小波尺度空间形状特征提取方法的研究

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1、小波尺度空间形状特征提取方法的研究自20世纪70年代以来，图像检索成为一个非常活跃的研究领域。目前广泛应用的基于文木和关键字的图像检索技术(TextBasedImageRetrieval,TBIR)主要有两种方法：一种是通过对图像进行人工标注关键字进行检索；另-•种就是根据图像的外部信息，如图像文件名、目录名、路径名和周围的文字说明信息等进行检索，这是口前图像搜索引擎釆用最多的方法。这种方法存在一定的局限性：大量注释性文字的手工输入需要花费大量人力和物力；不同人对图像的理解存在主观性；简短的文木描述难以体现图像丰富的内容。因此常常检索出许多无关的结果。针对基于文本和关键

2、字的图像检索技术的局限性，20世纪90年代出现了基于内容的图像检索技术(ContentBasedImageRetrieval,CB1R),成为了国内外研究的一个新热点。它是基于图像视觉特征的图像检索，根据图像所包含的颜色、纹理、形状、空间关系以及它们的组合特征等信息建立索引，并且通过图像特征向量间的距离进行相似性度量。CBIR综合应用了图像工程、数字信号处理、人工智能等相关学科的知识，直接比较图像的内容，更符合人的视觉习惯。基于内容的图像检索技术口20世纪90年代“冠名”以來得到了国内外信息领域科技人员的广泛重视，也得到了许多国际学术组织的重视和关注，成为了图像、数据库

3、技术中的研究热点之一，己有大量的相关理论研究和技术应用，取得了长足的进展。近年来国内外的一些大专院校和科研机构，在该领域进行了大量的研究。比如美国加州大学伯克利分校、麻省理工学院、新加坡国立大学、美国密歇根大学、我国的清华大学、浙江大学、中科院等进行了这方面的研究，在图像特征的提取与农达、图像检索数据库的建立与管理、图像特征的相似性度量、图像检索系统的性能评价、图像检索的网络化应用等方面都做了大量的研究工作，取得了一定的成果，并开发岀了一些应用系统。现在已经开发出来的基于内容的图像检索系统主要有：IBM公司开发研制的商用图像检索系统QB1C(QueryByImageCo

4、ntent)、MIT的Photobook系统、Columbia的VisualSeek和Webseek、美国UIUC的MARS等。另外，一些国际标准，例如MPEG-7对于多媒体内容的描述标准化也做了大量的工作。尽管基于内容的图像检索技术获得了大量研究者的关注，但它涉及许多领域，耍将它真正应用于实际仍面临许多挑战，述有许多问题需要解决。2小波尺度空间形状特征提取方法小波多分辨率分析方法具有突岀的优势和特点，它可以在较低/粗的层级上提供全局的信息，在较高/细的层级上提供更细节化的局部信息，在图像处理的各领域，如图像去噪、压缩等方面都获得了广泛应用与研究，并取得了较好的效果。市

5、于人类视觉系统也是在不同层级上感受目标形状的，凶此研究者们也将小波技术应用于对形状特征的描述中，如小波重要系数法、小波模极大值方法等。对于闭合的逆时针方向平面边界曲线坐标:a(Z)・="L.OWL(1)b

6、浚丙数•本论文中选择了Harr>Daubechies小波系的Db2.Db5.Db7小波基•小技系数a忆*・亡・〃：可以作为半面闭合曲线的小波描述符.实际上•并不把所有的细节系数用干描述形状待征•因此将式(2〉修正为《5人•工⑺・严：⑺rM=3(6M-mWyM+l(5)；(D和丸门是对Kt边界曲线的多尺度近似.可以利用不同尺度下的小波系数描述形状待征•但塑应当注意到•小波变换系数对于平移、旋转、尺度变化均不具有不变性.小波尺度空间的优点是:(1)小波变换可以在不同的分辨率即多个尺度卜•对形状边界进行分析，因此在不同尺度级别下产生的特征向量也可以构成一个多个尺度空间，与人类

7、视觉系统由粗到细地感受图像相一致；(2)与曲率尺度空间相比，小波描述方法所构成的多尺度空间的层级表达不会像高斯滤波产生的尺度空间(如CSS)那样造成形状边界的收缩。小波尺度空间存在的问题：上述小波尺度空间不能对边界的起始点进行归一化,见图1,两幅旋转90。的形状图像仅进行了旋转归一化而没进行起始点归一化,所获得的小波系数直接用于特征匹配的效果还是不好。因此我们需耍一个更通用的起始点和旋转归一化方法。冷■蛍圳90•的恤阁0!纶过尺厦和&转＜1化后的近户举的图仗-化麻的址般桑政产牛的曲・⑹小蛙尺度空崛WSS〕仪膜韩PJ比但没屈歎点斡■比的小械