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基于纹理特征图像检索的研究与实现

作　者: 王晓飞
导　师: 李柏年
学　校: 兰州大学
专　业: 电路与系统
关键词: 脉冲耦合神经网络(PCNN) 交叉皮层模型(ICM) 特征提取 相关系数(CC) 基于内容的图像检索(CBIR)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着计算机、数字摄影设备、多媒体和互联网的普及和发展,图像资源得到了人们的大力关注,同时数量也飞速增长。越来越丰富的图像资源使用户很难在大量的数据中找到自己需要的信息。如何从大量的图像中快速有效地检索出人们需要的图像资源已成为当前重要且具有挑战性的研究课题之一。基于内容的图像检索(CBIR)技术正是为了解决这一问题而提出。近年来,CBIR已成为国内外广泛关注的焦点,并在许多领域都有了广泛地应用。为弥补基于内容的图像检索系统(CBIR)中小波变换在描述纹理特征方面的不足,进一步提升CBIR系统的整体性能。本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像处理时有很多突出的优点,其应用领域非常广泛,包括图像增强、图像分割、边缘检测、图像融合、特征提取和目标识别等领域。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等几何不变性,而且有很好的抗噪性,这一点非常适合于CBIR系统。该系统中首先利用PCNN及简化模型ICM对图像进行处理,得到对应图像不同灰度值的二值图像序列,然后计算二值图像序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征,最后采用Euclidean距离和相关系数进行相似度计算,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。本文主要围绕基于内容的图像检索的两个核心问题(即特征提取和相似度匹配策略和方法)展开研究。首先对基于内容图像检索技术的基本原理和关键技术进行了简要介绍。然后对图像视觉特征的提取进行了阐述,包括颜色、纹理和形状特征等。深入地探讨了图像纹理特征的多种描述和提取方法。系统分析了脉冲耦合神经网络的特性并对其进行了深入研究(尤其是图像处理时具有稳定性),并将其应用于图像检索中,最后提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。对系统的性能进行了评价,并指出了未来的研究方向。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-9
第一章 绪论  9-17
  1.1 研究背景和意义  9-12
    1.1.1 研究背景  9-11
    1.1.2 研究意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-15
    1.2.1 国外研究和应用动态  12-13
    1.2.2 国内研究和应用现状  13
    1.2.3 国内外研究热点  13-15
  1.3 论文主要研究内容及章节安排  15-17
    1.3.1 本文研究内容  15
    1.3.2 论文章节安排  15-17
第二章 检索系统的关键技术  17-24
  2.1 CBIR中常用的视觉特征描述方法  17-20
    2.1.1 颜色特征  17
    2.1.2 纹理特征  17-20
    2.1.3 形状特征  20
  2.2 CBIR中常用的相似性度量方法  20-21
  2.3 图像检索算法的性能评价准则  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 脉冲耦合神经网络  24-29
  3.1 脉冲耦合神经网络概述  24-25
  3.2 脉冲耦合神经网络的基本模型  25-27
    3.2.1 PCNN模型  25-26
    3.2.2 交叉皮层模型(ICM)  26-27
    3.2.3 PCNN和ICM之间的关系  27
  3.3 脉冲耦合神经网络的特性  27-28
  3.4 本章小结  28-29
第四章 基于脉冲耦合神经网络的检索算法  29-44
  4.1 引言  29
  4.2 基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索算法  29-32
    4.2.1 图像检索的系统结构  29-30
    4.2.2 图像纹理特征的提取  30-31
    4.2.3 相似性度量  31-32
  4.3 参数设置  32-33
    4.3.1 PCNN参数设置  32-33
    4.3.2 噪声参数  33
  4.4 实验结果  33-43
    4.4.1 几何不变性分析  34-40
    4.4.2 噪声鲁棒性分析  40-42
    4.4.3 实验总结  42-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章 总结与展望  44-46
  5.1 总结  44-45
  5.2 未来展望  45-46
参考文献  46-50
攻读硕士期间发表的论文  50-51
致谢  51

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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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