基于結(jié)構(gòu)元的圖像檢索方法研究.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索是根據(jù)圖像的內(nèi)容，對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行分析和量化并提取圖像特征，并且使用圖像的特征進(jìn)行圖像檢索的技術(shù)。目前基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)在圖像搜索引擎、醫(yī)學(xué)圖像管理等若干領(lǐng)域廣泛使用，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。本文主要使用基于結(jié)構(gòu)元的特征提取方法，提出了三種有效的基于內(nèi)容的圖像檢索方法。
　　(1)提出結(jié)構(gòu)元描繪子，通過(guò)結(jié)構(gòu)元描繪子可以有效表示圖像的紋理特征。在提取結(jié)構(gòu)元描繪子的同時(shí)結(jié)合圖像的顏色，那么結(jié)構(gòu)元描繪子可以同時(shí)表

2、示圖像的紋理和顏色特征。因此，首先把圖像在HSV顏色空間量化為72種顏色，并在量化的每種顏色的圖像層中統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)元的個(gè)數(shù)并計(jì)算得到結(jié)構(gòu)元直方圖。結(jié)構(gòu)元直方圖有效地結(jié)合了圖像的紋理和顏色特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法表現(xiàn)出良好的檢索精度和召回率。
　　(2)定義三種相關(guān)性描述，結(jié)構(gòu)元相關(guān)性、梯度值相關(guān)性和梯度方向相關(guān)性。圖像通過(guò)塊截?cái)嗑幋a生成一張位圖和一張平均值顏色分量圖。在這三種相關(guān)性中，結(jié)構(gòu)元相關(guān)性不但可以有效地表示圖像塊截?cái)嗑幋a處理

3、后的位圖，而且可以有效表示出位圖的結(jié)構(gòu)和位圖中每小塊之間的相關(guān)性。梯度值相關(guān)性和梯度方向相關(guān)性可以有效表示塊截?cái)嗑幋a處理后平均值顏色分量中梯度的相關(guān)性。通過(guò)定義的三種相關(guān)性構(gòu)成圖像的特征向量，該特征向量可以有效地表示一幅圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的性能明顯優(yōu)于其他方法。
　　(3)通過(guò)訓(xùn)練大量圖片得到結(jié)構(gòu)元碼本模式，并用結(jié)構(gòu)元碼本模式來(lái)表示圖像的紋理。把圖像在HSV顏色空間量化為72種顏色。通過(guò)在每種顏色的圖像層中計(jì)算結(jié)構(gòu)元碼本模