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文檔簡介
1、隨著多媒體信息的廣泛應(yīng)用,并在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和計算機視覺兩大研究領(lǐng)域的共同推動下,圖像檢索技術(shù)己逐漸成為一個非?;钴S的研究領(lǐng)域。如何有效地對這些圖像進行分析、存儲和檢索是一個亟待解決的問題。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)能有效的解決這一問題,成為研究的熱點?;趦?nèi)容的圖像檢索(CBIR)不同于傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索,它實際上是一種模糊查詢技術(shù),通過對圖像提取一定的特征,找出在特征空間中與查詢要求接近的圖像,從而實現(xiàn)在圖像數(shù)據(jù)庫中自動地、智能地檢索
2、、查詢和管理圖像。在CBIR系統(tǒng)中,特征的提取和匹配算法是決定圖像檢索結(jié)果的關(guān)鍵。在已經(jīng)存在的顏色特征,紋理特征,形狀特征等幾種特征提取方法中,由于紋理特征能夠描述圖像的平滑,稀疏,規(guī)則性等特性,因此本文決定采用紋理特征作為圖像檢索的依據(jù)。 首先,介紹了國內(nèi)外基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,從基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的基本原理入手,論述了基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的通用框架、關(guān)鍵技術(shù)、檢索特點以及應(yīng)用領(lǐng)域。 其次,描述了紋理
3、和紋理特征,介紹了幾種常用的紋理分析方法,有灰度直方圖、邊緣方向直方圖、空間灰度共生矩陣、Tamura紋理特征、Gabor濾波器和Gabor 小波以及圖像紋理譜分析方法,本文在傳統(tǒng)的紋理特征提取方法的基礎(chǔ)上,利用Gabor小波變換在數(shù)字圖像中局部區(qū)域的頻率,方向信息的優(yōu)異性能,和共生矩陣對圖像的整體區(qū)域有著較好的處理效果的特點,嘗試了結(jié)合灰度共生矩陣和Gabor濾波器來提取紋理特征的方法,并對提取的特征進行高斯歸一化處理。 另外
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