基于顏色特征的圖像檢索方法的研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術與網(wǎng)絡技術的迅猛發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)來源的不斷擴大，數(shù)字圖像容量正以驚人的速度增長。這些數(shù)字圖像中包含了大量有用的信息，為了能夠從海量的圖像數(shù)據(jù)庫中準確、快速地找到用戶所需要的內(nèi)容，基于內(nèi)容的圖像檢索(Content—Based ImageRetrieval，CBIR)技術得到了廣泛關注，并且已成為國際學術界研究的一個熱點。 基于內(nèi)容的圖像檢索是利用顏色、紋理、形狀等底層特征和語義等高層特征進行檢索圖像，由于圖像背景通常

2、占據(jù)圖像的較大部分，在提取圖像特征的過程中，對圖像中主要目標的特征造成了一定影響，使得基于全局特征的圖像描述不能很好地反映圖像的語義特征。經(jīng)典的顏色直方圖法雖具有計算簡單、平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變等特性，而且抗噪聲能力強，但其無法反映顏色的位置特性，難以區(qū)分顏色組成相似但是空間分布不同的圖像。針對以上問題，在參考了大量國內(nèi)外最新研究成果和進行深入探索實驗之后，本文在概述圖像檢索的背景意義、研究現(xiàn)狀和應用領域的基礎上，綜述了圖像檢索的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3、、檢索方法的技術分類、相似性度量方法和系統(tǒng)性能評價方法，重點介紹了基于顏色特征的圖像檢索，并提出一種新的檢索方法：利用Otsu法對圖像分割來提取目標區(qū)域，該方法更加有利于基于內(nèi)容的圖像檢索；在基于顏色特征的檢索方面，選用HSV顏色空間，并介紹了RGB空間與HSV空間的轉(zhuǎn)化方法。為了降低顏色特征的維數(shù)和系統(tǒng)開銷，對顏色空間進行量化以降低維數(shù)。并且使用了一種改進的扇形圖像分割方法，該方法首先將圖像進行分塊，然后結(jié)合顏色直方圖進行特征提取，選