基于內(nèi)容的圖像檢索算法研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、多媒體技術的迅速發(fā)展給人們的生活方式和工作方式帶來了巨大的改變。圖像數(shù)據(jù)的巨幅增長也使得圖像檢索技術成為國內(nèi)外的研究熱點。傳統(tǒng)的方法是利用人工標注來實現(xiàn)圖像檢索的。但是由于人工標注方法巨大的工作量，使得基于關鍵字的信息檢索技術很難滿足用戶的要求。而基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)是一項利用圖像的低層特征來進行圖像檢索的一種技術，其基本原理是利用圖像所包含的基本特征，如顏色、紋理及形狀等特征，從圖像庫中查找具有相似內(nèi)容的圖像。
　　本

2、文首先討論了CBIR背景、關鍵技術、研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景，并系統(tǒng)的分析了圖像低層特征的提取技術。其次對圖像的顏色特征提取技術做了深入的研究，比較了利用不同顏色空間的直方圖作為顏色特征向量進行圖像檢索，通過實驗結果的對比，選取了HSV顏色空間的直方圖作為顏色特征。然后本文對圖像紋理的特征提取方法也進行了詳細的討論，其常用的算法有共生矩陣、Fourier算子和近年來應用比較廣泛的小波變換。由于小波變換在圖像處理方面的有效性，因此利用小波變換來

3、提取圖像紋理特征是一種常用的方法。雖然小波變換是一種有效的特征提取技術，但其有一定的局限性，如不具有平移不變性、方向選擇性也比較有限。本文分析首先了小波變換在提取紋理特征方面的缺陷，然后提出了通過將小波變換與旋轉小波及與雙樹復小波組合的方法來提取紋理特征。并將本文方法與Gabor小波、小波變換及雙樹復小波提取圖像紋理特征方法的檢索結果進行了比較，驗證了本文算法的有效性。最后，為了克服利用單一特征進行圖像檢索的片面性，利用綜合顏色特征和紋

4、理特征的方法進行圖像檢索，該算法不僅考慮了圖像的顏色信息，又充分考慮了圖像紋理的信息。實驗結果表明，二者結合使得檢索結果更好，檢索效率更高。
　　最后，我們以Visual Studio2005作為開發(fā)環(huán)境，在MFC的文檔視圖框架的基礎上利用C++編程語言實現(xiàn)了一個圖像檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)的紋理特征提取方法為本文所提出的，顏色特征采用HSV顏色空間的直方圖來表示，然后利用Corel圖像庫作為實驗圖像進行了仿真實驗，結果表明本文所提的方法