面向CBIR的圖像特征提取算法的研究.pdf

1、在信息檢索領(lǐng)域中，基于內(nèi)容的圖像檢索是一個(gè)非常值得研究的問題。研究實(shí)用的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，找出圖像之間的相互聯(lián)系，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 圖像特征提取作為基于內(nèi)容的圖像檢索的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，研究了圖像的紋理特征，探索了多算法的融合檢索，然后提出了集成檢索算法。在分析了檢索算法的基礎(chǔ)上，研究了適合于基于內(nèi)容的圖像檢索的相似度度量方法。最后，設(shè)計(jì)了一個(gè)相應(yīng)的圖像檢索原型系統(tǒng)。主要工作包括：
　　 在分析現(xiàn)有

2、的基于圖像紋理特征提取算法基礎(chǔ)上，提出了一種集成檢索算法，即融合多種算法的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行檢索。其主要思想是：首先，提取圖像的能量作為它的特征向量。
　　 然后，考慮圖像中間區(qū)域是圖像的主要信息，采用分區(qū)加權(quán)加大了圖像中間區(qū)域的權(quán)重。
　　 最后，基于小波變換的圖像檢索算法的檢索可信度，采用加權(quán)平均方法提出了基于小波變換的紋理圖像集成檢索算法。采用查準(zhǔn)率和排序評(píng)價(jià)法作為檢索算法的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法具有較好的檢索效

3、果。
　　 在研究圖像特征提取算法過程中，發(fā)現(xiàn)相似度度量方法的選取將影響檢索算法的性能，然后提出了一種相似度可信度量距離。該距離提出主要考慮到不同度量方法對(duì)檢索算法的影響，即檢索效果。同時(shí)，深入分析了相似度可信度量距離的一些性質(zhì)并給出了證明。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的度量距離提高了檢索算法的檢索效果。
　　 基于以上的研究，在Matlab7.0平臺(tái)下設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于內(nèi)容的圖像檢索原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像集成檢索