基于视觉感知和相关反馈机制的图像检索算法研究

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1、博士学位论文基于视觉感知和相关反馈机制的图像检索算法研究作者：黄传波指导教师：金忠教授南京理工大学2011年6月Ph．D．DissertafionResearchesonImageRetrievalAlgorithmsbasedonVisualSensationandRelevantFeedbackMechanismHuangChuanBo6一bvPmfJinZhon95upervtstonJtnzl翟on胄,℃～Pr01NanjingUniversityofScience＆Technology

2、June，2011声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名．踢．钽谈研究生签名：掣!哆形2＼yt1年6目如学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或

3、上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：警似I设。、“。7火∥¨年易只S日博士论文基于视觉感知和相关反馈机制的图像检索算法研究摘要随着数字图像数量的飞速增长，如何高效、快速地从海量图像数据中检索出所需要的信息已成为当前图像应用领域的一个重要问题。图像内容可以分为两类，即视觉内容与语义内容。视觉内容也就是通常所讲的图像的物理表示，如：纹理、颜色、形状、方向等；语义内容是指图像的信息，如：主题、场景、人物等。为了检索图像，首先要对图像内容进行理解，并

4、将其内容形式化表示。由于图像内容的复杂性和人类认知的主观性，对图像进行正确的理解和表示是一项很困难的工作。本文主要围绕基于内容图像检索(Content-basedimageretrieval，CBIR)中的图像特征提取及克服“语义鸿沟”等相关方面的技术展开研究，系统讨论了图像信息表示、特征提取和相关反馈技术。研究的内容属于目前图像处理和信息检索领域的研究重点，具体研究包括：为充分利用视觉注意模型的显著性信息和Contourlet变换良好的稀疏性及能准确地捕获图像中边缘信息的特性，提出一种基于视觉

5、注意及Contourlet变换的图像检索算法。首先对颜色、亮度和方向特征采用Itti视觉注意模型获取特征图，采用图像的Contourlet多尺度分析方法获取图像的子带，然后，在获取特征图和Contourlet方向子带的基础上，运用局部二值模式傅里叶直方图(LocalBinaryPatternHistogramFourier,LBP．HF)，有效地提取每个特征图中的综合显著信息，采用每个方向子带的一阶和二阶矩抽取纹理信息，通过将显著信息和纹理信息有机结合，实现多特征融合的图像检索。由于视觉注意模型

6、能够在注意机制的驱动下，依据用户的感知将图像中的关键信息突出出来，同时抑制那些非主要信息，因此，在研究Itti视觉注意模型的基础上，通过构造不同的初级视觉特征，提出了两种基于视觉注意的特征抽取算法。算法一，在充分考虑纹理特征与视觉感知关系的基础上，构造一个粗糙度图，用作视觉注意模型的一个初级视觉特征。通过该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图，然后分别对每个视觉特征图采用局部二值模式傅里叶直方图(LBP．HF)方法抽取其分布信息，从而获得每幅图像的高维特征，最后利用局部保持投影(Locality

7、PreservingProjects．LPP)方法进行维数约简，获取低维特征，用于图像检索。算法二，由于采用高对比度获得显著性图是一种合理的仿生途径，为选择带有最多细节、拥有最大对比度且灰度值分布最广的频谱分量，用主分量图作为亮度初级视觉特征，并引入具有丰富边缘、纹理和形状信息的梯度图作为视觉注意模型的一个初级视觉特征，改进Itti视觉注意模型。基于该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图，对这50个视觉特征图运用方法一相同的过程，获取低维特征，进行图像检索。摘要博士论文将先验标签信息引入到学习过

8、程中，可以从两个方面来考虑，一是运用适当的距离测度学习，二是采用有监督特征映射子空间学习。基于不同的距离测度学习方式，本文提出了两种相关反馈算法。基本思路是使用有鉴别信息的距离测度来代替欧氏距离测度，将先验鉴别信息引入到k一近邻块中，增大不同类间的间隔，提高流形学习的泛化能力；同时利用无标签图像点的分布信息半监督学习各图像点间的相关性，用图策略来建立图像库中各图像点间的相关性模型，当有标签图像点不足时，依靠无标签图像点的分布信息能够尽可能准确地挖掘出图像间所潜在的语义信息来辅助检索的实现。运用有