基于上下文相關(guān)的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著多媒體信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像資源越來越多地出現(xiàn)在人們的工作和生活當中，如何能夠快速確地在龐大的圖像資源庫中查詢到所需信息已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域的一個重大挑戰(zhàn)。為了便于人們識別和查找圖像，因此產(chǎn)生了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，本文主要對其中的上下文相關(guān)的檢索方法進行了研究。
　　本文首先介紹了基于內(nèi)容圖像檢索相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)知識。在圖像特征提取方面，本文介紹了顏色、形狀、紋理特征提取原理和常用方法;圖像特征匹配方面，本文介紹了歐氏距

2、離、馬氏距離、加權(quán)歐氏距離等常用距離度量公式。
　　在對基于內(nèi)容的圖像檢索基本技術(shù)的掌握和理解的基礎(chǔ)上，為了降低檢索時間消耗，本文提出了一種新的上下文敏感圖像檢索框架，該框架將圖像檢索分為兩個階段:
　　第一階段為離線處理階段，在進行圖像檢索之前，先將圖像庫進行聚類分組，建立圖像庫聚類索引。本文采用一種上下文相關(guān)的聚類方法，根據(jù)結(jié)點的度大小先進行初始劃分，再使用凝聚聚類方法將初始劃分的類進行迭代合并。為了減少圖像庫預處理時間

3、，本文提出了改進方法，主要思想是先取出部分元素進行聚類，再將剩下部分劃分到已知聚類中，改進后聚類時間消耗比原始方法節(jié)省50％以上。
　　第二階段為線上處理階段，結(jié)合圖像庫索引進行上下文相關(guān)的圖像檢索過程。首先采用關(guān)節(jié)不變性原理分割形狀的輪廓特征，得到成對的距離度量值;其次將待檢索圖像與圖像庫聚類索引進行比對，得到一個近似相似圖庫;最后將待檢索圖像和近似相似圖庫共同構(gòu)建成圖結(jié)構(gòu)，在圖上進行相似度擴散，擴散集合的選取分別使用了K-NN