基于颜色和纹理特征的图像检索技术研究

论文摘要

随着计算机、通信、多媒体以及网络技术的迅速发展,出现了越来越多的数字图像资源。如何在这海量的数字图像中快速有效检索出我们所需要的图像数据越来越被人们所关注,基于内容的图像检索已成为当前的一个热门研究课题。本文首先介绍了基于内容图像检索的国内外相关研究情况及面临的问题。然后,介绍了基于内容检索的关键技术。在颜色特征提取和匹配中,通过研究和分析不同的颜色空间和颜色特征,提出对HSV颜色空间进行合理的量化,提取颜色直方图形成特征矢量用于检索的方法。针对颜色直方图不包含任何空间信息以及传统分块没有考虑到图像的里的主体或者感兴趣的区域以及没有考虑分块间的联系。本文在颜色直方图法的基础上,对图像颜色特征提取算法做了一些改进。在改进的分块主色法中,本文提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块。并通过实验对它们的性能进行比较分析。为了融合多种特征进行图像检索,提高系统的检索性能,本文主要对综合颜色特征和纹理特征的图像检索方法进行了研究。提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能,结合改进的分块主色法的方法,并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能。最后,对本文的基于内容的图像检索技术的研究进行了总结,并提出了进一步研究的方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的背景与研究意义
• 1.2 基于内容图像检索的典型系统概况
• 1.3 目前基于内容的图像检索的难点问题
• 1.4 本文研究的主要内容和各章节的安排
• 第二章 基于内容图像检索的关键技术分析
• 2.1 图像特征的提取
• 2.1.1 颜色特征
• 2.1.2 纹理特征
• 2.1.3 形状特征描述
• 2.1.4 三种特征检索的比较和分析
• 2.2 常用的相似性度量方法
• 2.2.1 常用向量距离
• 2.2.2 直方图相交
• 2.2.3 二次式距离
• 2.2.4 Mahalanobis距离
• 2.3 相关反馈
• 2.4 图像检索算法的评价方法
• 2.4.1 查全率和查准率（Recall and Precision）
• 2.4.2 匹配百分数
• 2.4.3 排序评价法
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于颜色与空间特征的图像检索算法研究
• 3.1 颜色模型
• 3.1.1 RGB颜色模型
• 3.1.2 HSV颜色模型
• 3.2 颜色特征提取与表示
• 3.3 全局颜色直方图
• 3.4 基于颜色—空间的检索方案
• 3.4.1 分块策略
• 3.4.2 算法实现的步骤
• 3.5 实验及分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 多特征融合的图像检索算法研究
• 4.1 图像特征归一化理论
• 4.1.1 内部特征归一化
• 4.1.2 外部特征归一化
• 4.2 基于纹理的图像检索
• 4.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取
• 4.2.2 基于Gabor小波的纹理特征的提取
• 4.3 综合多特征的图像检索
• 4.4 实验结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 原型检索系统设计与实现
• 5.1 系统开发工具
• 5.2 系统框架
• 5.3 系统数据库
• 5.4 简单的反馈机制
• 5.5 系统界面介绍
• 5.6 本章节小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 课题研究总结
• 6.2 存在的问题和进一步的工作
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果目录