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基于内容的图象检索研究

作　者: 张天红
导　师: 郝重阳；齐敏
学　校: 西北工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 基于内容的图象检索图象数据库特征提取相似性度量
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 214次
引　用: 2次
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内容摘要

随着多媒体技术及Internet技术的迅速发展，各行各业对图象的使用越来越广泛，图象信息资源的管理和检索显得越来越重要，其中基于内容的图象检索(CBIR,Content-based Image Retrieval)已经成为近几年来最活跃的研究领域之一。基于内容的图象检索技术是指利用图象内容对图象进行查询。图象的内容包括图象的颜色特征、形状特征、纹理特征、语义特征等。本论文主要针对如何描述图象内容，准确、自动地提取特征，以及精确地对图象内容进行相似性度量。本文的主要工作和成果包括：研究了目前国内外CBIR技术的现状、发展趋势及其应用状况，对基于内容的图象检索系统进行了分析，深入研究了图象检索中的关键技术，包括各种索引技术、相似性度量及其性能评价技术。提出了一种改进的基于区域的形状索引的图象检索方法。首先基于主要颜色把图象分割成区域，然后把分割后得到的区域用作形状检索的输入。这样就可以把主要颜色区域和形状特征结合起来作为特征进行基于内容的图象检索，而且对平移、旋转和尺度大小具有不变性。试验证明这种方法比改进前的查准率和查全率要高。提出了一种适合本文的形状特征的相似性度量方法。大量的试验证明了该方法的有效性。根据上述的检索方法，本文设计了一个简单的图象检索系统。该系统具有可视性好，检索直观、方便的优点，可支持浏览查询和示例查询。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-14
  1.1 基于内容的图象检索简介  7-8
  1.2 基于内容的图象检索系统  8-13
    1 著名的图象检索系统的介绍  8-10
    2 CBIR系统的应用领域  10-11
    3 未来主要研究方向  11-13
  1.3 本文的主要研究工作  13-14
第二章基于内容的图象检索中的关键技术  14-43
  2.1 CBIR系统的系统结构  14-15
  2.2 图象数据库的体系结构  15-16
  2.3 CBIR各种索引技术及相似性度量  16-37
    1 颜色特征  16-26
    2 纹理特征  26-30
    3 形状特征  30-37
    4 其他特征  37
  2.4 相似性度量  37-39
  2.5 性能评价  39-42
    1 性能评价的方法  39-41
    2 图象集  41-42
  2.6 相关反馈  42-43
第三章基于区域形状的图象检索  43-52
  3.1 概述  43-44
  3.2 特征提取  44-50
    1 主要区域分割  44-48
    2 形状表示  48-50
  3.3 相似性度量  50
  3.4 索引模式和查询  50-51
    1 形状索引  50
    2 查询  50-51
  3.5 小结  51-52
第四章系统实现  52-58
  4.1 系统框架  52-53
  4.2 图象入库  53
  4.3 图象查询  53-55
  4.4 实验结果和性能分析  55-58
第五章总结和展望  58-60
  5.1 总结  58
  5.2 展望  58-60
致谢  60-61
主要参考文献  61-65

基于内容的图象检索研究

内容摘要

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