基于内容的图像检索方法研究及其系统实现

论文摘要

基于内容的图像检索（CBIR,Content-Based Image Retrieval）是利用图像内容实现图像检索的一项综合性技术,是指根据图像内容特征以及特征组合,从图像库中查找含有特定内容的图像。CBIR融合了计算机图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能和数据库等多项技术,已经成为国内外的一个研究热点。本文对基于内容的图像检索技术做了广泛而深入的研究,详细介绍了基于内容图像检索的关键技术,包括:CBIR系统结构、特征提取方法、相似性度量方法以及评价标准等。在研究总结他人研究成果的基础上,针对颜色、纹理和形状三种特征,分别提出了三种改进的图像检索方法,并通过实验进行验证。最后还实现了一个小型的图像检索原型系统。论文主要工作包括以下内容:1.深入分析和研究了基于内容图像检索领域的一些关键技术,如:CBIR系统结构,颜色、纹理和形状等底层图像特征提取,特征间的相似性度量准则,以及图像检索算法的评价标准等。2.提出了基于小波变换广义直方图的检索方法。新方法综合了广义直方图及小波变换的优点,既考虑到象素的空间相关性,又充分利用到了小波变换良好的时频局部性。3.提出了基于改进的广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵,并提取四个共生矩阵的纹理参数进行检索,既考虑到图像像素之间的空间相关性,又考虑到传统灰度共生矩阵法所能描述的方向信息。4.提出了基于目标对象的遥感图像检索方法。该方法针对有目标对象的遥感图像的特点,将图像分割成目标区域和背景区域,并在检索过程中赋予不同的权重,着重考虑目标对象的特征。5.实现了一个基于内容图像检索的原型系统,主要是作为本文提出方法的测试平台,同时也实现了其它一些经典的检索算法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 当前图像检索方法中存在的问题
• 1.4 本文研究的主要内容和创新点
• 第二章 基于内容图像检索的关键技术
• 2.1 引言
• 2.2 CBIR系统结构及功能模块
• 2.3 图像的底层视觉特征提取
• 2.3.1 颜色特征提取
• 2.3.2 纹理特征提取
• 2.3.3 形状特征提取
• 2.4 相似性度量方法
• 2.4.1 Minkowsky距离
• 2.4.2 直方图相交法
• 2.4.3 二次式距离
• 2.4.4 余弦距离
• 2.5 图像检索算法的评价标准
• 2.5.1 查全率和查准率
• 2.5.2 排序评价方法
• 2.5.3 检索效率
• 2.6 小结
• 第三章 基于小波变换广义直方图的图像检索
• 3.1 引言
• 3.2 相关工作
• 3.2.1 广义直方图
• 3.2.2 图像的离散小波变换
• 3.3 本章算法描述
• 3.3.1 HSV颜色空间
• 3.3.2 小波变换广义直方图的特征提取
• 3.3.3 相似性度量
• 3.4 实验结果及分析
• 3.5 小结
• 第四章 基子改进的广义图像共生矩阵的图像检索
• 4.1 引言
• 4.2 相关工作
• 4.2.1 灰度共生矩阵法
• 4.2.2 广义图像灰度共生矩阵法
• 4.3 本章算法描述
• 4.3.1 改进的广义图像灰度共生矩阵
• 4.3.2 统计量特征提取
• 4.3.3 相似性度量
• 4.4 实验结果及分析
• 4.4.1 测试算法的综合检索性能
• 4.4.2 考查算法对图像旋转及大小变化后的检索能力
• 4.4.3 测试算法对标准TEST图像库的检索性能
• 4.5 小结
• 第五章 基于目标对象的遥感图像检索
• 5.1 引言
• 5.2 相关工作
• 5.3 本章算法描述
• 5.3.1 采用FCM进行图像分割
• 5.3.2 图像的特征提取
• 5.3.3 相似性度量
• 5.4 实验结果
• 5.5 小结
• 第六章 基于内容图像检索的原型系统实现
• 6.1 系统框架
• 6.2 系统实现
• 6.2.1 图像检索流程
• 6.2.2 系统功能模块
• 6.3 实验举例
• 6.3.1 基于小波变换广义直方图的图像检索
• 6.3.2 基于改进广义图像共生矩阵的图像检索
• 6.3.3 基于目标对象的遥感图像检索
• 6.4 小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的主要科研成果
• 致谢