基于内容图像检索方法的研究及其系统实现

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1、摘要基于内容的图像检索(CBIR,Content．BasedImageRetrieval)是利用图像内容实现图像检索的一项综合性技术，是指根据图像内容特征以及特征组合，从图像库中查找含有特定内容的图像。CBIR融合了计算机图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能和数据库等多项技术，已经成为国内外的一个研究热点．本文对基于内容的图像检索技术做了广泛而深入的研究，详细介绍了基于内容图像检索的关键技术，包括：CBIR系统结构、特征提取方法、相似性度量方法以及评价标准等。在研究总结他人研究成果的基础上，针对颜色、纹理和形状三种特征，分别提出了三种改进

2、的图像检索方法，并通过实验进行验证。最后还实现了一个小型的图像检索原型系统。论文主要工作包括以下内容：1．深入分析和研究了基于内容图像检索领域的一些关键技术，如：CBIR系统结构，颜色、纹理和形状等底层图像特征提取，特征间的相似性度量准则，以及图像检索算法的评价标准等。2．提出了基于小波变换广义直方图的检索方法。新方法综合了广义直方图及小波变换的优点，既考虑到象素的空间相关性，又充分利用到了小波变换良好的时频局部性。3．提出了基于改进的广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵，并提取四个共生矩阵的纹理参数

3、进行检索，既考虑到图像像素之间的空间相关性，又考虑到传统灰度共生矩阵法所能描述的方向信息。4．提出了基于目标对象的遥感图像检索方法。该方法针对有目标对象的遥感图像的特点，将图像分割成目标区域和背景区域，并在检索过程中赋予不同的权重，着重考虑目标对象的特征。5．实现了一个基于内容图像检索的原型系统，主要是作为本文提出方法的测试平台，同时也实现了其它一些经典的检索算法。关键词：图像检索；特征提取；相似性度量AbstractResearchandSystemImplementationonContent-basedImageRetrievalCon

4、tent-BasedImageRetrieval(CBm)isanintegratedtechnique，whichretrievesimagefromimagedatabaseonthebasisofthecontentfeatureoftheimage．CBIRcombinesseveraltechnologies，suchasimageprocessing，computervision，artificialintelligenceanddatabase，andhasbecomeanurgentresearch锄℃乱Thisdissert

5、ationmake墨extensiveanddeepresearchonCBIRtechnology．SeveralkeytechnologiesofCBIRaredeeplyanalyzed．Threeimprovedmethodsarcproposedandcapabilitiesofthealgorithmsagetestedandcomparedwithsomeotherclassicalalgorithms．Atlast,aCBIRsystemfortestingretrievalalgorithmsisdeveloped．Them

6、aincontentofthedissertationissummarizedasfollows：1．SeveralkeytechniquesandalgorithmsofCBIRaledeeplyanalyzed．2．Amethodforimageretrievalbasedonwaveletgeneralizedhistogramisproposed．Thisnewapproachintegratestheadvantagesofgeneralizedhistogramandwavelettransform,anditnotonlycon

7、sideresthespatialcorrelationinfobutalsotakesfulladvantageofexcellentcharacterofwavelettransform．3．Animprovedapproachforimageretrievalbasedongeneralizedco-()ccurrencematrixisproposed．Thenewapproachconstructesfourco-occurrencematricesbasedongeneralizedimageinfourdirections，an

8、dthenitpickesupthetextureparametersofthefourco-occurrencematricesforimageretrieval