基于顯著封閉邊界曲線的圖像檢索.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)以及多媒體技術的飛速發(fā)展，圖像信息已經(jīng)滲透到各個行業(yè)，成為數(shù)字信息的一種主流形式。圖像數(shù)據(jù)庫隨之日益擴大，如何高效的管理以及檢索成了迫切需要解決的問題，也是國內外學者研究的熱點，圖像檢索技術就是在這種背景下出現(xiàn)的新興研究領域，基于內容的圖像檢索技術是當前的主要研究方向。
　　 基于內容的圖像檢索技術包括圖像預處理，特征提取，索引結構等多個方面。本文主要圍繞特征提取和索引結構展開研究，提出了一種新的基于顯著封閉邊界曲線的

2、圖像檢索算法，該算法的主要思想是首先采用經(jīng)典的Canny算子檢測得到邊緣碎片圖，然后利用圖論中的最小比率環(huán)算法從邊緣碎片圖中提取圖像的顯著封閉邊界，最后通過改進的VA-File索引機制建立圖像庫，根據(jù)直方圖相交的方法進行圖像檢索。
　　 本文的主要工作及創(chuàng)新之處如下：
　　 針對封閉邊界提取容易受到噪音干擾的問題，提出了一種綜合考慮邊緣信息和區(qū)域信息的邊緣顯著性度量函數(shù)，將其應用到封閉邊界的提取當中，對提取效果做了對比實

3、驗。
　　 分析了VA-File檢索效率的不足，提出了一種針對VA-File的改進方案，給出了改進方案的原理結構、動態(tài)構造以及查詢算法的實現(xiàn)。
　　 根據(jù)本文提出的基于顯著封閉邊界曲線的圖像檢索算法，設計和實現(xiàn)了原型系統(tǒng)，做了查準率和查全率的實驗。
　　 針對提出的算法做了大量實驗，并對結果進行了分析，主要包括：①顯著封閉邊界提取實驗，說明了本文提出的顯著性度量函數(shù)能夠保證提取的封閉邊界的接近性盡可能小，圍住的顯