基于距离度量学习的DCT域JPEG图像检索-论文.pdf

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1、第12卷第1期太赫兹科学与电子信息学报Vo1．12，No．12014年2月JournalofTerahertzScienceandElectronicInformationTechnologyFeb．，2014文章编号：2095-4980(2014)01-0112-07基于距离度量学习的DCT域JPEG图像检索吕清秀，李弼程，高毫林(信息工程大学信息系统工程学院，河南郑州450002)摘要：由于特征有限，传统基于欧式距离的压缩域检索性能并不理想。本文引入距离度量学习技术，研究压缩域图像检索，提出了一种基于距离度量学习的离散余弦变换(DCT)域联合图像专家小组(JPEG)图像检索方法。首先，提出

2、了一种更有效的DCT域特征提取方法；其次，运用距离度量学习技术训练出一个更加有效的度量矩阵进行检索。在Corel5000上的图像检索实验表明，新方法有效提高了检索准确度。关键词：距离度量学习；图像检索；离散余弦变换域；联合图像专家小组图像中图分类号：TN911.73；TP391文献标识码：Adoi：10.11805/TKYDA201401.0112JPEGimagesretrievalinDCTdomainbasedonDistanceMetricLearningLVQing-xiu，LIBi-cheng，GAOHao-lin(InstituteofInformationSystemEngin

3、eering，InformationEngineeringUniversity，ZhengzhouHenan450002，China)Abstract：Duetolimitedfeaturesextractedfromcompressiondomain,theconventionalEuclideandistancebasedretrievalperformanceincompressed-domainisnotsatisfactory.TheDistanceMetricLearning(DML)isintroducedtocompressed-domainimagesretrievaland

4、aDMLbasedDiscreteCosineTransform(DCT)domainretrievalforJointPhotographicExpertsGroup(JPEG)imagesisdeveloped.Firstly,weproposeamoreeffectiveDCTdomainfeaturesextractionmethod,andthentheDMLisappliedtotrainamoreefficientmetricmatrixforretrieval.RetrievalexperimentonCorel5000imagesdatabasedemonstratestha

5、ttheapproachproposedcaneffectivelyimprovetheretrievalaccuracy.Keywords：DistanceMetricLearning；imagesretrieval；DiscreteCosineTransformdomain；JointPhotographicExpertsGroup随着压缩标准的出现，大量的图像视频数据都是以压缩格式进行存储和传输。基于DCT变换的JPEG压缩编码作为一种图像压缩标准，以其优秀的压缩率和图像质量，是目前最为流行的一种图像格式，网络中超过95%的图片都是以JPEG压缩格式存储的。然而传统的基于内容的图像检索技

6、术(ContentBasedImageRetrieval，[1]CBIR)都是在像素域上进行的，对于以压缩格式存储的图像，要先进行解压缩才能进行检索，这意味着检索算法的空间复杂度和时间复杂度都要增加。因此，人们开始研究基于压缩域的图像检索技术。[2]DCT变换是JPEG图像压缩的重要环节，通过对DCT系数分析统计，提取反应图像内容的特征极具现实意[3]义。Bae等根据DCT系数的特性，把每一块的DCT系数分成9个不同的区域，分别统计这些区域的系数能量[4][5]作为图像特征。Lay等人提出了一种运用低频DCT系数建立直方图进行检索的方法。黄祥林等提出一种基于DCT区域能量方向性和多分辨率特征组

7、织的纹理分类方法，分别统计8×8DCT块中不同方向的能量系数，并按[6]照多分辨率特征组织。Feng等使用亮度DCT块的平均值和方差对图像的DCT块进行划分，以划分后各区间内[7]的DCT块个数的统计直方图作为图像的特征，该方法不仅具有很好的检索效率，还对于旋转具有不变性。Tsai等将DCT系数分成4组，1组是DC系数，其他3组是分别含有垂直信息、水平信息和对角信息的AC系数。[8]Chen等将主