P2P環(huán)境下基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)以及通信技術(shù)的發(fā)展，圖像處理被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。伴隨著大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生，傳統(tǒng)的信息管理方式已經(jīng)不能滿足實(shí)際的需求。為了便于圖像的檢索和識別，基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval，CBIR)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并成為圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。 基于內(nèi)容的圖像檢索是從圖像本身的內(nèi)容出發(fā)，由計(jì)算機(jī)提取圖像本身所包含的顏色、紋理、形狀等信息，通過這些信息對圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，以滿足

2、用戶對大量圖像的檢索要求。 本文以基于內(nèi)容的圖像檢索為主線，對檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，并在圖像聚類策略、路由機(jī)制等兩個方面作了深入的研究。 由于圖像的特征矢量往往是多維的，加之傳統(tǒng)的索引結(jié)構(gòu)不能適應(yīng)于多維特征的索引，因此，如何有效地索引且快速查詢圖像數(shù)據(jù)庫是基于內(nèi)容的圖像檢索的一個重要的研究問題。目前大部分圖像檢索系統(tǒng)，包括有名的QBIC，Visual Seek等，均為集中式架構(gòu)，如何將網(wǎng)絡(luò)上分散的圖像資源充

3、分利用起來，是本文考慮的第二個主要問題?；谝陨蟽牲c(diǎn)考慮，我們充分利用DHT’的資源定位的準(zhǔn)確性和快速性以及TS-SOM(Tree Structured Self-Organzing Maps)在聚類方面具有的無監(jiān)督、自組織和穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，形成本文中的DTS-SOM(Distributed TS-SOM)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果初步證明了該方法的可行性。 如何將DHT(Distributed Hash Table)用于CBIR中進(jìn)行基于語義

4、的查找，我們做了以下工作：Yingwu Zhu在其基于語義的檢索系統(tǒng)中，組hash函數(shù)使用固定的m和n對文件進(jìn)行哈希，試圖將相似性較大的文檔D哈希到相同的節(jié)點(diǎn)中，以減少訪問節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，降低網(wǎng)絡(luò)開銷。但是當(dāng)文檔D相似度變化范圍較大時，上述方法很難得到滿意的結(jié)果。針對此問題，我們充分利用了CAN(Conetent Addressable Network)中鄰居網(wǎng)格具有更高的語義相似性這一特征，引入了cache策略，來計(jì)算文件相似度，進(jìn)而獲得