基于顏色與紋理特征的圖像檢索技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、20世紀90年代，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)出現(xiàn)之后迅速成為圖像信息檢索領(lǐng)域中的研究熱點。本文針對當(dāng)前基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問題，從以下幾方面進行了研究：
　　本文對基于內(nèi)容的圖像檢索中涉及的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，主要包括圖像特征提取、圖像索引技術(shù)、相關(guān)反饋技術(shù)以及圖像檢索性能評價。
　　在對現(xiàn)有的基于顏色的圖像特征提取算法進行研究和分析的基礎(chǔ)上，對比了幾種經(jīng)典的顏色特征提取算法的檢索性能。針對全局顏色直方圖丟失

2、顏色空間分布信息的缺陷，本文提出了一種改進的基于最大連通區(qū)域面積直方圖的算法，該算法能夠間接地反映顏色區(qū)域的空間分布特征并保持了顏色直方圖原有的旋轉(zhuǎn)、平移不變性。實驗結(jié)果表明，該算法的檢索性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的全局顏色直方圖。此外，本文還對現(xiàn)有的基于紋理的圖像特征提取算法進行了深入研究。通過實驗分析比較了灰度共生矩陣法、Gabor小波變換法和Tamura紋理特征法的檢索性能。為了更加精確地描述圖像的紋理特征，本文提出了一種將灰度共生矩陣和

3、Gabor小波變換相結(jié)合的紋理特征提取算法。實驗結(jié)果表明，與僅僅使用單一的紋理特征提取算法相比，本文提出的改進算法能夠明顯地提高圖像檢索的查全率和查準(zhǔn)率。
　　為了克服單一視覺特征對圖像內(nèi)容描述不完整、丟失圖像部分信息從而造成系統(tǒng)檢索性能低的缺陷，本文實現(xiàn)了一種融合顏色和紋理特征的圖像檢索方法，該方法比基于單一特征的圖像檢索更符合人類的視覺感知，取得了較好的檢索效果。最后，使用Microsoft Visual Studio2010