基于内容的图像检索.pdf

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for
the Degree of Master of Engineering






Content-based Image Retrieval



Candidate : Wang Tao
Major : Electronic &
Communication
Engineering
Supervisor : Prof. Wen Hao




Huazhong University of Science & Technology
WuHan 430074, P. R. China
May, 2013
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取
得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任
何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的
个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结
果由本人承担。

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日期: 年月日

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本论文属于
不保密□。
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学位论文作者签名: 指导教师签名:
日期: 年月日日期: 年月日
华中科技大学硕士学位论文
摘要
从 20 世纪 70 年代开始,检索技术日益发展,一开始是基于文本的图像检索,
后来基于内容的图像检索渐渐地出现。目前,图像检索已经成为当今图像领域研究
的热点,而基于内容的检索是图像检索的一个重要分支。基于内容的图像检索本质
上是利用图像的视觉特征进行图像特征提取和图像匹配的过程,
本文首先根据发展的背景介绍了基于内容的图像检索的由来,并简明扼要地描
述了国内外的 CBIR 的发展,还说明了图像检索技术目前存在的一些主要问题;接
下来探讨了基于内容的图像检索的重点内容,即图像特征的提取,然后用了三个章
节分别介绍了基于单一的低层特征检索过程,第一步先选择合适的特征进行特征提
取,然后在提取的特征的基本上选择合适的相似度计算,计算出图像的相似度,从
而进行图像检索,低层特征主要包括了图像的颜色、纹理和形状三大特征;其次介
绍了基于内容的图像检索系统实现方法,主要包括系统的功能描述、总体结构和主
要流程。最后对本文的图像检索技术和实现方法进行了总结,指出了一些缺陷。
通过实验并比较结果可得出,基于颜色、纹理和形状中的三者或两者的综合特
征的图像检索比基于某一特征检索的效果要好,另外我们可以通过调整三种特征所
占权值的大小来得到满意的检索效果。

关键词:特征提取,相似度度量,图像匹配,低层特征,图像检索

I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
Since the 1970s, the development of fast retrieval technique, slowly retrieved from a
text-based image retrieval based on the transition to. Currently, image retrieval has
e a hot research field images, and content-based image retrieval retrieval is an
important branch. Content-based image retrieval using the image is essentially visual
features for image feature extraction and image matching process,
This paper first discusses the content-based image retrieval origin, then introduces the
development of domestic and international curr