基于內(nèi)容的近似圖像檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展以及各種數(shù)字化設(shè)備的普及，大量的圖像以數(shù)字化的形式進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，使圖像的復(fù)制和分發(fā)變得更加方便快捷。如何在浩如煙海的圖像數(shù)據(jù)中找到用戶真正需要的數(shù)據(jù)是一個(gè)亟待解決的問題。因此，圖像檢索技術(shù)得到廣泛關(guān)注。
　　 在早期，基于文本的圖像檢索發(fā)揮了很大作用，但有限的人工標(biāo)注不能完整的描述圖像豐富的內(nèi)涵，難以真正按照?qǐng)D像內(nèi)容進(jìn)行檢索。而在基于內(nèi)容的圖像檢索中,圖像用高維矢量表示，其相似性度量

2、較為困難,同時(shí),也面臨著語義鴻溝問題。由于基于內(nèi)容的圖像檢索的核心問題是近似圖像的搜索問題，因此，如何從數(shù)據(jù)集中快速、準(zhǔn)確地檢索到近似圖像將成為具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
　　 本文主要圍繞基于內(nèi)容的近似圖像檢測(cè)進(jìn)行展開的，研究了近似圖像檢索算法，以及如何在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的檢索近似或者重復(fù)圖像，主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新之處包括以下幾個(gè)方面：
　　 第一，對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了介紹，討論了圖像特征的提取，高維矢量的索引技術(shù)，

3、重點(diǎn)討論了圖像的近似性度量方法。
　　 第二，針對(duì)圖像檢索中，全局顏色直方圖不包含顏色的空間分布關(guān)系，對(duì)于具有相同的顏色直方圖的不同圖像會(huì)造成誤檢的問題，提出了設(shè)置分塊權(quán)重的方法，首先對(duì)圖像進(jìn)行分塊，然后通過對(duì)各分塊顏色直方圖加權(quán)的方法進(jìn)行檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，分塊權(quán)重的方法能夠改善圖像檢索性能。
　　 第三，針對(duì)近似圖像檢測(cè)中的計(jì)算復(fù)雜度高，檢測(cè)速度慢，難以應(yīng)用到大規(guī)模數(shù)據(jù)集的檢測(cè)的問題，提出了一種基于MD5的近似圖像檢