图像检索系统效率的研究及优化

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1、摘要随着互联网的不断普及和数字化技术的快速发展，图像来源不断扩大，各行各业对图像的使用越来越广泛，图像信息资源的管理和检索显得日益重要。大容量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本的保障，图像数据库的研究将对多媒体数字图书馆、医学图像管理、卫星遥感图像和计算机辅助设计和制造、地理信息系统、罪犯识别系统、商标版权的管理等方面提供有力的支持。本课题的研究目的是开发一套具有一定实用性的并应用了一些简单的聚类算法的基于内容的图像检索系统，并在构建系统的基础上展开图像检索中的相关反馈算法的研究。本文首先介绍目前主流的CBIR系统，简要分析

2、了现有系统中存在的两大不足：查询过程中收敛速度慢和前人的查询结果并没有给后人的查询过程带来便利。然后针对这两点不足，提出一些自己的看法：一是在查询的过程中，对特征向量库进行相应的处理，对于用户标记相似的图像的特征向量，做正向处理，而被用户标记不相似的图像的特征向量，做反向处理，以期通过这种处理，可以提高查询的收敛速度，减少反馈次数；二是在系统中引入聚类算法思想。将前人的查询结果做聚类处理，这样在以后的查询过程中，用户将更快更准确的定位目标图像的位置。在此基础上，实现了一个模拟实验系统，经实验，其检索性能明显优于传统的SIMPLI

3、city系统。关键词：CBIR反馈算法N库机制AbstractRelevancefeedbackisanefficientimprovementtotheContent-BasedImageRetrievalsystem.Itnarrowsdownthegapbetweenlow-levelfeaturerepresentationofanimageanditssemanticmeaning,graduallyintroducinghumanvisionpropertyintotheretrievalprocess.Butthe

4、rearesomedrawbacksinmanyconventionalrelevancefeedbackalgorithms,suchasthesystemneedstoomanyfeedbackiterations,andcannotreusetheformeruser’sfeedbackinformation.Inthispaper,weimproveoneconventionalrelevancefeedbackalgorithmbyintroducinganupdatablefeaturedatabaseintothe

5、improvedalgorithm.Withthisalgorithm,asystemcangraduallyembedtheusers’feedbackinformationintotheupdatabledatabase.Atthesametime,weproposeanewtexturedescriptionofacolorimage,basedonmulti-levelresolutionanalysis,andusethisdescriptionaspartofourlow-levelfeaturevectors.Th

6、eexperimentonanimagedatabase,including1000pictures,showsthattheimprovedalgorithmcangreatlyimprovetheretrievalprecisionandtheconvergentspeedoffeedback,comparedwiththatinSIMPLIcity.keywords:CBIRrelevancefeedbackN-modifiablefeaturedatabase独创性声明本人郑重声明：今所呈交的《图像检索系统效率研究及优化

7、》论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的科研成果。尽我所知，文中除了特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的内容及科研成果，也不包含为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的有关规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅、借阅或网络索引；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采取影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：

8、年月日首都经济贸易大学硕士学位论文《图像检索系统效率研究及优化》1引言1.1选题背景自从20世纪70年代以来，在数据库系统合计算机视觉两大研究领域的共同推动图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。基于内容的检索与Internet网页上常用的基于文字匹配的检