基于内容的图像检索算法及其并行化研究

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2、出重要贡献的个人和集体。本声明的，巧已在文中Ｗ明确方式概明法律责任由本人承担。必置．言；讀著Ｉ走日期：ＩＵ论文作者签名关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部口送交学位论文的原件与复印件；②学校可レ乂采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借巧；④学校可＾乂学术交流为目的，复制赌送和交换学位论文；⑤学校可ａ公布学位论文的全部或部分内容。（保密学位论文在解密后遵守此规定）２。《‘ｊ：！签名；讀薪極日期３－八导师签名（Ｙ＼日

3、期：：图书分类号TP391密级非密注1UDC______________________________________________________________全日制工程硕士学位论文基于内容的图像检索算法及其并行化研究裴新超校内指导教师（姓名、职称）尹四清副教授校外指导教师（姓名、职称）郭志强申请学位级别工程硕士所在领域（研究方向）图像检索论文提交日期2016年4月11日论文答辩日期2016年5月21日学位授予日期________年_____月______日论文评阅人赵涓涓马巧梅答辩委员会主席李茹2016年5月21日中北大学学位论文基于内容的图像检索算法及其并行化研究摘要由于

4、计算机技术特别是数字图像处理技术的快速发展进步，图像规模正在超速增大。一方面，互联网上海量的数据信息受到越来越多的人们关注；另一方面，人们无法在规模巨大海量图像中查询出自己内心渴望的内容。所以合理有效地存储管理以及高效准确地检索出用户满意的信息越来越受到人们的关注。面对海量图像数据，传统图像检索方式提取图像单一特征的方法存在不足以及忽略图像库中图像之间的相似性，并且在大规模数据处理方面存在缺陷，所以，本文提出提取图像的颜色特征和纹理特征融合成图像综合特征，同时利用改进K-means实现对图像库中图像聚类，以及在Hadoop平台利用分布式计算MapReduce实现图像检索算法并行化，主要

5、研究工作如下：首先，为了提高检索的准确度，采用考虑颜色空间关系的颜色自相关图提取图像颜色特征和利用与人类视觉一致的Gabor变换提取纹理特征融合成图像的综合特征，在此基础上，利用改进K-means对图像库进行聚类，使得相似图像在一个类里，让检索的过程在一定的范围内进行，提出了一种基于颜色和纹理特征聚类的图像检索算法（ImageRetrievalBasedonClusteringaccordingtoColorandTexturefeatures，简称ICTC算法）。然后，为了提高检索的速度，基于Hadoop平台利用分布式并行计算MapReduce实现ICTC图像检索算法提取图像综合特征

6、算法的并行化，以及利用分布式并行计算MapReduce实现ICTC图像检索算法的并行化，这种方式使得提取图像特征的过程和检索的过程都是并行执行，所以提高检索的速度。最后，对基于颜色和纹理特征聚类的图像检索算法和将ICTC图像检索算法在Hadoop平台实现并行化进行了大量的实验和分析。基于颜色和纹理特征聚类的图像检索算法与其他传统算法相比，提高了查询检索的准确度；基于Hadoop平台实现并行化的ICTC图像检索算法相比传统图像检索算法，提升了查询检索速度。关键词：图像检索，颜色自相关图，Gabor变换，K-means聚类，Hadoop，MapReduce中北大学学位论文Researcho

7、nAlgorithmofContent-BasedImageRetrievalandParallelizationAbstractDuetotherapidprogressofcomputertechnology,especiallythedigitalimageprocessingtechnology,thenumberofthepicturesisincreasing.Ononehand,theamountofdataintheIntern