多媒體資料庫系統(tǒng)中基于區(qū)域圖像檢索的研究與實現(xiàn).pdf

1、基于區(qū)域的圖像檢索（RBIR）是基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）中一個極為重要的研究方向。它強調(diào)圖像的區(qū)域性和細節(jié)性，不僅更符合人類視覺系統(tǒng)的感知要求，也在一定程度上減小了圖像底層特征和高層語義間的鴻溝。因此，本文研究基于區(qū)域的圖像檢索，并在多媒體資料庫系統(tǒng)中實現(xiàn)了一個基于區(qū)域的圖像檢索子系統(tǒng)。
　　穩(wěn)健有效的區(qū)域分割是RBIR的前提。針對很多聚類分割算法需預先確定聚類數(shù)和初始聚類中心的問題，本文設計了一種三層結構的聚類分割算法，能

2、夠自適應地得到聚類數(shù)k和各聚類中心，完成對圖像的分割。
　　區(qū)域的特征提取和表示是RBIR的關鍵。本文利用顏色矩法提取顏色特征，利用灰度共生矩陣法提取紋理特征，再通過歸一化處理得到區(qū)域的綜合特征向量。
　　圖像間的相似性度量方法是檢索結果有效性的保證。在研究分析了現(xiàn)有方法之后，本文提出了一種新的算法：定義了區(qū)域到圖像、圖像到圖像以及兩幅圖像間的距離，再由這些距離計算得到圖像間的相似度。算法允許區(qū)域間多對多的匹配關系，故對區(qū)域