基于内容的图象检索技术研究

《基于内容的图象检索技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、西北工业大学博士学位论文基于内容的图象检索技术研究姓名：韩军伟申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：郭雷2003.2.1摘要下。在检索之前，利用Variogram函数，根据图象的特征，自动预测查询图象的纹理类型，然后，对于不同类型的纹理，采用不同的策略去分析。(对于规则纹理，使用较大的尺度提取其周期性和方向性；对于不规则纹理，则使用较小的尺度以观察其随机性。根据提取的纹理特征，计算纹理谱和自带纹理表，最终形成特征矢量，来进行相似度度量和图象检索。实验证明，此方法相当适合于实际的图象检索系统；L6．提出一个记忆学习的图象检索模型。此模型将长期学

2、习与短期学习结合起来以提高检索效率々瞄结网络，此网络能够先，通过搜集用户相关反馈的信息组成一个图象语义连纪录图象间符合用户主观的语义层相似度；其次，根据语义连结网络，进行图象在语义层的分类，进而估计图象之间潜在的语义相似度；最后，图象问的相似度由三个因素来决定，视觉特征、语义连结网络和潜在语义。在此模型中，长期学习是指从记忆的大量用户目志中学习语义信息的过程，而短期学习是指常规的相关反馈过程。长期学习与短期学习的关系是：长期学习依靠短期学习的积累，而短期学习需要长期学习来指导。大量的实验证明，此图象检索模型的检索准确率相当高，且能够满足用户的多种查询请求0

3、9-关键词：基于内容的图象检索I显著边缘；显著兴趣点；感兴趣物体?Variogram函，馓j相关反馈，长期学习，短期学习，支持向量机西北工业大学博士学位论文AbstractDuetOthesteadygrowthofcomputer,multimedia，andIntemettechniques，ahugeamountofimagesareavailable．Currently,rapidandeffectivesearchingfordesiredimagesfrom1arge—scaleimagedatabasesbecomesanimportanta

4、ndchallengingresearchtopic．Content—basedimageretrieval(CBIR)isthesetoftechniquestoaddresstheproblemofretrievingrelevantimagesfromallimagedatabasebasedonautomaticallyderivedimagefeatures．Inrecentyears，CBIRisaveryactiveresearchdirectionandhasbeenappliedtomanyfields．Inthisdissertatio

5、n，lotsofexploratoryresearchworkhasbeendonearoundsomekeytechniquesofCBIR，whichincludelow—levelfeatureextraction，similaritymeasure，relevancefeedbackandSOon．Thepresentedstudyisthecurrentresearchfocusofimageprocessingandinformationretrieval．Thus，itsresearchhasboththetheoryandtheapplic

6、ationvalue．ThemaincontributionsofthisdissertationaresummarizedasfollowsFirstly,severalkeytechniquesandalgorithmsofCBIRaredeeplyanalyzedanddiscussed，suchas，therelevancefeedback，thelow-levelfeaturedescriptionsincludingcolor,shape，andtexture，andthesimilaritymeasurebetweenimages．Moreo

7、vegbysomeexperimentstestedunderthesameconditions，wereportthecomparisonresultsofmanyclassicalmethods．Secondly,animageretrievalapproachbasedonsalientedgesisproposed．Itintroducesanindependentedgeself-reinforcementalgorithmtolinkedgecurvesandstrengthenthesalientedges．Accordingtotherei

8、nforcedresults，thesalientedgesoft