基于图象分析的数码照片管理方法研究

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时间:2019-02-28

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1、基于图象分析的数码照片管理方法研究摘要随着数码技术的飞速发展和因特网的普及,人们面临海量的数码图象。怎样迅速准确的找到需要的照片、自动调整方位错误的照片、对照片质量给出恰当的评价是亟待解决的几个重要问题。本文针对这些问题,主要做了以下几个方面的工作:首先,重点研究了图象的纹理特征和颜色特征,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法,实验表明该方法能有效的描述图象的纹理特征。改进了颜色特征提取方法,提出了基于关键区域的颜色特征提取方法,该方法考虑了图象颜色的位置特征,有效的提高了图象检索的性能,具有较好的查准率和查全率。同时还采用Vis

2、ualC++建立了一个图象检索原型系统。其次,把离散小波帧变换系数特征应用于图象方位检测,该特征结合边缘方向直方图特征,采用组合SVM分类器模型用来进行方位检测可以有效的提高方位检测的正确率。实验表明,该方法在较低拒绝率的情况下达到了较高的检测正确率,并且对室内图象方位检测的正确率明显优于传统基于颜色矩的方法。最后,在借鉴传统图象质量评价方法的基础上,分析了影响数码照片质量的部分因素,研究了综合清晰度、对比度、色彩、视觉显著性几个方面的整体质量评价方法。关键词:基于内容的图象检索;图象方位检测;照片质量评价;非下采样ContourIet变换;支持向量机II硕

3、士学位论文AbstractWiththehighdevelopmentofthedigitaltechnologyandtheadVentoftheIntemet,humanbeingsexposedtoVastamountofdigitalimages.howtofindtheneededphotosaccurately,howtoadjustthewrong-orientationphotosautomaticallyandhowtoeValuatethequalityofphotosproperlyaresomesignificantproblemsw

4、hichneedstobes01ved.Thisthesisdoesresearchontheseproblems,andthemainworkcanbeintroducedasfIollow:First,thisthesisistotakeemphasesontexturefeaturesandcolorfeaturesofimages.AfeatureextractionalgorithmbasedonNSCTisproposedtoanalyzethetexture.ExperimentalresultsdemonstratethatNSCTcanex

5、tracttexturefeaturesef诧ctiVely.Acolorfeatureextractionalgorithmbasedonkeyregionisproposed.ThisalgorithmintroducedthelocationfeaturesoftheimagecolorandimproVestheperformanceoftheimageretrieVal-Atthesametime,thealgorithmsetsupasimplesystemofimageretrieValusingVisualC++.Secondly,featu

6、resbasedondiscretewaVeletframetransformcoefncientsareusedtoimageorientationdetection.Thesef.eaturescombinestheedgedirectionhistogramandusingensembleSVMclassifierisproVedtogetsatisfyingdetectionaccuracyinthesituationoflowrejectionrate,andtheaccuracyoftheindoorimageorientationdetecti

7、onisalsomuchbetterthanthatobtainedf.romthemethodbasedoncolormoment.Finally,BasedonthetraditionaleValuationmethodofimagequality,thethesisanalyzessomefactorsthatafflectthequalityofdigitalimageandproposesancomprehensiVeeValuationmethodcombinedblurness,contrast,colorfulnessandvisualsal

8、iency.KeyWords:Content_bas

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