基于顯著興趣點(diǎn)的多特征圖像檢索技術(shù)的研究.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（Content-based image retrieval），即CBIR是當(dāng)前一個(gè)熱門(mén)的研究課題。它的提出能夠更高效地解決在海量圖像庫(kù)中找到所需內(nèi)容的問(wèn)題。在基于內(nèi)容的圖像檢索中，圖像的底層特征成為研究的對(duì)象，通過(guò)對(duì)這些內(nèi)容的操作來(lái)進(jìn)行圖像檢索。而興趣點(diǎn)是圖像中含有豐富內(nèi)容的點(diǎn)，目前大部分的檢索是針對(duì)整幅圖像或基于興趣點(diǎn)的特征進(jìn)行提取。但是這些方法容易產(chǎn)生冗余信息，造成計(jì)算復(fù)雜化，又或是丟失圖像的部分特征，造成檢

2、索的誤差。
　　本文通過(guò)對(duì)CBIR與興趣點(diǎn)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)，提出了一種興趣點(diǎn)距離分布直方圖和多特征融合的圖像檢索方法，并驗(yàn)證了其有效性。本文的主要研究成果和創(chuàng)新之處如下：
　?。?）對(duì)目前現(xiàn)有的興趣點(diǎn)提取算法進(jìn)行了分析與研究，概述了每種算法的工作原理，以及優(yōu)缺點(diǎn)，最后對(duì)現(xiàn)有的Harris算法進(jìn)行了改進(jìn)，然后把改進(jìn)后的Harris算法作為本文的檢測(cè)算法。并對(duì)興趣點(diǎn)進(jìn)行一定規(guī)則的篩選，然后定位感興趣區(qū)域。
　?。?）針對(duì)現(xiàn)有

3、的基于興趣點(diǎn)的多特征檢索技術(shù)全局特征不足的缺點(diǎn)，本文將興趣點(diǎn)的距離分布直方圖作為圖像的全局特征引入進(jìn)來(lái)，提出了一種興趣點(diǎn)距離分布直方圖和多特征融合的圖像檢索方法，使得對(duì)圖像信息的描述更加全面準(zhǔn)確。
　　（3）針對(duì)顏色直方圖空間位置信息不足的缺點(diǎn)，采用扇形區(qū)域劃分的方法，將興趣點(diǎn)與扇形區(qū)域劃分結(jié)合，增強(qiáng)顏色直方圖的空間位置信息。
　?。?）以興趣點(diǎn)為基礎(chǔ)，綜合考慮了興趣點(diǎn)距離分布直方圖以及圖像的顏色和紋理等圖像特征，采用興趣點(diǎn)