海量圖像檢索的形狀描述符研究.pdf

1、隨著影像技術和網(wǎng)絡的快速發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何級數(shù)的增長趨勢，于是出現(xiàn)了眾多的海量圖像庫?；谖谋镜膱D像檢索由于其種種不足無法滿足人們在海量圖像庫中進行快速而有效的圖像檢索的需求，在這種情形下基于內(nèi)容的圖像檢索技術應運而生。
　　 圖像的內(nèi)容主要包括三點:形狀、紋理、顏色，其中形狀作為圖像的重要的可視化內(nèi)容，相對于顏色和紋理特征，性能更加穩(wěn)定，不會隨著環(huán)境或者光線的變化而改變，是人們進行物體識別時所需要的關鍵信息，因此基于形狀的

2、圖像檢索在最近幾年頗受研究者的青睞，但是形狀的表示和描述卻是一個具有挑戰(zhàn)性的課題?，F(xiàn)在已經(jīng)存在很多的性能良好的形狀描述符，但是大多都不能擺脫一對一進行形狀匹配的限制，導致了計算代價過大而不適合進行海量圖像庫中的圖像檢索。
　　 本文中，我們的目的是提出一個更加適合在詞袋模型框架下進行海量圖像檢索的形狀表示和描述方法，避免匹配過程中涉及到任何的確定對應關系和校正的步驟，從而實現(xiàn)在海量圖像庫中進行快速而有效的圖像檢索。本文的主要工作

3、有兩點:
　　 (1)深入的研究和分析了現(xiàn)存的形狀表示和描述方法以及形狀匹配和檢索技術。
　　 (2)提出了一種更加適合詞袋模型框架的形狀表示和描述方法。我們用三角形的中線和底邊之比表示本文提出的形狀描述符，為了使該描述符能夠盡可能豐富的描述形狀的信息，我們使該形狀描述符具有多尺度的特性，同時利用內(nèi)部距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐氏距離，使其可以更好的處理形狀的關節(jié)變換的問題。
　　 本文中的形狀描述符在小尺度可以獲取曲率信息