基于分水岭分割的图像检索系统研究与实现

论文摘要

随着多媒体技术以及网络的迅速发展,检索和浏览海量的多媒体数据成为日益迫切的问题。基于内容的图像检索技术（CBIR, Content-based Image Retrieval）是其中最重要的一个方向。本文对CBIR中的关键技术,图像分割及图像匹配进行了研究。文中提出一种相对势能分水岭算法。该算法通过计算分水岭的相对势能,并与预先设定的阈值进行比较,去掉不必要的细节,得到重要轮廓信息。在快速分水岭的模型上引入该方法,能够有效抑制过度分割,避免再进行区域融合,从而提高了效率。实验结果表明,与原有区域融合算法相比,该算法的运算效率有一定的提高,过度分割的现象也有了很明显的改善。在计算图像间的匹配度时,改进了传统的整体区域匹配（IRM）算法,提出区域质心的概念,并根据区域质心与图片中心的相对位置,重新计算显著性矩阵,从而取得了更好的匹配效果。接下来,介绍了系统的设计,归纳了实验结果,提出了实验结论。最后,对本系统的不足,提出了未来的发展研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 CBIR 发展状况
• 1.2.1 图像检索技术发展史
• 1.2.2 著名图像检索引擎
• 1.2.3 CBIR 技术的应用
• 1.3 基于分水岭的图像检索
• 1.4 本文的研究内容及方法
• 1.5 本文的组织结构
• 第二章 特征提取与表达
• 2.1 颜色特征
• 2.1.1 颜色空间
• 2.1.2 颜色特征提取
• 2.2 纹理特征
• 2.2.1 纹理特征分类
• 2.2.2 纹理特征描述方法
• 2.3 形状特征
• 2.3.1 傅立叶形状描述符
• 2.3.2 形状无关矩
• 2.3.3 其它形状特征
• 2.4 综合多特征向量提取
• 2.5 本章小结
• 第三章 图像分割
• 3.1 结构法图像分割
• 3.1.1 基于边界的分割
• 3.1.2 边缘拟合与边界闭合
• 3.1.3 哈夫变换
• 3.1.4 边界跟踪
• 3.1.5 曲线拟合
• 3.2 分水岭图像分割法
• 3.2.1 分割流程
• 3.2.2 图片预处理
• 3.2.3 分割过程实现
• 3.2.4 淹没过程模拟
• 3.2.5 实验结果与分析
• 3.3 本章小结
• 第四章 视觉特征的相似度模型
• 4.1 欧拉距离
• 4.2 直方图相交
• 4.3 二次式距离
• 4.4 马氏距离
• 4.5 非几何的相似度方法
• 4.6 区域相似度
• 4.7 图像相似度
• 4.7.1 IRM 图像匹配算法
• 4.7.2 改进的 IRM 图像匹配算法
• 4.7.3 实验结果与分析
• 4.8 本章小结
• 第五章 SOTU 系统设计与实验结果
• 5.1 系统设计概要
• 5.1.1 系统设计框架
• 5.1.2 数据库规划
• 5.2 SOTU 系统实现
• 5.2.1 功能模块
• 5.2.2 功能类的创建
• 5.3 系统开发平台及界面
• 5.4 系统实验结果与分析
• 5.4.1 实验一
• 5.4.2 实验二
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 在读期间发表论文