基于內(nèi)容的多特征融合圖像檢索算法研究.pdf

1、近幾年來隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體信息的飛速發(fā)展，現(xiàn)代社會中數(shù)據(jù)信息爆炸式的增長，如何有效并且快速的進行數(shù)據(jù)的獲取是當今重要的研究課題。圖像數(shù)據(jù)在媒體信息中占據(jù)著重要位置，并且在數(shù)字圖書館、醫(yī)學、地理等領域中應用十分廣泛，如何從眾多的圖像數(shù)據(jù)中快速而且有效的獲取信息成為目前科學研究的熱點。關于基于內(nèi)容的圖像檢索技術的研究正是為了這一方向而產(chǎn)生的，主要目的是為能夠有效的在數(shù)據(jù)庫中獲取所需要的圖像提供可靠的算法。
　　本文從圖像檢索中圖像的特

2、征提取入手展開研究，系統(tǒng)的研究了圖像特征提取的基礎技術，主要包括了圖像的顏色、紋理及形狀特征提取算法，并在原有的算法上進行改進，以增強算法的可用性。在顏色特征的提取中運用了與人視覺具有一致性的HSV的改進模型，提出了一種圖像顏色集的區(qū)域劃分算法，降低了顏色特征提取的維度；在紋理特征的提取中，利用LBP算子的改進算法，在中心像素的二值描述中使用了改進的圓形鄰域的擴展形式，以提高圖像紋理描述的效果；在形狀特征的提取中，考慮了灰度圖像中邊緣輪

3、廓不明顯的問題，對圖像的對比度進行增強后，提取圖像邊緣，并且用8-方向的鏈碼描述圖像形狀特征。通過實驗，對比了不同的特征提取技術對圖像檢索結果的影響，討論了對圖像不同特征的權重值分配問題。實驗結果證明，改進的特征提取算法是有效的，多特征融合檢索算法要優(yōu)于單一特征值檢索算法。
　　本文最后研究了圖像檢索中的反饋圖像檢索，利用SVM和圖像的不同特征，對不同的樣本進行了圖像檢索的研究，通過實驗表明，基于反饋特征的圖像檢索取得了有效的檢索