基于草圖的商品圖像檢索研究.pdf

1、隨著近些年互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，以及社交媒體的普及，圖像信息的數(shù)量急劇增加，如何在海量圖像中快速檢索出想要的信息成為一個研究熱點。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索已經(jīng)不能滿足日益增長的用戶需求，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)應(yīng)運而生?；趦?nèi)容的圖像檢索技術(shù)是將圖像的內(nèi)容用圖像特征來描述，而不是通過圖像命名或者人工標定圖像。典型的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)在建立圖像數(shù)據(jù)庫時根據(jù)各自圖像模型提取圖像的一種或幾種特征組合存入特征庫，同時對特征庫建

2、立索引以提高查找效率。然后采用相似度匹配算法計算關(guān)鍵圖像特征與特征庫中的圖像特征相似度，按照相似度從大到小將匹配圖像反饋給用戶。
　　隨著智能手機和平板電腦等觸屏設(shè)備的普及，人機交互方式發(fā)生了很大的改變，觸控成為了主流的輸入方式，人們可以利用觸摸屏繪制出印象中圖像的草圖形式。由于草圖更加符合人們對物體輪廓的感知，因此基于草圖的圖像檢索作為基于內(nèi)容的圖像檢索的重要分支在近些年受到了更多關(guān)注。
　　本文深入研究了基于圖像特征的檢

3、索技術(shù)，總結(jié)了現(xiàn)有基于草圖的圖像檢索算法及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀?；诓輬D的圖像檢索和基于內(nèi)容的圖像檢索一樣，主要面臨三個問題:圖像特征的選取、特征之間的相似性度量以及索引結(jié)構(gòu)。本文研究了各類常用的圖像特征在基于草圖的圖像檢索中的表現(xiàn)，并選擇了圖像梯度方向場作為圖像特征。梯度方向場是在求取圖像邊緣梯度方向的基礎(chǔ)上，通過擴散的方法得到一個方向場，這樣的場在圖像邊緣上得到的是邊緣的方向信息，在非邊緣像素得到的是該像素附近邊緣像素的梯度方向信息。在提

4、取方向場之前，為了得到圖像主要輪廓信息，降低背景和紋理的影響，我們對圖像進行了顯著性檢測處理，主要目的是得到圖像顯著性部分，得到和草圖最相似的輪廓信息。對圖像進行均勻劃分為一個個的cell，對每個cell提取直方圖作為特征描述子。
　　對圖像特征采用詞袋(bag of words)模型對圖像進行檢測，即用kmeans算法將特征直方圖聚類，得到描述圖像特征的視覺單詞，這樣每一副圖像就可以用若干個視覺單詞的組合來描述。得到了每幅圖像的