基于遺傳算法的自適應(yīng)圖像檢索系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的快速發(fā)展，多媒體信息量日益增多。人們?nèi)諠u開(kāi)始重視如何才能夠從巨大的圖像信息庫(kù)中快速的檢索出用戶(hù)想要的圖像并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。因此，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)技術(shù)被提出來(lái)，并逐漸發(fā)展成為圖像檢索技術(shù)研究領(lǐng)域的核心。
　　CBIR能夠利用圖像的顏色、紋理、形狀等自身的視覺(jué)特性快速檢索到用戶(hù)所需要的圖像。為了使基于多特征的圖像檢索算法有更好的檢索效果，本文提出了基于遺傳算法的自適應(yīng)圖像檢索算法。圍繞基于遺傳算法

2、的自適應(yīng)圖像檢索模型，本文在傳統(tǒng)的基于顏色矩的圖像檢索算法研究基礎(chǔ)上提出了用分塊加權(quán)顏色矩算法來(lái)表達(dá)圖像的顏色特征。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，證明了分塊顏色矩算法要比傳統(tǒng)的顏色矩算法有更好的查準(zhǔn)率和查全率。其次，在傳統(tǒng)的基于灰度共生矩的圖像檢索算法研究基礎(chǔ)上，本文結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)算子來(lái)描述圖像的紋理特征，解決了灰度共生矩陣計(jì)算量大的問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，證明了利用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)的必要性和有效性。
　　為了改變傳