基于全局特征和特征選擇的圖像檢索技術(shù)研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文基于全局特征和特征選擇的圖像檢索技術(shù)研究StudyontheTechniquesofImageRetrievalBasedonGlobalFeatureandFeatureSelection作者姓名：：王查正學(xué)科、專業(yè)：籃曼皇筐!墾處理學(xué)號：21009086指導(dǎo)教師：里瞳紅塾援完成日期：2Q!墨生Q墨旦墨Q旦大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于內(nèi)容的圖像檢索是通

2、過圖像本身包含的顏色、紋理、形狀等視覺信息對圖像內(nèi)容進行描述，并利用詢問樣本實現(xiàn)對圖像庫索引的檢索技術(shù)?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)適用于大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中海量多媒體信息的查找和管理，作為一種新興技術(shù)，基于內(nèi)容的圖像檢索已經(jīng)逐漸成為計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域中的一個研究熱點，并且仍存在巨大的發(fā)展空間。本文在閱讀大量國內(nèi)外文獻，并總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索的研究狀況和發(fā)展歷程，然后詳細闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索中各階段所應(yīng)用的

3、關(guān)鍵技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，針對圖像檢索中的圖像表達問題，本文給出兩種特征表示方法；針對圖像檢索中的語義“鴻溝”問題，本文給出兩種特征選擇方法。本文主要工作和貢獻有以下幾個方面：(11對基于內(nèi)容的圖像檢索流程進行了分析，并對基于內(nèi)容的圖像檢索中的關(guān)鍵技術(shù)做出了總結(jié)。首先，分析了底層視覺特征的特點，介紹了幾種經(jīng)典的特征提取方法。其次，介紹了幾種典型的特征相似度度量方法。然后，總結(jié)了特征選擇技術(shù)的發(fā)展狀況及其應(yīng)用。(2)針對圖像內(nèi)容的表達問題，本

4、文給出兩種特征提取方法。第一種方法首先計算圖像塊灰度變化的方向和強度，將圖像塊劃分為不同紋理模式，每個圖像塊與其相鄰的圖像塊組成紋理模式對，統(tǒng)計每種紋理模式對出現(xiàn)的次數(shù)，從而提取出紋理方向特征。第二種方法以圖像塊為單位，提取圖像塊的顏色和紋理特征，并根據(jù)所提取的特征，運用K均值聚類算法對圖像進行區(qū)域劃分。然后，計算每個區(qū)域的顏色均值和像素空間分布特征。最終，整幅圖像通過各區(qū)域的多種特征共同表示。f3)針對圖像低級特征和人類高層語義之間存

5、在“鴻溝”的問題，本文給出兩種特征選擇方法。這兩種方法運用過濾式特征選擇的思想，依據(jù)判別準則對不同類別圖像的各個特征做判別性測試，并將特征排序，從而在特征集合中查找出區(qū)分能力更強的特征子集，識別率最高的特征子集被認為是最優(yōu)特征子集。針對以上特征表示方法和特征選擇方法，本文在不同測試數(shù)據(jù)集上進行了大量的實驗，并與已有圖像檢索算法進行了對比。計算機仿真實驗結(jié)果表明，本文紋理方向特征、區(qū)域劃分特征均能夠有效地表達圖像內(nèi)容，并且特征選擇方法能夠