基于區(qū)域的自然圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和圖像采集設(shè)備的發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)以前所未有的速度增長(zhǎng)，如何有效地分析、組織和管理這些海量的圖像資源，使得基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)成為研究的熱點(diǎn)。圖像檢索的研究涉及諸多領(lǐng)域，在各個(gè)領(lǐng)域中如何使計(jì)算機(jī)能夠從人的視覺(jué)角度來(lái)理解并匹配圖像信息是當(dāng)前研究的難點(diǎn)之一?；趨^(qū)域的圖像檢索(RBIR)是基于內(nèi)容圖像檢索(CBIR)研究的一個(gè)新的階段。
　　 區(qū)域圖像檢索的兩大核心問(wèn)題是區(qū)域圖像信息的特征描述和提取以及區(qū)域特征信息的匹配

2、，本文工作就是圍繞這兩大問(wèn)題展開(kāi)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)本文研究的圖像分割、檢索和反饋算法進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
　　 合理有效的圖像分割是區(qū)域圖像特征描述和提取的前提條件。首先，本文在傳統(tǒng)的分割方法基礎(chǔ)上，采用JSEG分割算法對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行分割。第二，針對(duì)人們感興趣區(qū)域，本文利用JSEG圖像分割算法結(jié)合基于注意力機(jī)制的顯著圖提取算法提取了圖像的顯著區(qū)域特征。第三，本文系統(tǒng)可以使用RGB、LUV、LAB和HSV四種顏色模型來(lái)多角度描述圖像的區(qū)域

3、特征。采用圖像分割結(jié)合顯著區(qū)域的方法，配合多種顏色模型的方法進(jìn)行檢索，更好地表答了用戶圖像檢索的意圖，提高了檢索準(zhǔn)確度。
　　 在區(qū)域特征匹配中，首先分析了傳統(tǒng)的綜合區(qū)域匹配(IRM)算法。在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了多種特征聯(lián)合的IRM算法，并在建立的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析。在此基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)IRM算法針對(duì)顯著性區(qū)域進(jìn)行了優(yōu)化。本文在圖像反饋檢索過(guò)程中引入了多示例學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了多樣性密度(DD)算法并在系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。