论文文献综述(完成)

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1、（　2010　届）　　毕业论文（设计）　文献综述题　　目：一种基于多特征融合的风景图像检索方法学　　院：　　　数学与信息工程学院　　　　　专　　业：　　　计算机科学与技术（本）　　　班　　级：　　　　　　计科061　　　　　　　学　　号：　　　　200632225115　　　　　　姓　　名：　　　　　　潘江云　　　　　　　指导教师：　　　　　　　　　朱蓉　　　　　　　　前言部分随着多媒体技术、计算机技术、通令技术以及Internet网络的迅速发展，图像成为了一种重要的信息资源。由于图像所包含的信息量远远超过文字，因此，如何有效、快

2、速地从大规模图像数据中检索出所需的图像已成为一个研究的热点。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术（Text-basedImageRetrieval，简称TBIR），利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-basedImageRetrieval，简称CBIR）技术。CBIR属于基于内容检索（Content-basedRet

3、rieval，简称CBR）的一种，CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。　　在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。为了进一步提高检索的准确性，许多系统结合相关反馈技术来收集用户对检索结果的反馈信息，这在CB

4、IR中显得更为突出，因为CBIR实现的是逐步求精的图像检索过程，在同一次检索过程中需要不断地与用户进行交互。一、主题部分从图像检索发展的历程来看主要经历了两个阶段：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。传统的基于文本的图像检索技术是通过关键字或自由文本进行描述，查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配。基于文本的图像检索方式简单、易于理解，但检索时要指明文本特征。由于人工注释图像的主观性和不准确性等弊端，因此这种传统的图像检索方法并不能满足用户的需要。相对于基于文本的图像检索技术来说，基于内容的图像检索实现了自动化、

5、智能化的图像检索和管理，主要利用了图像中的一些可视化信息，如颜色、形状、纹理等信息作为检索的途径，从而提高了检索的效率和准确性．因此得到越来越多人的注关。20世纪90年代以来，基于内容的图像检索技术得到了迅猛的发展，“以图找图”的特点引起人们的兴趣。以图像中包含的各类典型特征为客观检索对象，所用的图像特征分两类：一类为底层特征或物理特征．如颜色、纹理、形状等；另一类为高层特征或语义特征，即图像内容的语义描述以及各类物理特征之问的逻辑关系。目前基于内容的图像检索技术主要以图像底层特征的相似性匹配检索为主．辅助以图像语义特征。基于颜色

6、特征检索从人类视觉角度来看，颜色特征是人类感知和区分不同物体的一种基本视觉特征。世界也因为有了颜色而显得多姿多彩。颜色是一种重要的视觉信息属性，相对于其他特征，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较强的鲁棒性]，而且颜色特征计算简单，因此成为现有的检索系统中应用最广泛的特征。利用颜色特征进行图像检索可以追溯到Swain和BallardE32提出的颜色直方图法。颜色直方图法的主要思想是根据相同颜色的像素个数在整幅图像中所占的比例，然后采用颜色直方图的交来度量两幅图像色彩的空间信息。颜色直方图计算简单，而且具有尺

7、度、平移及旋转不变性。颜色直方图的主要缺点：它只包含了某一彩以出现的频数而丢失了像素所在的位置信息。任一幅图像都能唯一的给出一幅与它相对应的直方图，但不同的图像可能有相同的直方图，也就是说直方图与图像是一对多的关系，这显然与人的视觉感应不符，即误检率较高。为了克服颜色直方图的缺陷，提出了许多改进方法。Pass等人提出了用图像的颜色聚合矢量CCV(colorcoherencevector)作为图像的颜色特征。其核心思想是当图像中颜色相似的像素所占据的连续区域的面积大于一定的阈值时，则该区域的像素为聚合像素，否则为非聚合像素。这样统计

8、图像所包含的每种颜色的聚合像素和非聚合像素的比率就称为该图像的颜色聚合矢量，在检索过程中匹配目标图像的聚合矢量和检索图像的聚合矢量。聚合矢量的聚合信息在某种程度上保留了图像颜色的空间信息。Strickd和Orenges~提出了累计颜色直方图方法，并