基于文化基因算法的图像检索研究

论文摘要

基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,以下简称CBIR)是对图像的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等信息进行特征提取,组成图像的特征向量,通过图像匹配,最终实现图像检索的一种图像分析技术。目前,CBIR技术普遍存在检索效率低,查询准确性不高的问题。因此,将智能优化算法应用到图像检索中的方法应运而生,并越来越受到学者关注。本文针对CBIR技术中存在的问题引入一种具有优秀寻优能力的智能优化算法——文化基因算法(Memetic Algorithm,以下简称MA算法)。其中采用禁忌搜索算法(Tabu search algorithm,以下简称TS算法)作为MA算法的局部搜索策略,并利用国际上通用的算法测试数据库TSPLIB中的数据对MA算法进行性能测试。采用2组测试数据对MA算法和遗传算法进行对比测试,实验结果表明MA算法能够搜索得到更优秀的解,且误差更小,从而证明其具有优秀的寻优能力。在此研究基础上,本文提出一种基于文化基因算法的图像检索方法,该方法利用MA算法优异的寻优能力,依据图像特征在图像库中寻找最佳匹配图像,最终实现图像检索。仿真结果表明,与CBIR技术中应用较为成熟的遗传算法相比,本文方法能够有效提高图像检索的查准率和查全率。本文将文化基因算法成功应用于图像检索中,对图像检索技术发展和MA算法应用领域的拓展具有重要意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究目的及意义
• 1.2 课题的国内外研究现状
• 1.2.1 基于内容的图像检索国内外研究现状
• 1.2.2 文化基因算法国内外研究现状
• 1.3 本文主要研究内容及论文安排
• 第2章 基于内容的图像检索方法研究
• 2.1 基于内容的图像检索的体系结构
• 2.2 图像特征的提取
• 2.2.1 颜色特征
• 2.2.2 纹理特征
• 2.2.3 形状特征
• 2.2.4 空间关系
• 2.3 图像检索中常用的相似性匹配技术
• 2.4 CBIR性能评价准则
• 2.5 本章小结
• 第3章 文化基因算法
• 3.1 文化基因算法原理
• 3.1.1 基本概念
• 3.1.2 适应度函数
• 3.1.3 全局搜索策略
• 3.1.4 局部搜索策略
• 3.2 文化基因设计流程
• 3.2.1 初始化
• 3.2.2 进化操作
• 3.2.3 局部搜索
• 3.3 基于文化基因算法求解TSP问题
• 3.3.1 TSP问题的数学模型
• 3.3.2 基于MA算法求解TSP问题
• 3.3.3 实验仿真与结果分析
• 3.4 文化基因算法的应用
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于文化基因算法的图像检索
• 4.1 图像特征提取
• 4.2 相似性匹配
• 4.3 基于文化基因算法的图像检索系统的实现
• 4.4 本章小结
• 第5章 实验仿真与结果分析
• 5.1 实验条件
• 5.2 基于MA算法的图像检索结果分析
• 5.2.1 主观视觉效果对比
• 5.2.2 客观评价
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢