基于内容视觉信息检索技术的研究

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1、摘要在基于内容的图像检索中，颜色特征计算简单，性质稳定，作为图像的一种重要视觉信息，已得到了广泛应用。本文首先针对图像的颜色空间的表示、颜色特征提取和基于颜色特征的相似性度量方法进行了研究。本文讨论和比较了几种常见的颜色空间模型，在此基础上重点对三种颜色直方图(全局直方图方法、累加直方图方法、局部累加直方图的方法)以及三种直方图相似性度量方法(相交法、欧氏距离法、加权距离法)进行了讨论，并通过实验进行了分析、比较，并得出结论。其次，形状是物体的本质特征之一，具有较强的鲁棒性。它不会随图像目标颜色、纹理的改变而发生变化，因此在以查询与图像具有相似形

2、状为主要目的的检索中，形状特征显示出颜色、纹理所不能比拟的优越性能。因此研究目标图像的形状特征提取方法成为解决此类问题的重中之重，本文通过对形状特征的分析和研究，对基于最优阈值的不变矩形状特征提取方法进行了改进。空间关系表达了图像内部各部分之间的联系，它是图像的另一个信息内容，尤其是图像中含有较多独立的部分以及检索结果强调这些部分的位置关系时，并且目标的形状和大小相对于目标之间的相对位置而言．可以忽略不计时，使用空间关系特征进行检索是一种比较适合的检索方法。本文采用了一种基于状态转移矩阵的空间关系特征提取方法，该方法先对图像进行彩色空间转换，由R

3、GB空间转换到HSV空间，然后对HSV空间的三个分量进行非等间隔量化，把量化的每一份作为一种状态，对于每一种状态在图像中的空间位置关系以一定的操作方式形成马尔可夫链，对得到的马尔可夫链计算其状态转移矩阵，我们把状态转移矩阵构成的矢量作为图像的空间关系特征矢量，然后对DTW特征匹配算法进行改进，并结合相关反馈查询方法对图像库中的图像进行检索。最后选取互联网上的200幅花卉图像进行了实验，与现有算法进行对比，并得出可行性结论。关键词：颜色特征，直方图，相似性度量，形状特征，空间关系特征，反馈查询AbstractABSTRACT缸oneofmostim

4、portantvisioninformationofanimage，thecalculationofcolorcharacteristicsissimpleandsteadyandthishasbeenbroadlyusedintheContentBasedImageRetrieval(CBIR)．Theexpressionofimagecolor,theextractionofthecolorcharacteristicandthematchingalgorithmsofimagelikenessbasedoncolorsareanalyzed

5、anddiscussedinthispaper．First,thisthesisintroducesthecomparisonto’severalcommoncolorspaces．Onthesebasis，threematchingalgorithmsofcolorhistogram(histogramintersection,thedistanceofEuclidandproportiondistance)andthreecolor-histogrammethods(traditionalhistogram，accumulationhisto

6、gram,localaccumulationhistogram)arediscussedinthisthesis,theretrievaleffectsarecomvaredthroughtheexperiments．Second，theshape‘isoneoftheessentialcharacteristicsofobjects，isrobust．I．twillnotbechangewiththecolor,textureoftargetimagechanges,SOinqueryofsimilarshapeofimagesasthemai

7、npurposeofthesearch,theshapefeaturesperformbetterthancolor,texturefeatures．Soontheshapeoftheobjectimagefeatureextractionmethodstosolvesuchproblemsisthetoppriority。Thepaperthroughtheanalysisandresearchonshapefeatures，improvetheshapedfeatureextractionmethodsbasedontheoptimalthr

8、esholdoftheconstantmoment．。Thespatialrelationshipsdescnibcthelinkbet