小波分析在基于內(nèi)容的圖像檢索中的應(yīng)用研究.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)CBIR(Content-Based Image Retrieval)是圖像處理技術(shù)和傳統(tǒng)的多媒體信息檢索方法結(jié)合的結(jié)果,是近年來檢索領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn),大致可以分成基于形狀、顏色、紋理等圖像特征的檢索.小波分析是目前國(guó)際上最新的也是應(yīng)用最廣泛的時(shí)間-頻率分析工具.經(jīng)小波變換后產(chǎn)生的小波系數(shù)可以很好的體現(xiàn)圖像信息的局部特征.該文重點(diǎn)研究了小波分析在計(jì)算機(jī)圖像處理的多個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用,如圖像恢復(fù)、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像

2、配準(zhǔn)、圖像重建、圖像檢索等.此外,該文重點(diǎn)論述了小波分析在基于形狀(基于內(nèi)容的一種)的圖像檢索方面的應(yīng)用.形狀是圖像的本質(zhì)特征之一,利用形狀特征進(jìn)行檢索可提高檢索的準(zhǔn)確性和效率.在基于形狀的圖像檢索中,采用小波變換模極大值的方法來提取圖像的多尺度目標(biāo)邊緣信息,然后采用多尺度的不變矩作為特征來圖像相似性檢索,可以有效的解決因圖像的平移、尺度、旋轉(zhuǎn)變換等帶來的問題.但是經(jīng)過小波模極大值變換后得到的模圖像信息雖然得到了壓縮,但仍存在冗余,即低

3、分辨率上使用過的信息在高分辨率下重復(fù)使用.針對(duì)這個(gè)問題,該文提出了一種改進(jìn)的利用小波實(shí)現(xiàn)基于形狀的圖像檢索的算法.改進(jìn)之處主要在于,在求取不同分辨率下的模極大值時(shí),設(shè)定一個(gè)閾值,只留下當(dāng)前尺度(分辨率)下模極大值大于閾值的那些模值,而且隨著分辨率的增加,閾值不斷的改變,這樣就可以在求得的高分辨率的模值圖像中過濾掉低分辨率下的已經(jīng)使用過的信息,從而使模值能夠充分描述圖像的重要特征,然后利用多尺度下的模值求出七個(gè)不變矩,并進(jìn)行歸一化,采用圖