基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究.pdf

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1、上海理工大学学报第32卷第6期J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnologyVo1．32No．62010文章编号：1007—6735(2010)06—0564—05基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究唐坚刚，刘丛，张丽红(f：海珲工大学光电信息与计算机工程学院，上海200093)摘要：针对形状特征图像检索具有平移、旋转和尺寸不变性的优点，提出了一种直接在边缘曲线上提取特征的方法，该方法利用边缘点的夹角直方图作为特征向量．经实验表明：该方法能有效提高图像检索的精确度，并能缩短检索时间．关键词：形状特征图像检索；图像检索；边缘曲

2、线；夹角直方图；特征向量中图分类号：TP391．41文献标志码：AResearchonimageretrievalbasedonedgepointanglehistogramTANGJian．gang，LIUCong，ZHANGLi．hong(schoolofOptical~ElectricalandComputerEngineering，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093，China)Abstract：Shape—basedimageretrievalisthemaincomponent

3、sofcontent—basedimageretrievalandhastheadvantagesoftranslationinvariance，rotationinvarianceandsizeinvariance．Amethodwaspresented，inwhichthefeatureisdirectlyextractedontheedgecurve，usingtheanglehisto—gramofedgepointsasthefeaturevectors．Theexperimentsprovethatthemethodcaneffectivelyimprove

4、theaccuracyofimageretrieval，andshortenthesearchingtime．Keywords：shapefeatureimageretrieval；imageretrieval；edgecurve；anglehistogram；eigenvector计算机视觉中，形状特征是描述高层视觉特征要在这些边缘曲线上提取他们的特征．不变矩是现的重要手段，而目标、对象对获取图像语义尤为重在常用的边缘特征提取方法，它要求首先计算出这要．要把图像的底层特征与高层特征有机结合起来，些曲线的重心，而后计算重心到边界点上的欧氏距必须有好的形状特征描述和提取算

5、法的支持．现阶离，再产生P阶矩及P阶中心矩，最后归一化后进段比较成熟的边缘提取的算法Sobel、Prewitt、Ro—行对比．在这个过程中，边缘曲线的提取正确与否直berts、Kirch和Canny算子l1]，可以对比较简单的图接影响到重心的计算，重心到边界点欧氏距离的提像提取完整的闭合边缘曲线．而对比较复杂的图像，取中也会受到很大的影响，故此方法存在一些误常常提取的边缘不是一个完整的闭合曲线，而是有差l2]．笔者直接对使用Canny检测得到的边缘曲线很多断层的曲线组成，并且提取的边缘对噪声比较进行操作，提取其边缘曲线上的边缘点作为其特征敏感．提取这些图像边缘曲线是重点

6、研究的对象，需点，用这些特征点的弯曲程度作为该图像的特征，形收稿日期：2009—10—26作者简介：唐坚~(1963一)，男，副教授．E—mail：LTUCong198408@sina．corn第6期唐坚刚，等：基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究成边缘点夹角直方图，而后进行相似性度量．经试验b．定位精度准则表明，该方法不仅具有平移、旋转和尺寸不变性，并数学表达式为且在一定程度上提高了检索的精确度，还在一定程L=ffG(一)(x)dxf／度上减少了检索时间，提高了检索速度引．(no√j一())(2)1主要算法简介L值越高，边缘定位精度就高．c．单边缘相应准则在通过Ca

7、nny算子提取的边缘上，使用图像边为了保证每个边缘只有1个响应，最大限度抑缘点曲率提取图像的特征向量来检索图像．检索流制伪边缘出现．要保证单一边缘响应，检测算子脉程如图1所示．冲响应导数的零交叉点平均距离应满足D(，)7c√j一。。f()／j一f'1(x)dx(3)D(-厂)越大，越能抑制伪边缘．1．1．2Canny边缘提取过程a．使用高斯滤波器平滑图像，高斯滤波器为G圳=exp(一)㈩b．使用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅度E与方向图1图像检索流程E=*，(，)(5)Fig．1ProcessofimageretrivalbaseonE