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基于特征点的图像检索技术研究与应用

作　者: 陈承鹍
导　师: 高成英
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 图像检索特征点提取 Harris角点 DOG特征点颜色矩梯度
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 32次
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内容摘要

随着多媒体信息技术的快速发展,各种类型的多媒体资源数据库容量不断增大,图像数据库就是其中一个典型的例子。面对大容量的图像数据库,用户迫切需要一种合理的方法来快速、准确地找到与特定内容相符的图像资源,从而为利用这些图像资源进行相关工作提供便利。因此,近年来,基于内容的图像检索方法成为了图像处理领域一个重要的研究方向。本文的研究工作主要有:⑴对目前常用的基于内容图像检索方法进行了深入研究,将这些方法分为三类:利用低层特征的方法;结合机器学习技术的方法;结合相关反馈技术的方法。并对每类方法的基本原理、优点与不足进行了分析。⑵提出了一种基于特征点的图像检索方法。该方法属于利用低层特征的图像检索方法,其创新点主要有:在对图像进行分块时遵循了基于美学的构图原则,通过使相邻分块互相重叠来突出图像主体的重要性;对每个分块综合提取了Harris角点和DOG特征点,与使用单一特征点相比,这样能够更加完整地表达分块的结构与形状信息;提取完特征点后,通过颜色矩和梯度的计算来获得特征点邻域内的颜色与边缘信息,与使用单一视觉特征相比,这样可以更加全面地描述特征点邻域的特征,从而在图像检索时增加特征点邻域匹配的准确率。⑶通过相关实验对该方法的有效性进行了验证。实验结果表明,与基于单一特征点和单一视觉特征的方法相比,该方法能够有效提高图像检索的精度。此外,还将该方法在多个应用情景中进行了实验,取得了较好的效果。最后,本文对所提出方法具有的创新点进行了总结,并对该方法中能够进一步改进的地方进行了展望。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景与意义  9-10
  1.2 研究现状  10-12
  1.3 本文的主要研究工作  12
  1.4 论文结构  12-14
第二章基于内容的图像检索技术概述  14-24
  2.1 基本原理  14
  2.2 基于内容的图像检索主要方法  14-22
  2.3 图像检索算法的性能评价  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章基于特征点的图像检索方法  24-49
  3.1 图像分块  25-27
  3.2 特征点提取  27-35
  3.3 颜色特征  35-39
  3.4 边缘特征  39-41
  3.5 相似度计算  41-43
  3.6 算法的检索过程  43-48
  3.7 本章小结  48-49
第四章实验结果与分析  49-61
  4.1 实验环境  49
  4.2 实验结果与分析  49-55
  4.3 本文方法的应用  55-60
  4.4 本章小结  60-61
第五章总结与展望  61-63
  5.1 总结  61-62
  5.2 展望  62-63
参考文献  63-66

基于特征点的图像检索技术研究与应用

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