基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng).pdf

1、多媒體技術(shù)和Internet技術(shù)的普及導(dǎo)致了大量圖像信息的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的文本關(guān)鍵詞檢索方法已經(jīng)不能適應(yīng)圖像信息的檢索需求，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)成為目前研究的熱點。 基于內(nèi)容的圖像檢索是一種利用圖像的視覺特征(顏色、紋理、形狀等)進(jìn)行圖像檢索的技術(shù)?；趦?nèi)容的圖像檢索的體系結(jié)構(gòu)可以劃分為兩個子系統(tǒng)：特征抽取子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)。特征抽取子系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)提取圖像的各種低級視覺特征建立圖像的特征向量，查詢子系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對查詢樣本圖像和圖像

2、庫中的圖像進(jìn)行相似性計算以便找到目標(biāo)圖像。 本文面向通用的圖像檢索問題，參考了大量圖像檢索方面的中外文獻(xiàn)，詳細(xì)分析了基于內(nèi)容圖像檢索的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、特征提取方法和圖像匹配技術(shù)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了實際的系統(tǒng)，并給出了部分實驗結(jié)果。 在實現(xiàn)過程中，首先對圖像進(jìn)行分割，把圖像看成區(qū)域的集合，然后對圖像的各個區(qū)域進(jìn)行特征抽取。對圖像各區(qū)域所抽取的特征包括顏色、紋理和形狀三個方面共九個特征。最后在進(jìn)行圖像匹配時，采用了IRM距離——一種

3、對圖像的各個區(qū)域及其特征進(jìn)行綜合考慮來計算圖像間距離的方法，來衡量圖像間的相似度。在圖像分割過程中，結(jié)合了幾種分割算法對圖像進(jìn)行分割，不僅使分割后的圖像更加符合圖像檢索系統(tǒng)的要求而且節(jié)省了分割時間。在圖像匹配中，提出了一種確定圖像各個區(qū)域權(quán)重的算法，此算法不受圖像旋轉(zhuǎn)的影響，同時有效的拉開了圖像間的IRM距離。 本文的圖像檢索系統(tǒng)對不良的圖像分割有一定的抵御作用，同時還避免了傳統(tǒng)圖像檢索系統(tǒng)中復(fù)雜的圖像檢索工作，縮短了圖像檢索的