圖像元數(shù)據(jù)特征提取及其在檢索中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、網(wǎng)絡(luò)資源的日益膨脹,使得人們對(duì)資源的使用、管理產(chǎn)生更迫切的要求。面對(duì)眾多的異構(gòu)系統(tǒng)不同格式的資源,元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生。 在教育領(lǐng)域?qū)虒W(xué)資源的建設(shè)同樣也產(chǎn)生出多種元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。圖像是教學(xué)資源建設(shè)中的重要組成部分。但到現(xiàn)在對(duì)圖像元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)仍是基于文本,對(duì)圖像做外圍的標(biāo)注。 做基于內(nèi)容的圖像應(yīng)用和做元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)目前在兩條道上向前奔跑,沒(méi)有相交,我們本文所做的工作恰恰就是使這兩條道在某個(gè)點(diǎn)上相交,這個(gè)點(diǎn)我們定義它為

2、圖像元數(shù)據(jù)。 元數(shù)據(jù)的概念我們是借鑒元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)中的概念,而本文的圖像則不是通常意義上的圖像概念,它是特指基于內(nèi)容意義上的圖像。在圖像特征提取上我們應(yīng)用的基于內(nèi)容的視覺(jué)信息檢索技術(shù),在圖像表示上,我們則借鑒元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)中描述規(guī)范,描述語(yǔ)言和描述方法。 我們?cè)诒疚闹兴龅墓ぷ魅缦拢?(1)在圖像顏色元數(shù)據(jù)特征提取方面:顏色直方圖和HSI顏色直方圖; (2)在圖像紋理元數(shù)據(jù)特征提取方面:矩陣,并提出五個(gè)紋

3、理特征量。 (3)在圖像形狀元數(shù)據(jù)特征提取方面:基礎(chǔ)上提取圖像的七階矩。我們分別提取RGB顏色直方圖、HSV我們首先構(gòu)造四個(gè)方向上的灰度共生我們對(duì)圖像進(jìn)行三次小波變換,在此(4)在圖像特征描述方面:我們給出圖像特征描述符和圖像描述模型,使用XML和RDF語(yǔ)言對(duì)圖像進(jìn)行描述。 (5)最后我們給出實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng),對(duì)圖像分別從顏色、紋理和形狀三個(gè)方面進(jìn)行檢索,并給出檢索結(jié)果以及對(duì)檢索結(jié)果的分析。 本文關(guān)于基于內(nèi)容圖像元數(shù)

4、據(jù)檢索的結(jié)論有: (1)關(guān)于顏色空間 對(duì)于一般的直方圖的使用,Lab空間的檢索和HSV空間的檢索結(jié)果沒(méi)有什么大的差異。 RGB省去了空間轉(zhuǎn)換的消耗,檢索速度最快;但不符合人的視覺(jué)特征,檢索效果最差。在對(duì)顏色的感知、分析和鑒別中,HSV色彩空間模型最好。 (2)關(guān)于直方圖 分塊直方圖統(tǒng)計(jì),既發(fā)揮了顏色的空間索引技術(shù),又對(duì)顏色進(jìn)行了聚類,適合色塊比較分明且較集中的圖像的檢索,查全率和查準(zhǔn)率都較高。

5、 對(duì)于顏色較雜且分布均勻的圖像,分塊非主色與分塊主色檢索效率不相上下,分塊主色不占優(yōu)勢(shì)。 分塊的大小對(duì)檢索起著重要的作用,這需要用戶在檢索過(guò)程中根據(jù)需要不斷調(diào)整分塊大小,以獲得更高的檢索效率。 (3)關(guān)于紋理不同方向 2@對(duì)于簡(jiǎn)單圖像(例如方形Square)檢索效果差異不大,查全率可高達(dá)100%,查準(zhǔn)率在50%;對(duì)于復(fù)雜圖像則需要根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)找出其適合方向。例如樹葉在0度和90度匹配最好,手掌在0度和135度匹配最好

6、。 (4)關(guān)于同一方向不同紋理 紋理越有規(guī)律,或紋理越簡(jiǎn)單,檢索效果越好。整體匹配率在100%-33%之間。 (5)關(guān)于小波變換次數(shù) 對(duì)于簡(jiǎn)單圖(例如方形),一次小波變換效果最好;對(duì)于復(fù)雜圖(例如樹葉)三次小波要好于二次和一次小波變換;而對(duì)于含雜質(zhì)比較多的圖(如手掌),二次和三次小波變換在不同情況下各有好壞,但都比一次小波檢索效果好。 (6)關(guān)于濾波系數(shù) 不同圖像對(duì)于濾波系數(shù)的選擇應(yīng)根據(jù)

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