基于内容的图像检索算法的研究与实现

论文摘要

计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的长足发展导致了大量图像的出现,如何有效地、快速地从大规模图像数据库中检索出所需的图像是目前一个相当重要又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术研究正是为了解决如何有效地从图像数据库中检索出相关图像的问题,近年来,此项技术的研究非常活跃,在许多领域都有应用。本文主要围绕基于内容图像检索中图像特征提取这一关键技术展开,系统地研究了图像低层视觉特征的提取技术。在研究了利用图像颜色特征和颜色的空间分布特征进行图像检索的基础上,本文提出了一种新的基于位平面理论的真彩色图像检索算法。该算法中为了更好地描述图像的检索特征,优化检索性能,进一步定义了位平面一阶矩、位平面平坦度和位平面的凹凸面三个概念,并依据这三个概念提取出了图像的颜色特征和颜色空间分布特征。最后针对该算法所有提取出的图像检索特征,设计出了有效的相似性度量准则。仿真试验表明,本文提出的算法不仅具有较好的检索性能,而且对图像的各种形状变换具有很好的鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 CBIR 的研究现状和热点
• 1.3 CBIR 系统的特点
• 1.4 国内外典型系统概况
• 1.4.1 国外典型的检索系统
• 1.4.2 国内典型的检索系统
• 1.5 本文研究内容和组织结构
• 第二章 基于内容图像检索的关键技术
• 2.1 常用的颜色模型
• 2.1.1 RGB 颜色模型
• 2.1.2 HSL 颜色模型
• 2.1.3 YIQ 及YUV 颜色模型
• 2.2 特征提取
• 2.2.1 颜色特征提取
• 2.2.2 纹理特征提取
• 2.2.3 形状特征提取
• 2.2.4 空间关系特征提取
• 2.3 图像的相似性度量
• 2.3.1 基于距离函数的相似性度量方法
• 2.3.2 特征向量的归一化
• 2.4 检索性能的评价
• 2.4.1 查准率和查全率
• 2.4.2 排序平均值
• 2.4.3 ANMRR
• 2.4.4 响应时间T
• 本章小结
• 第三章 基于位平面理论的图像检索算法
• 3.1 引言
• 3.2 图像的位平面理论基础
• 3.3 图像检索特征的提取
• 3.3.1 颜色空间的选择
• 3.3.2 图像位平面的提取
• 3.3.3 位平面上颜色特征的提取
• 3.3.4 位平面上空间特征的提取
• 3.3.5 算法小结
• 3.4 相似性度量
• 本章小结
• 第四章 算法的实现与评价
• 4.1 图像检索算法的流程
• 4.2 图像检索算法的实现
• 4.3 图像检索的仿真试验
• 4.3.1 重要位平面的选取
• 4.3.2 不同的五个位平面组合的检索效果对比
• 4.3.3 区块尺寸的确定
• 4.3.4 不同算法的检索效果对比
• 4.3.5 不同组合的颜色权重对比
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢