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基于纹理和边缘特征的图像检索算法研究
作 者: 张根生
导 师: 胡学龙
学 校: 扬州大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 基于内容的图像检索 相位叠合 特征提取 相似性度量 DT-CWT
分类号: TP391.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
随着网络的逐渐普及以及多媒体技术的发展,在科学技术、生产实际和日常生活中不断地产生大量的图像数据。如何从海量的图像信息中快速、准确地检索出用户需要的信息,以便于图像管理和应用,已成为人们关注的问题。基于内容的图像检索技术(Content-Based Image Retrieval,CBIR)利用图像的底层视觉特征(颜色,纹理,形状等)代表图像的内容,而由于传统的图像纹理特征提取算法不具备方向选择性和平移不变性等特点,因而CBIR的检索结果并不令人满意,本文利用二元树复小波提取纹理特征有效地解决了这个问题,使检索查准率获得较大提高。传统边缘特征提取算法对图像照度比较敏感,这样就限制了检索系统图像库的通用性,文中利用相位叠合算法消除了照度给图像边缘特征提取带来的影响,增加了检索系统的鲁棒性。本文首先阐述了图像检索技术,介绍了二元树复小波变换技术的基本原理,分析了二元树复小波所具有的平移不变性、方向选择性的特点,阐述了二元树复小波滤波器的设计方法。论文的主要研究成果有:1.完成了二元树复小波滤波器的设计,该滤波器在保持离散小波变换(DWT)多分辨率特性和时频局部化分析能力的同时,对二维或多维信号还具有方向选择性、平移不变性和有限的数据冗余等特点。其近似的平移不变性恰好可以解决小波变换不能解决的因信号平移而导致各尺度上能量分布发生变化的问题。2.使用二元树复小波变换作为工具,从六个不同的方向实现了图像纹理特征的提取,与传统的共生矩阵算法相比较,在建立的图像库内进行样本图像纹理特征的检索,检索精度的提高证实了二元树复小波变换在纹理提取方面有更高的优越性,并且本文使用了6种相似性度量工具,以寻找最适合纹理特征检索的一种。3.论文最后给出了一种适用于图像边缘的特征提取方法。这种方法利用图像傅立叶分量在特征点叠合次数最多的概念(相位叠合)来标记特征点,因其是一种无量纲的量,所以对图像的亮度或对比度是不变的,然后通过与传统的边缘特征提取算法Harris算子相比较,证实了相位叠合算法在提取边缘特征时对图像照度(或对比度)的不变性。论文最后对本文的工作做了总结,并提出了进一步研究探索的方向
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-12 第一章 概述 12-17 1.1 课题背景和意义 12-13 1.2 国内外研究现状 13-14 1.3 图像检索技术面临的问题 14-15 1.4 本文主要工作 15 1.5 论文的组织结构 15-17 第二章 图像检索 17-26 2.1 基于内容的图像检索系统框架 17-18 2.2 图像视觉特征 18-21 2.2.1 图像的颜色特征 18-19 2.2.2 图像的纹理特征 19-21 2.2.3 图像的形状特征 21 2.3 图像相似性度量方法 21-25 2.4 图像检索系统的性能指标和评价准则 25 2.5 小结 25-26 第三章 小波变换理论基础 26-38 3.1 小波变换 26 3.2 连续小波变换 26-28 3.2.1 一维连续小波变换 26-28 3.2.2 二维连续小波变换 28 3.3 离散小波变换 28-29 3.4 二元树复小波变换及其性质 29-35 3.4.1 二元树复小波变换特性 29 3.4.2 二元树复小波平移不变性分析 29-33 3.4.3 二元树复小波变换的多方向选择性分析 33-35 3.5 二维GABOR 小波变换 35-38 3.5.1 二维Gabor 小波变换 35-36 3.5.2 二维Gabor 小波参数选择 36-38 第四章 基于DT-CWT 提取纹理特征的图像检索 38-47 4.1 图像纹理特征的小波变换 38 4.2 二元树复小波滤波器设计 38-41 4.3 实验结果和总结 41-46 4.3.1 实验所用图像库 41-42 4.3.2 DT-CWT 与灰度共生矩阵两种算法的检索性能比较 42-45 4.3.3 六种相似性测量工具的检索性能比较 45-46 4.4 本章小结 46-47 第五章 基于相位叠合提取边缘特征的图像检索 47-58 5.1 基于边缘特征的图像检索 47 5.2 相位叠合模型 47-51 5.2.1 相位叠合函数定义 47-48 5.2.2 噪声问题 48-49 5.2.3 展频问题 49-50 5.2.4 相位叠合函数在特征点附近下降太慢的问题 50-51 5.3 用LOG GABOR 小波来计算相位叠合 51-53 5.4 HARRIS 角点算法 53 5.5 图像边缘特征提取 53-55 5.6 特征向量归一化 55-56 5.7 实验结果和总结 56-58 第六章 全文总结与展望 58-59 6.1 课题研究总结 58 6.2 研究工作与展望 58-59 参考文献 59-62 致谢 62-63 攻读硕士学位期间发表的论文与参加的项目 63
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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) > 检索机
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