基于概率密度和ASIFT的彩色图像检索方法-论文.pdf

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1、mageProcessingandMultimediaTechnology基于概率密度和ASIFT的彩色图像检索方法孙晋(辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连l16029)摘要：针对全局图像特征不能有效刻画彩色图像内容信息的问题，提出了一种基于兴趣点的彩色图像特征检索方法。首先基于仿射一尺度不变特征转换(ASIFT)算法，利用亮度概率密度梯度进行兴趣点提取：然后将提取后的兴趣点映射回原图像，构建颜色直方图作为图像的特征；最后通过计算不同图像特征间的相似度进行图像检索。仿真实验证明，该方法能够充分地提

2、取图像中的角点、边缘点和这些点的周围点，较好地表达图像的内容，最终得到比较理想的检索结果。关键词：图像检索；概率密度；仿射一尺度不变特征转换算法中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674—7720(2014)13—0032—03AnimageretrievalalgorithmbasedondensitygradientandASIFTSunJinTechnology，LiaoningNormalUniversity，Dalian116029，China)Abstract：Tosolvethe

3、problemofglobalimagefeaturescannotexpressthesemanticinformationofimageverywell，anewimageretrievalalgorithmbasedoninterestpointsispresented．Firstly，itextractstheinterestpointsbyusingASIFTandthedensitygradient．Secondly，itmapstheseinterestpointstotheoriginal

4、imageandextractstheimagefeature．Finally，itcomputesthesimilarityoffeaturesandgetstheresultofimageretrieva1．Theexperimentresuhsshowthatthismethodcanimprovestheaccuracyofimageretrievaleffectively．Keywords：imageretrieval；densityqradient；ASIF['随着多媒体技术的发展及互联网的不

5、断普及，数字基于局部特征的图像检索方法被学者们提出，目前常见图像作为一种内容丰富、表现力强的信息储存形式被大的方法大致分为基于图像分割的方法和基于兴趣点的量应用，而海量的数字图像也因此产生。如何快速准确方法两类。其中，基于图像分割的方法由于图像分割技地从数据库中找到用户所需要的图像逐渐成为一个难术本身尚未成熟，在受到光照影响、背景相对复杂等因题并被研究者重视。传统的基于文本的图像检索技术主素的干扰下．很难找到一种相对通用的方法将目标与背要依靠人工标记，在大量消耗人力资源的同时，还存在景完整地分离开。因此，

6、更具稳定性和通用性的基于兴着用户对图像内容的理解不同，标记的信息不全面等问趣点的方法受到了更多的关注。WOLC等人[31提出了一题。因此，基于内容的图像检索技术(Content—Based种通过提取特征点局部Gabor特征的方法，进行图像的ImageRetrieva1)随之产生，该方法是利用图像的视觉特检索。根据不同尺度不同方向的最大幅值，构造出不同征(如颜色、形状、纹理以及空间分布等底层特征)进行直方图描述图像。ZhengXia等人首先将图像分成不同检索⋯。相对于人工标记，这种方法所提取的特征更具区域，

7、分别对每个区域检测进行兴趣点的检测，然后利有通用性．从而有效地解决了基于文本的图像检索技术用兴趣点的边缘类型的直方图进行检索。JianMumei等的不足。人l5】利用密度聚类的算法实现图像检索。该算法首先对在基于内容的图像检索中，传统的方法一般使用全兴趣点进行分类，然后利用颜色矩和Gabor特征对每类局特征进行检索[21，不但计算量大，而且在提取特征的兴趣点进行处理，通过构建出图像的特征向量进行检过程当中掺杂了很多并不被用户所关注的信息。因此，索。符祥等人_6l基于局部兴趣点的灰度信息，利用Zernike

8、32《微型机与应用》2014年第33卷第13期mageProcessingandMultimediaTechnology矩相关理论计算Zernike矩值作为图像特征，然后通过计算欧氏距离的方法对不同特征间的距离进行排序，从=去IIlI)lII)(2)而滤除不匹配的兴趣点，最后利用兴趣点的空间离散度1．2ASIFT算子介绍作为不同图像间的相似度来实现图像的检索操作。兴趣点的提取方法有很多，如SIFT算法、SURF算以上检索方法充