基于图像几何分布特征的检索方法

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1、分类号TN91学校代码10590UDC621.3密级公开深圳大学硕士学位论文基于图像几何分布特征的检索方法学位申请人姓名张毅楠专业名称信息与通信工程学院（系、所）信息工程学院指导教师姓名曹文明教授原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文基于图像几何分布特征的检索方法是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日基于图像几何分布特征

2、的检索方法摘要随着科学技术的迅猛发展，电子数码设备在全世界范围普及，图像数据的来源越来越广泛，每天都有大量的图像信息在网络中流传和交互。怎样在海量的数据中快速、准确的找到用户所需要的信息，已成为一个亟待解决的重要问题。当前，存在两种主要的图像检索方式：一是基于文本的检索，另一个是基于内容的图像检索。基于文本的图像检索方式以图像的标注文本为依据进行检索，由于标注者的主观性、文字描述能力差异和工作量太大的问题，使该方法具有很多局限。为了解决这些缺陷，基于内容的图像检索技术随之产生。基于内容的图像检索是指：从图像内容中直接抽取具有代表意义的

3、特征，然后通过相似性准则计算图像与目标图像之间的相似度进行检索的方式。本文以图像的几何分布特点为基础，获取了图像的三个基本特征，并以每个特征为相似性度量依据进行检索，然后根据每个特征的表现和检索效果，构造了一个用于图像检索的综合特征。第一步，根据目标物体在图像中的像素分布情况，引出图像主要区域的概念，并将该区域的宽度与长度的比值作为图像检索的特征进行实验。在提取该特征的过程中，首先使用图像分割的算法把目标物体与背景进行分离，然后利用边缘检测算法对分割后的图像进行边缘检测。为了去除图像分割算法可能遗留的背景干扰，对得到的边缘图像进行连通

4、性度量，把面积小于一定数值的连通区域去除，得到图像的主要区域，并用矩形将其标注出来，以该矩形的宽长比作为图像的检索特征。第二步，提出图像分块区域代表点之间的空间关系特征。该特征以图像的像素分布为依据，通过人为分割的方式把原始图像分成五个不同的区域。在分块的过程中，以每个分块区域中像素与原始图像的相对熵作为阈值，使子块中能够尽可能多的包含原始图像中的信息。然后利用代表点表示每个分块区域中像素的分布特点，从而将高维的图像信息简化为低维数值。然后测量各区域内代表点与整幅图像代表点之间的距离，把每个子块的代表点与整幅图像的代表点之间的距离的比

5、值作为最终的检索特征。第三步，利用圆环投影的方法，将矩形的图像分割成为以其几何中心作为圆心的多个同心圆，把每个圆环区域内的像素分布组成的特征向量，该特征具有旋转不变性。最后，在上述三个特征单独检索的结果和分析的基础上，将它们按照一定的比例组I基于图像几何分布特征的检索方法合，构造综合特征进行图像检索。三种特征都来自于图像的结构分布，图像的主要区域宽长比特征只考虑了图像中像素的整体分布特点；图像分块区域代表点之间的空间关系特征则不仅考虑了像素的整体分布特点，还兼顾了图像不同区域的像素之间的空间位置关系；而图像环状区域内像素分布特征向量跟

6、前两个特征利用矩形标注或分块的方式不同，它采用圆环投影的方法，提取的像素信息不再是集中于一个矩形区域内，这三个特征之间相互独立，又相互补充。实验表明，利用该特征进行图像检索，能够取得较高的检索准确率，得到令用户满意的结果。关键字：图像几何分布特征；主要区域；分块区域代表点；圆环投影；综合特征IIImageretrievalmethodbasedongeometricdistributionfeaturesAbstractWiththerapiddevelopmentoftechnologyandelectronicdigitaldev

7、iceshaveworldwideuniversalaccessedtoallovertheworld,sothesourceoftheimagedataismoreandmorewidely.Everyday,thereisalargeamountofimagesinformationspreadingandinteractiveinthenetwork.Ithasbecomeanimportantproblemthathowtoquicklyandaccuratelyfindtheinformationneededbytheuse

8、rsinthemassofdataanditshouldbesolvedassoonaspossible.Therearetwomainwaysforimageretrieval:Thetraditionaltext-b