基于颜色特征的图像检索系统设计论文

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1、基于颜色特征的图像检索系统设计毕业论文目录摘要IAbstractII1绪论11.1课题背景及涉及问题11.2图像检索主要应用21.3研究现状21.4相关反馈技术31.5性能评价32基于颜色的图像检索52.1RGB颜色空间和HSV颜色空间52.2RGB颜色模型52.3HSV颜色模型62.4从RGB到HSV的转换72.5颜色特征、特征提取和特征表达72.6图像的相似性度量92.6.1直方图相交法92.6.2绝对值距离法92.6.3卡方距离法92.6.4欧式距离法103系统设计与实现113.1系统设计原则113.2系统运行平台和开发工具选择113.3系统框架113.4数据

2、管理123.5图像入库及特征入库123.6其他功能扩展和介绍12594GUI界面设计及功能实现144.1开始界面144.2检索主界面164.3Toolbar164.4菜单栏164.5GUI编程难点164.5.1多窗口之间的数据传递164.5.2制作表格184.5.3为检索系统添加判断功能205检索结果与性能比较215.1颜色矩提取颜色特征215.2颜色直方图提取颜色特征225.3不同算法对检索结果的影响235.3.1结果分析246全文总结与展望266.1全文总结266.2展望26致谢28参考文献29附录A30特征库提取程序30检索程序35算法程序36附录B381绪论

3、1.1课题背景及涉及问题从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究已经开始，当时主要是基于文本的图像检索（TBIR），主要在数据库领域中进行研究，它手下对图像用文本进59行注解（关键字），然后用基于文本的数据库管理系统（DBMS）来进行图像关键字检索。TBIR沿用了传统文本检索技术，回避了对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键字形式的提问查询图像，图像所在的页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的连接地址都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析的结果推断其中图像的特征。或者根据等级目录的形

4、式浏览查找特定类目下的图像，如GettyAAT使用近133000个术语来描述艺术、艺术史、建筑以及其他文化方面的对象，并推出30多个等级目录，从7个方面描述图像的概念、物理属性、类型和刊号等。在数字图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。到90年代后，多媒体信息迅速膨胀，全世界的数字图像的容量以惊人的速度增长，这些图像分布在世界各地，它们都是无序、无索引的。由于人工标注具有主观性和不确定性，基于文本的图像检索在图像的数据量非常大的时候存在很大困难：l手工对图像进行注释所需的工作量太大；l许多图像很难用文字的方式进行描述；l不同的人对同一

5、幅图像的理解不一样，即使是同一个人，在不同的时间对同一幅图像的理解也不一定相同。l由于世界上存在许多的语种，采用不同的语言文字对图像进行描叙而建立的索引在应用中造成一定的障碍。基于文本方式的图像检索存在很大的局限性，图像中包含大量有用的信息无法被有效的访问和利用，在这样的环境下寻找资料是非常耗时的，因此人们提出了一中新的对图像内容语义的检索技术——基于图像内容的检索技术CBIR，它不需要用户的参与，而利用图像自身的特征，如颜色、纹理、形状等特征来进行检索，具有较强的客观性。591.2图像检索主要应用基于内容的图像检索不但减少了在人力方面的资源消耗，而且提高了检索的精

6、度和效率。它可以应用在生活中的方方面面：如各种图书资源的管理、医学上的应用、工程制图、时装设计、数字图书馆、天气预报、犯罪的预防以及犯罪记录调查、可视化安全系统的构建、交互式电视及其他众多的方面得到广阔的应用。1.3研究现状基于内容的图像检索技术是当前研究的热点，许多著名杂志如IEEETrans.OnPAM1、IEEETrans.OnImageprocessing等纷纷设专刊介绍该领域研究的最新成果，著名的国际会议如：IEEEconferenceofCVPR、ACMconferenceonmultimedia等纷纷设专题交流最新的研究成果。各大研究机构和公司相继退出

7、了他们的系统：lIBM的QBIC系统IBM的QBIC是第一个商业化的基于内容的图像检索系统，他的熊结构包括图像入库、特征计算、查询阶段三部分，允许使用例子图像、用户构建的草图和图画、选择的颜色和纹理模式、镜头和目标运动和其他图形信息等，对大型图像和视频数据库进行查询。它的系统框架和结构对后来的图像检索系统具有深远的影响。l新加坡大学和MIT媒体实验室的photobook系统该系统是用于交互式浏览和搜索图像库的工具。图像在装入是按形状、纹理和人脸的面部外形三种特征自动分类，同时还能结合文本关键字进行查询，图像根据类别通过显著语义特征压缩编码。lVirage公司的V