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融合颜色和形状特征的图像检索技术

发布时间:2019-06-07 18:20 来源:未知 编辑:admin

  近年来,随着信息技术的高速发展,越来越多的图像信息充斥着人们的生活。但是大多数情况下它们是杂乱无章排列的,如何找到一种快捷有效的途径来搜索、管理这些图片信息成为当今科研领域的研究热点,因此促发了基于内容的图像检索技术的产生。本文在简要介绍基于内容的图像检索研究背景、意义、关键技术和现状基础上,重点对图像检索技术中的颜色特征和形状特征的提取和描述方面进行了深入研究和探讨。所作的研究工作如下: 对于颜色特征的提取,分析对比了不同的颜色空间模型、颜色量化算法。深入对比了颜色直方图、颜色矩、颜色熵、颜色集等颜色特征表示方法,提出一种基于L~*a~*b~*颜色空间的颜色矩算法。首先把图像由RGB颜色空间转化到XYZ颜色空间,再由XYZ颜色空间转化到L~*a~*b~*颜色空间,在此基础上分别计算L~*分量、a~*分量、b~*分量的三个低阶矩值共记九个矩值来代表图像的颜色特征。经过实验验证了L~*a~*b~*颜色空间的合理性,可由于L~*a~*b~*空间比RGB颜色空间具有更广阔的色域表现范围且是一种与设备无关的色彩,比其它颜色空间更符合人眼视觉感知,颜色矩的算法计算简单,维数少,能大大提高检索的计算效率。 对于形状特征的提取,深入研究了目标提取算法中的图像分割方法,包括边缘检测的各种方法和阈值分割的各种方法。同时对比了基于边界的形状特征描述方法和基于区域的形状特征描述方法。针对本文图像库中图像区域特征明显且背景颜色单一的特点采用基于Hu不变矩的区域描述符描述图像形状特征。首先采用迭代阈值法提取出目标外形轮廓,然后用形态学处理算法中的闭运算方法对区域形状的外部和内部滤波,分割出目标区域形状特征,然后用Hu不变矩描述区域。经过实验计算七个不变矩,实验结果表名不变矩对缩放旋转具有不变形。由于Hu不变矩具有平移、旋转、比例尺度变化不变性,这些矩的幅值准确的反映了物体的形状,因此采用这种方法能准确的描述图像的形状特征。 如果单纯使用颜色特征或者形状特征检索图像都具有一定的不全面性和局限性。因此本文融合了上述两种特征进行综合特征检索,分别赋予颜色特征和形状特征各自相应的线性权重大小,代表了他们在图像相似性检索中的重要程度。对相应的描述算法编写了模块,设计了检索系统程序并且通过检索实验证明了融合后的特征检索要比单纯使用某一特征的检索效果更好。并针对不同的相似性度量函数进行了查准率和查全率检索实验,实验结果证明加权欧式距离的检索效果更好。

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