基于非均勻顏色直方圖和CTAGD算法的圖像檢索研究.pdf

1、近年來(lái)，伴隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，全世界數(shù)字圖像的容量正以驚人的速度增長(zhǎng)，無(wú)論是軍用還是民用設(shè)備，每天都會(huì)產(chǎn)生容量相當(dāng)于數(shù)千兆字節(jié)的圖像。而在這些數(shù)字圖像中包含了大量有用的信息，然而，由于這些圖像是無(wú)序地分布在世界各地，圖像中包含的信息無(wú)法被有效地訪(fǎng)問(wèn)和利用，這就要求有一種能夠快速而且準(zhǔn)確地查找訪(fǎng)問(wèn)圖像的技術(shù)，也就是所謂的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(content based image retrieval)。 本

2、文首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索的背景、應(yīng)用、發(fā)展歷程、以及國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的典型CBIR技術(shù)；然后詳細(xì)闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索研究的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在深入研究圖像顏色特征提取和相似性匹配算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于HSI色彩空間累加直方圖進(jìn)行圖像檢索的方法，該方法使用符合人類(lèi)視覺(jué)特性的HSI顏色空間，并將顏色壓縮為72種具有代表性的色彩，又提出了一種具有重疊方式的圖像分塊方法，然后統(tǒng)計(jì)每塊區(qū)域內(nèi)的顏色直方圖得到該圖像的HSI顏色空間直方圖，

3、再計(jì)算各塊的累加直方圖，并根據(jù)相似度計(jì)算每塊子圖像的累加直方圖和圖像庫(kù)中圖像對(duì)應(yīng)塊的累加直方圖的相似度，最后根據(jù)各塊子圖像的重要性進(jìn)行加權(quán)，這樣就有效地避免了全局直方圖所帶來(lái)的表示誤差。 同時(shí)，本文還提出了CTAGD(Combination of Texture and Gaussian Density)算法，其核心思想是通過(guò)在DCT域中提取一幅圖像的高斯密度特征和在象素域中提取紋理特征并結(jié)合這兩種特征形成新的向量來(lái)進(jìn)行圖像檢索

4、。其中高斯密度的提取主要是通過(guò)將一幅圖像表示在極坐標(biāo)中來(lái)獲取這幅圖像的幾何中心，并計(jì)算8個(gè)極角(0，45，90，135，180，225，270，315)上的象素值的分段累加來(lái)作為一幅圖像的特征值；而紋理特征的提取我們主要是通過(guò)計(jì)算圖像在像素域中四個(gè)方向上的灰度共生矩陣來(lái)得到。 在圖像的相似性計(jì)算中，本文又提出了一種基于旋轉(zhuǎn)相關(guān)系數(shù)并結(jié)合距離的圖像匹配算法-MCME)法，這種方法首先計(jì)算查詢(xún)圖像的特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)圖像的特征向量的相

5、關(guān)系數(shù)，得到相關(guān)系數(shù)排在前48位的圖像，再計(jì)算查詢(xún)圖像和這48幅圖像的距離，最后取距離較小的12幅圖像作為檢索的結(jié)果。 在最后的實(shí)驗(yàn)中，我們選取了10000幅jpeg圖像來(lái)作為實(shí)驗(yàn)圖像庫(kù)，與現(xiàn)有的一些圖像檢索方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：本文提出的方法在圖像檢索的查全率、查準(zhǔn)率及速度上都較同類(lèi)算法有一定的提高。此外本文還介紹了提出的方法的各個(gè)模塊的作用，實(shí)驗(yàn)界面以及對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析和一些檢索的實(shí)例。最后給出了本文的圖像檢索方法的一些缺