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基于整体局部颜色特征和纹理特征的图像检索算法研究

作　者: 黄艳丽
导　师: 刘映杰
学　校: 兰州大学
专　业: 电路与系统
关键词: 颜色矩 非均匀分块 灰度共生矩阵 交叉皮层模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着多媒体和互联网技术的飞速发展,图像数据资源急剧增加,并广泛应用于各个领域,传统的基于文本的图像检索方法已不能满足实际需要。20世纪90年代,基于内容的图像检索技术随之诞生,并迅速成为图像信息检索领域中的研究热点。本文研究内容主要有以下方面：(1)介绍了基于内容的图像检索技术的发展现状和存在问题,详细研究了基于内容的图像检索领域所涉及到的相关关键技术,为本文的研究算法提供理论依据。(2)针对传统全局颜色直方图无法表达颜色空间分布信息以及固定分块对图像旋转变换等比较敏感的缺点,本文提出了一种基于整体局部颜色特征的图像检索算法。首先通过颜色矩提取图像的整体颜色分布特征,为了更准确的描述图像的颜色特征,又对图像进行非均匀分块来提取图像的局部颜色特征,并把两者结合作为图像的综合颜色特征。实验结果表明：与传统固定分块相比,该算法既保留了图像的颜色空间分布特征,又在一定程度上提高了算法的旋转不变性能；与经典的全局颜色直方图、颜色矩、颜色聚合矢量相比,该算法的检索性能有明显的提高。(3)针对单一颜色特征无法完整的描述图像的底层内容信息,从而造成图像的检索性能较低的缺陷,本文对基于颜色和纹理特征的融合技术进行了研究。对(2)中的颜色特征提取算法、灰度共生矩阵、交叉皮层模型进行了融合,提出了两种基于综合特征的检索算法。实验结果表明：本文提出的综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵算法、综合整体局部颜色特征和交叉皮层模型及灰度共生矩阵算法都比较大幅度的提高了图像检索的性能,并且在这两种算法中,后一种算法的检索性能更好一些；与单一特征算法相比,综合颜色和纹理提取的图像特征能更好的表示图像信息,增强图像检索的灵活性,从而较大幅度的提高了图像的检索性能。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 选题背景及研究意义  9-10
  1.2 国内外研究现状和热点  10-11
    1.2.1 基于内容的图像检索技术的研究现状  10
    1.2.2 基于内容的图像检索技术的研究热点  10-11
  1.3 本文的内容安排  11-13
第二章 基于内容的图像检索的关键技术  13-18
  2.1 基于内容的图像检索系统框架  13-14
  2.2 图像底层视觉特征提取技术  14-16
    2.2.1 颜色特征  14
    2.2.2 纹理特征  14-15
    2.2.3 形状特征  15
    2.2.4 空间关系特征  15-16
  2.3 图像特征匹配技术  16-17
  2.4 图像检索算法的性能评价  17
  2.5 本章小结  17-18
第三章 基于整体局部颜色特征的图像检索  18-35
  3.1 颜色模型的选择  18-21
    3.1.1 RGB颜色模型  18-19
    3.1.2 HSV颜色模型  19-20
    3.1.3 颜色空间转换  20-21
  3.2 HSV颜色空间量化  21-22
  3.3 典型的颜色特征描述方法  22-25
    3.3.1 颜色直方图  22-23
    3.3.2 颜色矩  23-24
    3.3.3 颜色聚合矢量  24-25
  3.4 本文提出的基于整体局部颜色特征的检索算法  25-28
    3.4.1 算法原理  25-26
    3.4.2 颜色特征提取步骤  26-27
    3.4.3 颜色特征的相似性度量  27-28
  3.5 基于颜色特征的仿真实验及结果分析  28-34
    3.5.1 实验平台及性能评价  28-29
    3.5.2 仿真实验及结果分析  29-34
  3.6 本章小结  34-35
第四章 综合颜色特征和纹理特征的图像检索  35-48
  4.1 综合多特征的图像检索模型  35-36
  4.2 综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵的图像检索算法  36-41
    4.2.1 灰度共生矩阵描述图像纹理特征  36-38
    4.2.2 综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵的检索算法  38
    4.2.3 仿真实验及结果分析  38-41
  4.3 综合整体局部颜色特征和ICM特征及灰度共生矩阵的图像检索  41-47
    4.3.1 ICM描述图像纹理特征  41-43
    4.3.2 综合颜色特征和ICM特征及灰度共生矩阵的检索算法  43
    4.3.3 仿真实验及结果分析  43-46
    4.3.4 综合多特征的算法比较  46-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章 总结与展望  48-50
  5.1 工作总结  48-49
  5.2 研究展望  49-50
参考文献  50-53
在学期间的研究成果  53-54
致谢  54

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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