基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究

基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究

ID:32075013

大小:1.48 MB

页数:51页

时间:2019-01-31

基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究_第1页
基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究_第2页
基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究_第3页
基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究_第4页
基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究_第5页
资源描述:

《基于目标区域色彩聚类和空间关系cbir算法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、摘要随着多媒体技术的不断发展,涌现出了大量的图像信息,如何有效地建立、管理和充分利用这些资源,一直是国内外科研工作者关注的问题。传统的基于文本的图像检索方法(text-basedimageretrieval,TBIR)已经不能满足要求,只能求助于通过基于内容的图像检索(content.basedimageretrieval,CBIR)方法来实现对信息的有效地获取和利用。为此,人们提出了各种各样的CBIR算法,本文在前人研究的基础上提出了一种基于目标区域的色彩聚类与空间关系的CBIR新算法,实验表明本算法行之有效。本文所做的工作主要有如下几个方面:1.简要介绍C

2、BIR技术产生的历史背景和概念模型,重点讨论本文要用到的关键技术。2.在对现有提取目标区域的算法进行改进的基础上,提取了图像的目标区域OR(ObjectRegions)。在图像的亮度分量上利用Canny算子提取图像的边缘信息并对其进行边缘连接,从其二值边缘图像的连通集合中选取一个最小外接矩形面积最大的连通集所对应的最小外接矩形作为图像的目标区域OR(ObjectRegions)。3.初始聚类中心的确定是本文的又一个研究重点,本文通过引进单向链表和串这两种数据结构提出了利用图像分块与八连通技术确定初始聚类中心点的算法(DBEC算法)。实验表明DBEC算法可以把初

3、始聚类点的位置限制在一个相对比较小的分块区域内,从而尽可能的接近最佳初始聚类位置。4.本文通过选取由3个最终聚类点构成的三角形来表示色彩聚类之间的局部空间方位关系,提出了比较图像间对应三角形各内角的差,作为计算图像相似度的方法(CTIA算法)。实验表明,本文提出的算法在图像的查全率和查准率方面都有不错的表现,对图像的旋转和尺度变化不敏感,具有较强的鲁棒性。最后,对本算法进行了总结,指出了今后需要继续研究和完善的地方。关键词:聚类颜色空间目标区域三角形内角差空间关系图像检索IIAbstractAlongwiththedevelopmentofthemulti-m

4、ediatechnology,imageinformationemergesinabundance.Howtoeffectivelymanageandusethesel七SOurceshasalwaysbeenthefocusofthescientificstudieshomeandabroad.Traditionaltext-basedimageretrieval(rsm)cannomoresatisfythecurrentneeds.Effectiveobtainanduseofinformationcanonlyrealizedbyresortingto

5、content-basedimageretrieval(CBm).Therefore,variousCBLRalgorithmshavebeenputforward.Basedontheformerstudies,thisthesisputsforwardanewCBIRalgorithmbasedonthecolorclusteroftheobjectregionsandthespatialrelationship,whichisprovedeffectiveinthetests.Thethesiscoversthefollowingaspects:1.In

6、troducethehistoricalbackgroundofCBIRanditsconceptuMmodel,especiallythekeytechnologyrelatedtothisthesis.2.Extracttheobjectregionsfromtheimagebyusingtheimprovedalgorithm.nthisthesisweextracttheedgeinformationfromtheluminanceimagebyusingCannyalgorithm,andconnecttheseedges.Weselectamaxi

7、maladjacentconnectionaggregatefromthebinaryedgeimagethathasminimumexternalrectangleareawhichcorrespondswiththeminimumexternalrectangleastheobjoctregionsoftheimages.3.Theinitialcentersoftheclusterareanotheremphasisinthisthesis.ThisthesisputforwardtheDBECalgorithmthatcanascertainthein

8、itialclusteringcent

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。