基于内容的小波变换图像检索方法-论文.pdf

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1、第42卷第2期计算机科学Vo1．42No．22015年2月ComputerScienceFeb2O15基于内容的小波变换图像检索方法李兰刘洋(青岛理工大学计算机工程学院青岛266071)摘要传统的图像检索方法均是基于图像的局部特征的，忽略了图像整体特征。针对此问题，深入分析图像的整体特征，提出了一种基于局部特征和整体特征的混合方法来提取图像的内容。首先，采用平稳小波变换方法提取图像的水平、垂直和对角线的图像整体信．g-；其次，应用每个子矩阵的灰度共生矩阵提取图像的局部特征。根据局部特征和整体特征的联合特征描述，应用多模关联规则的数据挖掘方法对图像进行检索，并且其关联规则的主要决定参数为欧几里得

2、距离。实验结果显示，所提出的基于内容的小波变换多模关联规则数据挖掘的图像检索方法相对于已有方案有较大的性能提升。关键词内容图像检索，平稳小波变换，关联规则，数据挖掘中图法分类号TP391文献标识码ADOI1O．11896／j．issn．1002—137X2015．2．065WaveletTransformImageRetrievalMethodBasedonContentLILanLIUYang(CollegeofComputerandEngineering，QingdaoTechnologicalUniversity，Qingdao266071，China)AbstractTradition

3、alimageretrievalmethodsarebasedonthelocalcharacteristicsofimage，ignoringtheoverallimagecharacteristics．Aimingatthisproblem，throughin-depthanalysisoftheoverallcharacteristicsoftheimage，thispaperproposedahybridmethodbasedonlocalfeaturesandglobalfeaturestoextracttheimagecontent．Firstofall，themethodofst

4、ationarywavelettransformisusedtoextracttheimageofthehorizontal，verticalanddiagonalimageoverallinfor—mation．Second。graylevelco-occurrencematrixofeachchildmatrixisusedtoextractthe1ocalcharacteristicsofthei1Tla-ge．Accordingtothejointcharacteristicsoflocalfeaturesandtheoveralldescription，multimodeassoci

5、ationruledataminingmethodisusedforimageretrieval，anditsmaindecisionparametersofassociationrulesaretheEuclideandis—tance．Experimentalresultsshowthattheproposedimageretrievalmethodofwavelettransformmultimodeassociationruledataminingbasedonthecontenthasgreatperformanceimprovementcomparedwiththeexisting

6、schemes．KeywordsContentbasedimageretrieval，Stationarywavelettransform，Associationrules，Datamining然而随着计算机技术的发展，大多数的图像检索均是基1引言于Web的检索，而对于基于内容的图像检索来说，计算机需随着计算科学的发展和电子技术不断的更新，数字信息要完成将用户认知的高维度图像转化为低维度图像特征，这的提取技术近年来也成为了信息科学的热点研究领域。人类就会产生所谓的“语义间隙”问题。有许多不同的方案应用在平时要处理大量的数字信息，特别在军事、医学、工业领域以消除语义间隙上，其中最为常用的方法就是

7、将检索的结果进及新闻传播等领域的信息。故研究有效的查询和检索方法，行信息融合，从而提取出较为准确的检索结果。但图像检索对人类有效地利用浩繁的数字信息具有现实的意义。在数字结果的信息融合领域的研究进展缓慢[2]。信息中，图像信息占据了最大的比重。基本的图像检索方法在以往的信息融合中，融合的信息仅仅是针对图像的某分为两种，第一种为基于文本的方式，第二种是基于内容的方个特征的，然而人类感知的图像是基于多