文档介绍：摘要世纪年代,基于内容的图像检索技术被提出并在短短十几年便迅速成为检索技术的研究热点。基于内容的图像检索主要是直接对图像内容进行分析并抽取特征,如图像的颜色、纹理、空间等可视化特征,利用这些内容特征建立索弓⒔屑焖鳌K黄拼车幕谖谋炯焖骷际醯木窒蓿朔耸止ぷ⑹偷低效性和二义性。基予内容的图像检索对信息查询、下一代的发展及基本文针对当前基予内容特征的图像检索技术现状和存在的闻趣,对以下凡系统阐述和总结了基于内容的图像检索涉及的各顼关键技术,包括基于内容的图像特征描述和提取、特征相似度计算及内容特征的检索性能评价等。通过研究和分析不同的颜色空间和颜色特征,采用对丈ǹ占浣合理的量化,分别提取颜色直方图、颜色矩形成特征矢量作为检索算法。针对颜色直方图不包含任何空间信息问题,本文采用了基于ú士占浞挚橹狈图进行图像检索的方法,增强了图像的空间位置信息,大大提提高了检索效率。通过实验比较分析了分别基于空间域的灰度共生矩阵和频率域的。小波的纹理特征检索。在深入研究单一特征检索的基础上,透过构建各特征量的权值,提出了一种综合利用颜色和纹理两个特征共同进行检索的方法来实现多特征的图像检索。文中多特征检索采用的颜色和纹理特征提取算法分别是占溲丈狈酵技盎叶裙采卣蟆6酝枷袷菘獾募焖魇笛楸砻鳎酆咸征检索要比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因丽检索效果更好。文中采用鵆幅曜纪枷窨饨惺笛椋⒍允笛槭进行了统计分析。通过比较各种算法的查全率与查准率,研究了各种算法的优劣性以及适用性。设计并实现了一个基于内容的图像检索系统原型。该系统提供颜色特征、纹理特征的单一特征检索,以及综合颜色与纹理的多特征检索,并建立了特征数据库。对于多特征检索,用户可以根据所查询的图像特镊,设定颜色特征提取与纹理特征提取的权重比值,以更精确快速地获取检索结果。关键词:图像检索,特征提取,颜色直方图,共生矩阵,疛于内容的视频检索等方面都有着非常重要的应用价值。方面进行了研究:武汉理工大学硕士学位论文
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研究生┟:鹁障嫉际签名┢凇吾苕蓿签名:嫡蓥柚黄冢盒颓妗唬耗独创性声明学位论文使用授权书本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工俸及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人墨经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我~同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说嘎并表示了谢意。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理正大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第滦髀技术的研究背景和意义随着数字技术、计算机及多媒体技术的发展和普及,使图像成为大众化数字信息的一种形式。如今,对数字图像的使用包括国防军事、工业制造、医疗卫生、新闻媒体、大众娱乐和家庭生活等各个方面。在如此广泛的应用背景下,产生了大量的各式各样的图像数据库。对图像数据库的查询和管理成了一个迫在殿睫的研究谋题。图像数据库检索查询研究的营的就是实现自动地、智能化地检索、查询和管理图像。使查询者可以实现方便、快速、准确的查找。使管理者可以从大量的单调的人工管理工作中解放礁来,实现管理工作的无人干预。早在上个世纪七十年代,由于数据库管理系统的发展,人们就借助于传统的数据库管理技术来实现对图像进行检索。这时候图像检索的一个典型框架是,首先对图像用文本进行注解,然后用基于文本的数据库管理系统唇型枷窦焖。这样一来对图像的查询就变成了基于标签的查询。这种检索方式看似简单,但是却存在着重要的缺陷。蓄先,目前的计算机视觉技术还不够成熟,达不到对图像的描述性关键字和语义信息的准确识别和自动提取。另癸,基于文本的图像检索并不能客观反映图像内容的多样性,尤其当图像库的数据量非常大时,这种检索方式存在两大困难:其一,手工对图像进行注释所需的工作量太大,标注的速度有时候无法跟得上图像数量增长的速度,并且图像注解的主观性和不精确性可能导致检索过程失败;其二,图像的某些可视信息,如纹理、形状、区域等,很难用文本准确描述。实际上,图像自身包含有丰富的内容。简实世纪粥年代初,随着太规模图像集不断涌现,研究人员相继提出了基于内容的图像检