基于内容检索图像数据库多维索引技术的研究

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1、摘要随着计算机技术的研究和发展，图像数据库正在许多领域，如医学图像数据库、商标图像库以及数字图书馆等方面得到越来越多的应用。为了在大容量的图像数据库中找到想要的图像，最有效的方法就是实现基于内容检索。这就需要先对图像提取相应特征组成特征库。图像的特征库一般都是多维数据库。多维数据库在计算机图形学，地理信息系统和多媒体数据库等各个领域都有广泛的应用。为了基于内容图像数据库的快速检索，必须借助于高效的索引技术。本文在分析多维数据索引技术的现状和各类索引结构特点的基础上，主要围绕下面两类构造索引的方法进行研究。第一类方法是对多维数据直接构造索引。该类方法是直接对多维空问进行切分来构造树形索引结构。

2、为了尽可能的减少重叠，提高索引效率。对其中的典型索引结构X-Tree、SS。Tree和SR．Tree进行了深入的剖析，针对SR．Tree分裂算法的不足，引入X．Tree中超级节点的思想，对SR-Tree的分裂算法进行了改进，设计了一种新的索引结构ESR-Tree。实验表明，该索引方法能有效提高索引效率。第二二类方法是先对多维数据进行处理再构造索引。该类索引算法在构造多维索引之前，先对多维数据通过各种变换，或通过映射降维，或构造矢量压缩文件。为了减少I／O次数和CPU时间，提高检索的效率，对其中的典型算法NB—Tree进行了深入分析，针对其只存储欧氏距离而忽视了空间位置关系的不足，引入角度信息

3、对其进行了改进。实验表明，改进后的算法能有效提高索引效率。关键词：多维索引；超级节点；偏移角AbstractAlongwiththeresearchanddevelopmentofcompmertechnology,imagedatabasehasmoreandmoreapplicationsinmanydomains，suchasmedicineandbrandimagestorehouse,digitallibraryandsoon．Inordertofindthewantedimageinthelargecapacityofimagedatabase，themosteffectivem

4、ethodiscontent-basedretrieval，whichneedstoextractthecorrespondingfeatureoftheimagesandstorethemasmulti—dimensionalvectordatabase．multi，dimensionalvectordatabaseisusediIlsomanydomainsasthecomputergraphics，thegeographicinformationsystem，themultimediadatabaseandsoon．Forfastretrieval，itmustdrawsupportf

5、romeffectiveindex．Studiedonthedevelopmentprocessofmulti—dimensionalindextechnologyandeverykindofindexstructure．themainresearchandinnovationisconcernedwit圭lthefollowingtwomethods．Thefirstmethodistomakeindexdirectlyonthemulti—dimensionalvectordatabase．Differentspaceordatademarcationmakedifferentindex

6、structure．Inordertoreducetheoverlapsandenhancetheindexefficiencyasfaraspossible，wedeeplyresearchedandassaythetypicalindexstructureX—Tree，SS—TreeandSR—Tree，andintroducethesupernodeideainX-TreetomakeupforthesplitalgorithmofSR—Tree．Anewindexstructureisdesigned．ExperimentsshowthemethodCaneffectivelyenh

7、ancetheindexefficiency．Theothermethodistomakesometransform，reflectionorvectorcompressiontothemulti—dimensionaldataatfirst,andthenmakeindexstructure．InordertoreducetheI／OnumberandCPUtime，weintroduceangleinfo