基于局部特征的顯著區(qū)域檢測(cè)及其在圖像檢索中的應(yīng)用.pdf

1、圖像顯著性檢測(cè)是很多圖像處理領(lǐng)域的重要步驟,它是圖像分析,特征提取和探索人類(lèi)視覺(jué)特性的綜合過(guò)程。顯著區(qū)域檢測(cè)對(duì)各種基于圖像分析和圖像理解的應(yīng)用,比如基于內(nèi)容的圖像檢索有著重要的意義。在傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索中,對(duì)整幅圖像做特征提取,會(huì)產(chǎn)生大量的特征信息,從而影響圖像匹配時(shí)間。它忽略了圖像中不同的區(qū)域?qū)θ搜垡曈X(jué)系統(tǒng)吸引程度不同這一事實(shí)。因此本文將顯著區(qū)域檢測(cè)應(yīng)用到圖像檢索中,通過(guò)顯著區(qū)域檢測(cè)找到人們感興趣的顯著區(qū)域,再進(jìn)行圖像檢索。本文

2、在圖像檢索背景下,研究圖像的顯著區(qū)域提取,以達(dá)到改善圖像檢索結(jié)果和提高檢索效率的目的。本論文的主要工作和內(nèi)容如下:
　　(1)常用的顯著區(qū)域算法要計(jì)算對(duì)比度尋找圖像上與周?chē)町愖畲蟮狞c(diǎn),這一階段與局部特征提取算法的特征檢測(cè)階段類(lèi)似。因此我們考慮使用基于局部特征提取的顯著區(qū)域檢測(cè)。利用SURF算法得到局部特征點(diǎn)的位置,進(jìn)而求得描述局部特征點(diǎn)分布情況的分布矩陣。
　　(2)我們認(rèn)為特征點(diǎn)分布最集中的區(qū)域?yàn)轱@著區(qū)域,因此顯著區(qū)域即