基于顯著性加權(quán)和角點(diǎn)特征的圖像檢索.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步，圖像采集設(shè)備如數(shù)碼相機(jī)、手機(jī)等的普及，使得圖像能夠被輕松快速的獲得。而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，更多的圖像被快速上傳到網(wǎng)上，使得圖像數(shù)據(jù)庫(kù)以驚人的速度擴(kuò)大。如何從日益龐大的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到人們需要的圖片成為一個(gè)重要課題。近年來(lái)，基于內(nèi)容的圖像檢索已經(jīng)是國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題之一。
　　論文主要圍繞基于顯著性加權(quán)和角點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)展開的。
　　文中首先系統(tǒng)地對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了

2、介紹，包括特征提取和相似性度量技術(shù)，其中主要對(duì)顏色、紋理和形狀特征中的幾種常用的特征提取法做了詳細(xì)的介紹，而對(duì)于相似性度量，則主要介紹了幾種常用的向量距離計(jì)算方法。
　　其次，本文在圖像角點(diǎn)特征的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于角點(diǎn)特征的圖像檢索的方法。該方法以圖像中的角點(diǎn)為中心，結(jié)合角點(diǎn)的紋理特征和形狀特征作為圖像檢索的索引特征，該方法中特征提取主要包括Harris角點(diǎn)提取、角點(diǎn)紋理特征提取和角點(diǎn)形狀特征提取三個(gè)步驟，相似性度量主要使

3、用加權(quán)歐式距離法。實(shí)驗(yàn)證明，該方法的確能夠?qū)崿F(xiàn)較好的圖像檢索效率。
　　最后，在基于角點(diǎn)特征的圖像檢索方法的基礎(chǔ)上，加入了顯著性特征，提出了基于顯著性加權(quán)和角點(diǎn)特征的圖像檢索。該方法利用視覺顯著性算法，計(jì)算出原圖對(duì)應(yīng)的顯著圖，該圖中每個(gè)點(diǎn)的值表示了原圖中每個(gè)點(diǎn)的顯著性。根據(jù)此特征，對(duì)特征提取進(jìn)行改進(jìn)，在該步驟的角點(diǎn)紋理特征和角點(diǎn)形狀特征提取中對(duì)每個(gè)角點(diǎn)的特征進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，以達(dá)到擴(kuò)大有用信息，抑制無(wú)用信息的作用。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠