一章绪论
基于内容的图像检索技术
随着计算机技术、网络技术的迅猛发展,以及多媒体的推广和应用,现代信
息处理的对象和方法都有了很大的变化,大量的各种类型的信息在全球得到了采
集、传输、流通和应用,多媒体信息数据,特别是图像数据是这些信息中最重要
的一种。而且,在许多应用领域,如远程医疗、卫星遥感、教育、商业、犯罪防
治和娱乐等等,每天都会产生海量的数字数据。如果我们不对这些数据进行有效
的组织和管理,就无法达到高效率的浏览和检索。“一幅图值千字”,基于内容的
图像检索也就成为当前图像数据库,数字信息共享领域研究的热点。
基于内容的图像检索技术,目的是在基于自动提取图像特征情况下,有
效地从图像数据库中检索出与查询图像相似的图像序列,基本的系统结构框图如
图所示。是涉及多个领域的综合性研究课题,是计算机视觉,数据库系
统,图像处理和图像理解技术,模式识别技术,计算机网络技术,人类生理学、
心理学等各方面知识的融合,只有这样,一个快速、实用、效的图像检索系统
才可实现。
查询方式盖人机接口特征提取盖相似比较
结果输出及反馈机制图像数据阵管理
图系统结构图
年代产生的图像检索是基于文本方式,使用关键字或自山文本描述图像数
据库中的每幅图像,采用文本匹配检索。但目前,计算机视觉技术还不成熟,达
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基于区域语义和低层特征的图像检索关键技术研究
不到对图像的描述性关键字和语义信息的准确识别和自动提取。另外,基于文本
的图像检索并不能客观反映图像内容的多样性,尤其当图像库的数据非常大时,
这种检索方式存在两大困难其一,手工对图像进行注释所需的工作量太大,图
像注解的主观性和不精确性可能导致检索过程失败其二,图像的某些可视信息,
例如纹理、形状、区域等很难用文本准确描述
因此,年代初研究者们提出了基于内容的图像检索技术。这种
技术由机器自动提取包含图像内容的可视特征颜色、纹理、形状、目标的位置
和相互关系、区域等,形成数据库中图像和查询样本图像的特征空,在特征空
间内进行相似匹配,检索出与样本相似的图像。此技术的核心是特征提取,相似
匹配,快速索引和检索结果评价,融合了图像理解、模式识别、图像分类、图像
分割等技术,克服了传统检索方法的缺陷,同时也可将图像文本信息加入作为补
充,具有无法比拟的优越性,该技术的研究已经成为当前的热点
按照提取的图像特征,可分为基于低层视觉特征〔如颜色、纹理、形
状、轮廓、图像内容的空间、时间关系等的图像检索,和基于高层语义特征人
们对图像内容的概念级反映,一般是对图像内容的文字性描述的图像检索。这
两种检索方法各有优缺点,一般情况下存在互异性,但能够将两者通过某种方法
综合以极大地提高检索效率,这是目前国内外研究的热点方向,本文将在这
方面作一定的研究。再者,根据图像特征的作用域,可以分为两类其一,
基于全局特征的图像检索其二,基于区域分割的图像检索。基于全局特征的检
索方法不区分图像前景和背景,提取整幅图像内容特征用于相似比较,常用的特
征有颜色直方图、颜色矩、纹理、形状基于区域分割的检索方法,是一种能产
生较精确检索结果的策略,需要先对图像进行分割,分割后的区域采用一定特征
进行表述,用于计算图像各个区域的相似度,再根据一定的图像区域匹配准则,
计算图像各个区域之间的匹配度,最终得到图像之间的
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